Standard RAG (Vanilla)

Standard RAG ist der einfachste und oft beste Start: Chunking → Embeddings → Vektorsuche (Top‑K) → Kontext ins LLM.

Stärken

• Schnell, gut erklärbar, wenige bewegliche Teile.
• Ideal als Baseline für Evals.

Risiken

• Falsches Chunking/Top‑K liefert „falschen Kontext“.
• Ohne Filter/Metadaten landet veraltetes Material im Kontext.

to be continued…