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Grundlagen & Forschung11. Januar 2024 4 Min. Lesezeit Aktualisiert am 3. September 2026

Sieben typische Fehlerquellen in Retrieval-Systemen — aus der Praxis dokumentiert

Ein Team der Deakin University wertet drei Praxisprojekte aus und benennt sieben wiederkehrende Stellen, an denen KI-Systeme falsche oder unvollständige Antworten liefern.

CT

Christian Taschner

Wirtschaftsingenieur · ki-sourcing.de

Für Geschäftsführer auf einen Blick

Die Autoren beschreiben, warum Antworten schiefgehen: fehlende Inhalte, verpasste Treffer trotz vorhandener Dokumente, falsch zusammengefasste Passagen, unvollständige Extraktion aus Tabellen und PDFs.

Kernaussagen

  • Fehlender Inhalt: Die Antwort existiert in keinem Dokument.
  • Verpasster Treffer: Das Dokument ist da, wird aber nicht abgerufen.
  • Rangfolge: Das richtige Dokument wird abgerufen, aber zu niedrig eingestuft.
  • Extraktion: Informationen aus Tabellen und PDFs werden unvollständig herausgelesen.
  • Format und Vollständigkeit der Antwort weichen von der Anfrage ab.

Die Quelle

Die Autoren beschreiben, warum Antworten schiefgehen: fehlende Inhalte, verpasste Treffer trotz vorhandener Dokumente, falsch zusammengefasste Passagen, unvollständige Extraktion aus Tabellen und PDFs.

Worum es geht

Grundlage sind drei reale Systeme, unter anderem im Bildungs- und Forschungsumfeld. Die Fehler wurden nicht theoretisch abgeleitet, sondern beim Betrieb beobachtet.

Besonders relevant für Industrieunternehmen ist der Punkt zur Datenextraktion: Informationen, die nur in Bildern, Layout-Tabellen oder gescannten PDFs stecken, gehen häufig verloren.

Was in der Quelle steht

  • Fehlender Inhalt: Die Antwort existiert in keinem Dokument.
  • Verpasster Treffer: Das Dokument ist da, wird aber nicht abgerufen.
  • Rangfolge: Das richtige Dokument wird abgerufen, aber zu niedrig eingestuft.
  • Extraktion: Informationen aus Tabellen und PDFs werden unvollständig herausgelesen.
  • Format und Vollständigkeit der Antwort weichen von der Anfrage ab.

Meine Einordnung

Das deckt sich mit dem, was Anbieter technischer Produkte am häufigsten falsch machen: Die Spezifikation existiert, aber nur als Grafik oder in einem PDF ohne Textebene. Für das System ist sie damit nicht vorhanden. Der günstigste erste Schritt ist deshalb nicht neues Marketing, sondern eine HTML-Tabelle mit den Kennwerten.

CT

Christian Taschner

Wirtschaftsingenieur, Schorndorf · Fokus auf KI-gestützte Lieferantenrecherche und Industrievertrieb

Christian Taschner ist Wirtschaftsingenieur mit Sitz in Schorndorf im Stuttgarter Industrieraum. Seit Januar 2024 dokumentiert er hier, wie technische Einkäufer KI nutzen, um Produkte und Lieferanten zu finden — aus der Perspektive industrieller Verkaufs- und Geschäftsführungsentscheider.

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