Der Artikel erscheint als Teil der Serie „Enterprise Document Intelligence" (Vol. 1, #B2) auf Towards Data Science und befasst sich mit einer spezifischen, aber wirkungsstarken Designentscheidung beim Aufbau von RAG-Systemen: Wenn man die Kontrolle über das zugrundeliegende Korpus hat, lohnt es sich, dieses als FAQ zu strukturieren. Der zentrale Gedanke ist, dass die FAQ-Form jeden Baustein der klassischen RAG-Pipeline auf den Kopf stellt. Während bei unstrukturierten Dokumenten erheblicher Aufwand für Parsing, Chunking und Normalisierung anfällt, ist dieses Problem bei sauber formulierten Frage-Antwort-Paaren nahezu trivial. Darüber hinaus fungiert das Retrieval in einem FAQ-RAG-System gleichzeitig als semantischer Cache: Wird eine Frage gefunden, die einer Nutzeranfrage stark ähnelt, kann die hinterlegte Antwort direkt zurückgegeben werden – ohne erneuten LLM-Aufruf. Ein weiterer Aspekt betrifft Few-Shot-Prompting: Statt Beispiele statisch im Prompt zu verankern, können relevante Frage-Antwort-Paare dynamisch über Retrieval geladen werden, was Few-Shot-Prompting zu einem Retrieval-Problem macht und die Prompt-Effizienz steigert. Der Ansatz ist besonders relevant für Enterprise-Szenarien, in denen Wissensdatenbanken oder Support-Inhalte ohnehin in FAQ-Form gepflegt werden.