RAG-Einsatzfelder
RAG lohnt sich dort, wo Wissen häufig gebraucht, aber schlecht zugänglich ist.
- interner Wissensassistent
- Support- und Serviceantworten
- Produkt- und Dokumentationssuche
- Vertrags-, Angebots- und Projektwissen
RAG System Unternehmen
RAG System Unternehmen: KI braucht definierte Wissensquellen.
Wir entwickeln RAG-Systeme für interne Dokumente, Supportwissen, Produktdaten und Prozesswissen - mit Datenpipeline, Retrieval, Quellen, Eval und Monitoring.
Wenn Wissen verstreut liegt
Wissen in PDFs, Wikis, Tickets oder Ordnern liegt und schwer zuverlässig nutzbar ist.
Vor dem Retrieval
Wir erfassen Datenquellen, Rechte, einen Fragenkatalog und den Maßstab für brauchbare Antworten. Anforderungen an die Datenverarbeitung werden separat geprüft.
Antworten mit Beleg
Ein Wissenssystem, das Quellen anzeigt und sich mit festgelegten Testfragen prüfen lässt.
Passender Check
Passt der Einstieg zu deinem Vorhaben?
Der Check ordnet Umfang, Risiko oder nächsten Schritt vor dem Gespräch ein.
Check startenErgebnis
Eine passende Leistung als möglicher Einstieg.
- Teams ohne klare Leistungsauswahl
- Software-, Portal- und Automatisierungsanfragen
- Projekte mit Website-, Software- und Wachstumsthemen
Technische Bausteine
RAG ist mehr als Chatfenster plus Upload.
- Datenaufbereitung und Chunking
- Embedding Store und Retrieval-Strategie
- Quellenanzeige, Rechte und Guardrails
- Eval-Set, Monitoring und Kostenkontrolle
Beweis
Antworten systematisch prüfen
Ein festes Eval-Set macht Antworten vor und nach Änderungen vergleichbar.
Quellen
Antworten müssen nachvollziehbar bleiben.
Eval
Trefferquote und Antworten werden vor dem Livegang getestet.
Betrieb
Kosten, Logs und Fehlerfälle bleiben sichtbar.
Häufige Fragen
Fragen vor dem Projektstart.
- Was ist RAG?
- Retrieval Augmented Generation: Das Modell antwortet mit Zugriff auf definierte Quellen, statt nur aus allgemeinem Modellwissen zu formulieren.
- Welche Daten eignen sich?
- Dokumentierte, hinreichend aktuelle Inhalte mit zugeordneten Zugriffsrechten. Ungepflegte Daten müssen zuerst sortiert werden.
- Kann RAG Halluzinationen verhindern?
- Nein. Definierte Quellen, ein Eval-Set und Antwortgrenzen können Fehler reduzieren und in Tests sichtbar machen.
KI einordnen
KI beginnt mit einem klaren Arbeitsablauf.
Wir klären Aufgabe, Daten, Qualitätsmaßstab, Kosten und Betrieb vor dem Produktiveinsatz.