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
KI braucht deine echten Quellen. Sonst bleibt sie geraten.
Wir entwickeln RAG-Systeme für interne Dokumente, Supportwissen, Produktdaten und Prozesswissen - mit Datenpipeline, Retrieval, Quellen, Eval und Monitoring.
Passt, wenn
Wissen in PDFs, Wikis, Tickets oder Ordnern liegt und schwer zuverlässig nutzbar ist.
Startet mit
Datenquellen, Rechte, Fragenkatalog, Qualitätsmaßstab und Datenschutzprüfung.
Ergebnis
ein Wissenssystem, das Antworten mit Quellen und messbarer Qualität liefert.
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
Qualität wird messbar.
Wir bauen RAG-Systeme so, dass Antworten nicht nur plausibel klingen, sondern gegen echte Fragen geprüft werden.
Quellen
Antworten müssen nachvollziehbar bleiben.
Eval
Trefferquote und Antwortqualität werden vor Livegang getestet.
Betrieb
Kosten, Logs und Fehlerfälle bleiben sichtbar.
Häufige Fragen
Was Kunden zuerst wissen wollen.
- 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, halbwegs aktuelle Inhalte mit klarem Rechtekontext. Ungepflegte Daten müssen zuerst sortiert werden.
- Kann RAG Halluzinationen verhindern?
- Nicht vollständig, aber es reduziert Risiko und macht Qualität messbar, wenn Quellen, Eval und Grenzen sauber gebaut sind.
KI einordnen
Gute KI-Projekte starten bei echten Workflows.
Wir trennen Use-Case von Hype und klären Daten, Qualität, Kosten und Betrieb, bevor irgendetwas produktiv wird.