RAG-Implementierung – KI, die aus Ihren Daten antwortet

Was wir bieten

Was enthalten ist

01

Dokumenten- & Datenaufnahme

PDFs, Office-Dateien, Websites, Datenbanken sowie ERP-/POS-Datensätze, sicher indiziert.

02

Berechtigungsbasierte Suche

Nutzer rufen nur ab, was sie sehen dürfen – nach Rolle, Filiale oder Abteilung.

03

Antworten mit Quellenangaben

Jede Antwort verlinkt auf ihre Quellpassage, damit Teams sie prüfen und darauf handeln können.

04

Genauigkeitsbewertung

Testsätze aus Ihren echten Fragen; die Genauigkeit wird gemessen, nicht angenommen.

Warum RAG statt eines generischen Chatbots?

Große Sprachmodelle schreiben flüssig, kennen aber von sich aus Ihre Preise, Richtlinien oder Lagerbestände nicht – und können selbstsicher Dinge erfinden. Retrieval-Augmented Generation löst dieses Problem: Vor der Antwort ruft das System die relevantesten Passagen aus Ihren Daten ab, und das Modell antwortet ausschließlich auf deren Grundlage, mit Quellenangaben.

Was wir anbinden

Richtlinien, SOPs, Personalhandbücher und Verträge (PDF, Word, Google Drive, SharePoint)
Produktkataloge, Preislisten und technische Handbücher
ERP-, POS- und Buchhaltungsdaten: Verkäufe, Lagerbestand, Kunden und Rechnungen
Websites, Hilfezentren und Ticketverlauf

So funktioniert es

Aufnahme: Dokumente und Datensätze werden bereinigt, in Passagen aufgeteilt und in einer Vektordatenbank indiziert.
Abrufen: Jede Frage ruft die am besten passenden Passagen ab – gefiltert nach den Berechtigungen des Nutzers.
Generieren: Das Modell antwortet ausschließlich anhand dieser Passagen und zitiert sie – oder sagt, dass es die Antwort nicht kennt.
Bewerten: Wir messen die Genauigkeit anhand echter Fragen und verbessern das Retrieval laufend.

Wo es sich auszahlt

Vertriebsteams, die in Sekunden den richtigen Preis nennen, Support-Mitarbeitende, die nach der aktuellsten Richtlinie antworten, Finanzteams, die tausende Rechnungen in natürlicher Sprache durchsuchen, und neue Mitarbeitende, die eingearbeitet werden, ohne auf einen erfahrenen Kollegen zu warten.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG ist eine KI-Technik, bei der das System zuerst Ihre eigenen Dokumente nach relevanten Passagen durchsucht und dann ausschließlich anhand dieser Passagen mit Quellenangaben antwortet – so sind die Antworten präzise und überprüfbar.

Wodurch unterscheidet sich RAG von einem normalen Chatbot?

Ein normaler Chatbot antwortet aus allgemeinen Trainingsdaten und kann Fakten erfinden. Ein RAG-Assistent antwortet ausschließlich aus Ihren freigegebenen Inhalten und sagt, wenn er etwas nicht weiß.

Welche Dokumente können Sie anbinden?

PDFs, Word- und Excel-Dateien, Google Drive, SharePoint, Websites, Hilfezentren, Datenbanken und Geschäftssysteme wie Ihr ERP oder CRM.

Können unterschiedliche Mitarbeitende unterschiedliche Informationen sehen?

Ja. Das Retrieval berücksichtigt Berechtigungen, sodass jeder Nutzer nur Antworten aus Dokumenten erhält, auf die er zugreifen darf.

Werden unsere Daten zum Training öffentlicher KI-Modelle verwendet?

Nein. Ihre Dokumente bleiben in Ihrem privaten Index und werden nie zum Training öffentlicher Modelle verwendet.

Kann es auf unseren eigenen Servern laufen?

Ja. Wir können in Ihrem Cloud-Konto oder auf Ihren eigenen Servern bereitstellen und bei Bedarf Open-Source-Modelle verwenden.

Wie messen Sie die Genauigkeit?

Wir erstellen aus Ihren echten Fragen einen Testsatz, messen, wie oft Antworten korrekt sind und richtig belegt werden, und verbessern das Retrieval, bis die Zielwerte erreicht sind.

Wie lange dauert ein RAG-Projekt?

Ein erster funktionsfähiger Assistent auf Basis einer Auswahl Ihrer Dokumente dauert in der Regel 2–3 Wochen; die Ausweitung auf weitere Quellen und Nutzer erfolgt in Phasen.

RAG-Implementierung: KI, die aus Ihren eigenen Daten antwortet