Verstehen Sie, wie Retrieval Augmented Generation (RAG) Ihre Unternehmensdaten für KI nutzbar macht. Erfahren Sie die Grundlagen der Technologie, die präzise Antworten liefert – direkt aus Ihren eigenen Dokumenten und Systemen.
25+ KI-Projekte | 750+ Schulungen | IBM Partner
Bewährte KI-Kompetenz: Über 50 Unternehmen vertrauen uns
RAG ist eine KI-Architektur, die das Beste aus zwei Welten kombiniert: die Sprachkompetenz großer Large Language Modelle (LLMs) und das spezifische Wissen aus Ihren Unternehmensdaten.
vs. Allgemeines Sprachmodell: Kennt Ihre internen Daten, nicht nur allgemeine Trainingsdaten
vs. Klassische Suche: Findet semantische Zusammenhänge
vs. Fine-Tuning: Kostengünstiger, immer aktuell, mit Quellennachweis
Ohne strukturierte Wissensbasis bleiben KI-Initiativen oberflächlich und Ihr Unternehmen verliert täglich an Effizienzvorsprung gegenüber Wettbewerbern.
RAG lohnt sich für Unternehmen mit umfangreichen, verteilten Wissensbeständen, die KI-gestützte Antworten auf Basis ihrer eigenen data benötigen. Die Technologie ist besonders wertvoll, wenn Compliance-Anforderungen Quellennachweis erfordern und KI-Agents geplant sind.
Unsere Erfolgsfaktoren
Als KI-Entwickler seit 2021 verstehen wir sowohl die technischen als auch die menschlichen Aspekte von RAG-Implementierungen.
KI-Softwareentwicklung seit den Anfängen von Large Language Models
Alle Komponenten werden ausschließlich in der EU betrieben
RAG-Assessment und Architektur-Design aus einer Hand
Pilotprojekt mit echten Unternehmensdaten in 2-4 Wochen
Wir analysieren Ihren aktuellen KI-Reifegrad und klären, welche Technologien am am besten zu Ihnen passen.
Sie erhalten eine maßgeschneiderte Roadmap mit konkretem Zeitplan und transparenter Kalkulation.
Technische Analyse und Implementierung. In 6-8 Wochen können Sie mit Ihrem MVP Setup starten.
Wir begleiten den nachhaltigen KI-Rollout mit Follow-up-Sessions, Support und bei Bedarf mit Schulung & Strategie.
Bereit für präzise KI-Antworten aus Ihren Unternehmensdaten? Wir analysieren Ihr RAG-Potenzial kostenfrei.
Kostenfreies RAG-Assessment vereinbarenAusgangslage: Verantwortlich für KI-Strategie und technische Umsetzung. Benötigen skalierbare, sichere Lösungen für Unternehmensdaten.
Erhalten eine technisch fundierte RAG-Architektur mit klarem Implementierungsplan und Compliance-Framework.
Ausgangslage: Wollen KI-Potenziale heben, aber brauchen messbare Ergebnisse und rechtssichere Umsetzung für strategische Entscheidungen.
Bekommen ROI-orientierte RAG-Roadmap mit konkreten Anwendungsfällen und Effizienzgewinnen für ihre Bereiche.
Ausgangslage: Müssen Teams auf KI-Tools vorbereiten und Wissensmanagement modernisieren, ohne Mitarbeitende zu überfordern.
Erhalten Change-Management-Konzept und Schulungsprogramme für erfolgreiche RAG-Einführung im gesamten Unternehmen.
Nicht geeignet für Unternehmen unter 100 Mitarbeitenden oder reine Technologie-Startups ohne umfangreiche Dokumentenbestände.
Technische Dokumentation in verschiedenen Systemen verteilt. Service-Techniker benötigten oft Stunden für die search nach spezifischen Wartungsanleitungen und Ersatzteilnummern.
RAG-System mit Anbindung an CAD-Systeme, Wartungshandbücher und ERP. Semantische search ermöglicht Abfragen in natürlicher Sprache.
Projektdokumentation und Best Practices in SharePoint und Confluence verteilt. Neue Mitarbeitende brauchten Monate für Einarbeitung.
RAG-basierter Wissensassistent mit Zugriff auf alle Projektdokumente, Methoden und Vorlagen. Integration in Microsoft Teams.
Wir erstellen nach einem kostenlosen Assessment ein individuelles Angebot. Die laufenden Betriebskosten sind typischerweise deutlich geringer als die eingesparten Personalstunden durch effiziente Informationssuche.
RAG ist eine KI-Architektur, die large language models (llms) mit Ihren Unternehmensdaten verbindet. Das System sucht bei jeder Anfrage in Echtzeit nach relevanten Dokumentenabschnitten und nutzt diese als Kontext für die generative Antwortgenerierung. So entstehen präzise, quellenbasierte Antworten ohne Halluzinationen.
Fine-Tuning trainiert ein model mit Ihren data, ist aber teuer und veraltet sofort bei Dokumentenänderungen. RAG greift live auf aktuelle Dokumente zu, ohne erneutes Training. Außerdem liefert RAG Quellenangaben für jede Antwort, was bei Fine-Tuning nicht möglich ist. Machine learning Ansätze wie RAG sind flexibler und wartungsärmer.
Ja, wenn alle Komponenten in der EU betrieben werden. Wir setzen ausschließlich auf europäische Infrastruktur und übernehmen die bestehenden Zugriffsrechte aus Ihren Systemen. Ihre data werden nicht für das Training externer llms verwendet, sondern bleiben in Ihrer kontrollierten Umgebung.
Praktisch alle Unternehmensquellen: SharePoint, Confluence, ERP-Systeme, CRM-Datenbanken, Dateisysteme, E-Mail-Archive und branchenspezifische Systeme. Das RAG-System indexiert verschiedene Formate und macht sie über eine einheitliche search zugänglich. Retrieval augmented generation funktioniert mit strukturierten und unstrukturierten data gleichermaßen.
Ein funktionierender Prototyp steht nach 2-3 Wochen. Der vollständige produktive Rollout dauert je nach Komplexität 4-8 Wochen. Wir starten mit einem Pilotprojekt, um schnell erste Ergebnisse zu zeigen. Die retrieval-augmented generation Architektur wird schrittweise ausgebaut.
Die Kosten hängen von Datenquellen, Dokumentenvolumen und Integrationsaufwand ab. Nach einem kostenlosen Assessment erstellen wir ein individuelles Angebot. Die laufenden Infrastrukturkosten sind meist deutlich geringer als die eingesparten Personalstunden durch effiziente information retrieval.
Ja, RAG ist die ideale Grundlage für intelligente Chatbots. Bestehende Bot-Frameworks können mit RAG-Funktionalität erweitert werden, um präzise Antworten aus Unternehmensdaten zu liefern statt nur vordefinierte Antworten. Prompt Engineering optimiert dabei die Interaktion zwischen Bot und language models.
Das System greift bei jeder Anfrage live auf Ihre aktuellen Dokumente zu. Änderungen werden durch automatische Synchronisation übernommen. Sie erhalten immer Antworten basierend auf dem neuesten Stand Ihrer information. Der retrieval Prozess erfolgt in Echtzeit aus Ihrer aktuellen Knowledge Base.
RAG-Systeme übernehmen die Zugriffsrechte aus Ihren bestehenden Systemen. Jeder User sieht nur die Dokumente, auf die er auch sonst Zugriff hat. Zusätzlich werden alle Anfragen und Antworten protokolliert für Compliance und Audit-Zwecke. Die generative KI arbeitet nur mit authorisierten data.
Ja, RAG-Systeme können über APIs in mobile Apps, Intranet-Portale oder Microsoft Teams integriert werden. Außendienstmitarbeitende können so auch unterwegs auf das gesamte Unternehmenswissen zugreifen – mit intelligenten prompt-basierten Abfragen. Die augmented generation funktioniert plattformübergreifend.
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