Dokumente und Wikis
PDFs, Office-Dateien, Handbücher, Intranet-Seiten und Wissensdatenbanken werden strukturiert erschlossen.
RAG-Beratung
RAG-Beratung für KI‑Wissensassistenten.
Machen Sie freigegebenes Unternehmenswissen dort nutzbar, wo Mitarbeiter es brauchen. Ein RAG-System verbindet generative KI mit Ihren Dokumenten und Datenquellen — inklusive Quellenverweisen, Berechtigungen und kontrollierter Aktualisierung.
Antworten aus freigegebenen Quellen
Quellenverweise und nachvollziehbare Treffer
Rollen, Rechte und Aktualisierung berücksichtigt
Kurz erklärt: RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Vor einer Antwort sucht das System passende Inhalte in freigegebenen Unternehmensquellen und übergibt sie dem Sprachmodell als Kontext. Dadurch werden Antworten nachvollziehbarer und aktueller als bei einem Modell ohne Zugriff auf Ihre Dokumente. Gute RAG-Beratung umfasst deshalb nicht nur das Modell, sondern Datenqualität, Suche, Rechte, Quellen, Tests und Betrieb.
Leistungen
Bausteine eines belastbaren RAG-Systems
Ein Wissensassistent ist nur so gut wie seine Quellen und Berechtigungen. Wir gestalten die gesamte Kette — von der Dokumentenaufnahme bis zur überprüfbaren Antwort.
Fachsysteme und Datenbanken
Über APIs oder kontrollierte Abfragen können auch strukturierte Daten aus CRM, DMS oder Fachanwendungen einbezogen werden.
Berechtigte Suche
Mitarbeiter sehen nur Inhalte, für die sie freigeschaltet sind. Rollen und Mandanten werden bereits beim Retrieval berücksichtigt.
Quellenbasierte Antworten
Antworten verweisen auf verwendete Quellen. Nutzer können Aussagen prüfen und direkt zum relevanten Dokument wechseln.
Qualitätsmessung
Wir testen mit realen Fragen, Soll-Antworten und Negativfällen. Trefferqualität, Antworttreue und Ablehnungsverhalten werden gemessen.
Betrieb und Aktualisierung
Neue oder geänderte Inhalte werden kontrolliert indexiert. Monitoring zeigt Fehler, veraltete Quellen und unbeantwortete Fragen.
Ablauf
Vom Bedarf zum belastbaren Ergebnis
Klare Prüfpunkte sorgen dafür, dass Aufwand, Qualität und nächste Entscheidungen jederzeit nachvollziehbar bleiben.
1
Wissensfälle definieren
Wir sammeln reale Fragen und legen fest, welche Quellen und Nutzergruppen dazugehören.
2
Quellen und Rechte ordnen
Dokumentqualität, Metadaten, Zugriffsrechte und Aktualisierungswege werden geprüft.
3
RAG-Prototyp testen
Retrieval, Chunking, Embeddings, Modell und Antwortregeln werden mit einem Testkatalog validiert.
4
Sicher integrieren
Anmeldung, Rechte, Quellennachweise, Monitoring und Übergabe an Fachverantwortliche werden produktiv umgesetzt.
GO-ITC Ansatz
Praxisnah, sicher und anschlussfähig
✓
Weniger Suchzeit
Mitarbeiter erhalten einen zentralen Einstieg in verteiltes Wissen, ohne jedes System einzeln durchsuchen zu müssen.
✓
Nachvollziehbare Aussagen
Quellen und Fundstellen machen Antworten prüfbar. Das ist besonders bei fachlichen oder regulatorischen Fragen wichtig.
✓
Wissen bleibt steuerbar
Nicht das gesamte Datenarchiv wird pauschal freigegeben. Rollen, Dokumenttypen und sensible Bereiche lassen sich getrennt behandeln.
✓
Erweiterbare Plattform
Der Assistent kann schrittweise um Quellen, Fachbereiche, Sprachen und Prozessaktionen erweitert werden.
Weiterführend
Passende Leistungen und Expertise
FAQ
Häufige Fragen zu RAG-Beratung
Was ist der Unterschied zwischen RAG und einem normalen KI-Chat?
Ein normales Sprachmodell antwortet vor allem aus seinem Trainingswissen. Ein RAG-System sucht zusätzlich in freigegebenen Unternehmensquellen und verwendet passende Fundstellen als Kontext für die Antwort.
Verhindert RAG falsche Antworten vollständig?
Nein. RAG reduziert bestimmte Fehler und verbessert Nachvollziehbarkeit, ersetzt aber keine Tests. Deshalb gehören Quellenanzeige, Schwellenwerte, Ablehnungsregeln und ein fachlicher Testkatalog zur Lösung.
Welche Datenquellen können angebunden werden?
Typisch sind PDF- und Office-Dokumente, SharePoint, Wikis, DMS, Webseiten, Datenbanken und Fachsysteme mit API. Die konkrete Auswahl hängt von Nutzen, Qualität und Berechtigungen ab.
Wie werden Zugriffsrechte berücksichtigt?
Die Identität des Nutzers und seine Rollen werden vor oder während der Suche geprüft. Nur zulässige Dokumente dürfen in den Antwortkontext gelangen.
Ist ein RAG-System DSGVO-konform umsetzbar?
Ja, wenn Zweck, Datenquellen, Rechtsgrundlage, Anbieter, Speicherorte, Löschkonzept, Protokollierung und Zugriffsrechte sauber gestaltet sind. Diese Punkte werden architektonisch und organisatorisch berücksichtigt.
Wie lange dauert ein erster Prototyp?
Ein klar begrenzter Prototyp mit ausgewählten Quellen lässt sich häufig in wenigen Wochen validieren. Umfang, Datenqualität, Berechtigungen und Integrationen bestimmen den tatsächlichen Zeitplan.
Kontakt
Nächsten sinnvollen Schritt klären.
Beschreiben Sie kurz Ausgangslage, Ziel und vorhandene Systeme. Wir melden uns mit einer realistischen Einschätzung zum weiteren Vorgehen.
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