RAG-Systeme entwickeln
Retrieval-Augmented Generation verbindet ein Sprachmodell mit Ihren eigenen Wissensquellen. Relevante Inhalte werden zur Laufzeit gesucht und als Kontext bereitgestellt, statt das Modell mit jedem Unternehmensdokument neu zu trainieren.
Typische Ausgangslagen
Lieferumfang
Einsatzbereiche
Die sinnvollste Architektur hängt vom Prozess, den Daten, vorhandenen Systemen und dem Risiko einer Fehlentscheidung ab. Die folgenden Beispiele sind typische Einsatzfelder, keine pauschale Empfehlung.
Entscheidungskriterien
Wir prüfen zuerst, ob KI für die konkrete Aufgabe tatsächlich einen Vorteil gegenüber klassischer Software, Suche oder Workflow-Automatisierung bringt.
Qualität und Kontrolle
Nicht-deterministische Ergebnisse werden nicht nur anhand einzelner Demo-Ausgaben bewertet. Wir definieren repräsentative Testfälle, beobachten Fehlerbilder und planen Fallbacks oder menschliche Freigaben dort ein, wo sie fachlich erforderlich sind.
Zusammenarbeit
Wir starten nicht mit einem Modellnamen, sondern mit dem Prozess, den Nutzern, den vorhandenen Daten und den technischen Rahmenbedingungen. Daraus leiten wir eine Architektur ab, die Nutzen, Datenschutz, Kosten, Wartbarkeit und Betrieb zusammen betrachtet.
Zu Beginn werden Ausgangslage, Nutzer, Datenquellen, Integrationen und Qualitätsanforderungen geklärt. Wenn zentrale Annahmen noch offen sind, schneiden wir eine erste Ausbaustufe so, dass sie diese Annahmen gezielt prüft.
Die Software wird iterativ gegen echte Daten und Schnittstellen entwickelt. Kritische Integrationen und KI-Funktionen werden früh geprüft, damit technische Risiken nicht erst am Ende sichtbar werden.
Für produktive Systeme gehören Monitoring, Kostenkontrolle, Logging, Fehlerpfade und Modell- beziehungsweise Providerwechsel zur Architektur. Ein KI-Projekt endet nicht mit einer überzeugenden Demo.
Häufige Fragen
Direkte Antworten auf Punkte, die vor einer technischen Entscheidung geklärt werden sollten.
RAG sucht zu einer Frage zuerst passende Inhalte aus eigenen Quellen und gibt diese anschließend dem Sprachmodell als Kontext. Dadurch können Antworten auf aktuellem, unternehmenseigenem Wissen basieren.
Nein. Vektorsuche ist häufig sinnvoll, aber nicht die einzige Retrieval-Methode. Je nach Daten können Volltextsuche, Filter, hybride Suche oder strukturierte Abfragen wichtiger sein.
Nein. RAG kann den Quellenbezug verbessern, garantiert aber keine korrekten Antworten. Retrieval, Prompting, Quellenbezug und Antwortqualität müssen separat getestet werden.
Ja. PDF-Dokumente, Handbücher, Wikis, Datenbanken oder andere Wissensquellen können angebunden werden, wenn Aufbereitung, Aktualisierung, Metadaten und Berechtigungen sauber definiert sind.
Ja. Fundstellen und Metadaten können mitgeführt und in der Antwort angezeigt werden. Zugriffsrechte sollten bereits vor dem Retrieval greifen, damit Nutzer nur Inhalte erhalten, die sie sehen dürfen.
Verwandte Leistungen
In einem unverbindlichen Gespräch klären wir Ziel, Ausgangslage und sinnvolle nächste Schritte.
Für den Einstieg reichen Ziel, vorhandene Systeme und die wichtigste offene Frage.
