RAG-Systeme
Dein Unternehmenswissen als durchsuchbare KI-Wissensbasis — präzise Antworten statt Halluzinationen.
Der Alltag ohne RAG-Systeme
- ✕Mitarbeiter suchen Informationen mühsam in mehreren Wikis, Ordnern und Tools zusammen.
- ✕Ein Standard-Chatbot erfindet Antworten, die überzeugend klingen, aber falsch sind.
- ✕Neues Wissen landet in Dokumenten, die niemand mehr findet, sobald sie älter als ein paar Wochen sind.
- ✕Der Support beantwortet dieselben Fragen immer wieder, weil das Wissen nicht zentral zugänglich ist.
RAG-Systeme, konkret umgesetzt
Standard-KI-Modelle kennen dein Unternehmen nicht — sie raten, statt zu wissen, und erfinden im Zweifel Antworten, die falsch klingen, aber überzeugend wirken.
Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) durchsucht dein eigenes Unternehmenswissen — Handbücher, Wikis, Support-Tickets, Produktdaten — und lässt die KI nur auf Basis dieser echten Quellen antworten.
Das Ergebnis: Antworten mit Quellenangabe, die überprüfbar sind, statt Halluzinationen, die im schlimmsten Fall falsche Informationen an Kunden weitergeben.
So läuft die Zusammenarbeit
Wissensquellen sichten
Wir identifizieren, wo dein relevantes Wissen liegt — Dokumente, Wikis, Tickets, Produktdaten.
Wissensbasis aufbauen
Die Quellen werden strukturiert aufbereitet und durchsuchbar gemacht, mit Versionierung für Aktualität.
KI-Anbindung
Das Sprachmodell wird so angebunden, dass es ausschließlich auf Basis deiner echten Quellen antwortet, inklusive Quellenangabe.
Testing & Feinschliff
Wir prüfen mit echten Fragen aus deinem Alltag, ob die Antworten stimmen, und schärfen nach.
Was sich für dich ändert
Antworten mit Quelle
Jede Antwort lässt sich auf ein echtes Dokument zurückführen, keine Blackbox.
Weniger Halluzinationen
Die KI antwortet auf Basis deiner echten Daten statt zu raten.
Zentrale Wissensbasis
Ein Zugang statt verstreuter Wikis, Ordner und Tools.
Entlastet Support & Onboarding
Wiederkehrende Fragen werden automatisch beantwortet, neue Mitarbeiter finden sich schneller zurecht.
Beispiel: Interne Wissensbasis für den Kundenservice
Ein Unternehmen mit umfangreicher Produktpalette hatte sein Wissen auf Handbücher, ein internes Wiki und die Erfahrung einzelner Mitarbeiter verteilt.
Wir haben eine RAG-Wissensbasis aus allen relevanten Quellen aufgebaut und an ein Chat-Interface angebunden, das der Support direkt nutzt.
Antwortzeiten auf komplexe Produktfragen sind spürbar gesunken, neue Support-Mitarbeiter sind schneller einsatzbereit.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zu ChatGPT?
Standard-Modelle kennen nur ihr Trainingswissen. Ein RAG-System durchsucht zusätzlich deine eigenen, aktuellen Unternehmensdaten und antwortet darauf basierend.
Bleiben unsere Daten bei uns?
Die Architektur wird so gebaut, dass sensible Daten nicht unkontrolliert an externe Anbieter gehen — Details klären wir passend zu deinem Datenschutz-Anspruch.
Wie aktuell sind die Antworten?
Die Wissensbasis lässt sich laufend aktualisieren — neue Dokumente stehen der KI zeitnah zur Verfügung.
Für welche Unternehmensgröße lohnt sich das?
Schon bei überschaubaren, aber verstreuten Wissensbeständen macht sich ein RAG-System bemerkbar — wir prüfen das im Analysegespräch für deinen Fall.
Wie viel Zeit geht bei euch für Informationssuche drauf?
Im kostenlosen Analysegespräch schauen wir uns dein Unternehmenswissen an und zeigen, ob sich ein RAG-System lohnt.
RAG-Potenzial prüfen