Verstehen
Ziele, Prozesse, Daten, Systeme und Risiken sauber aufnehmen.
Wissen auffindbar machen
RAG- und Wissenssysteme für verlässlichen Zugriff auf Unternehmenswissen
RAG- und KI-Wissenssysteme: interne Quellen, Berechtigungen, Suche und Sprachmodelle verbinden – mit Quellenbezug, Evaluation und Betriebskonzept.
Worum es geht
Vom Problem zur belastbaren Lösung.
RAG steht für Retrieval Augmented Generation: Relevante Quellen werden vor der Antwort gezielt abgerufen. So lässt sich internes Wissen besser nutzen und die Antwortbasis nachvollziehbarer gestalten.
- Antworten auf Basis eigener Quellen
- Berechtigungen und Datenräume berücksichtigen
- Quellenbezug und Evaluation von Anfang an einplanen
Für wen?
Wann diese Leistung sinnvoll ist.
- Unternehmen mit verteiltem Wissen in Dokumenten oder Wissensplattformen
- Teams mit wiederkehrenden internen Fachfragen
- Service- und Supportbereiche, die Antworten nachvollziehbar auf Quellen stützen möchten
Typische Einsatzfelder
Wo wir konkret ansetzen.
- Interne Richtlinien und Handbücher durchsuchen
- Technische Dokumentation für Service und Betrieb nutzbar machen
- Projekt- und Produktwissen kontextbezogen bereitstellen
- Quellenbasierte Assistenz für Fachbereiche
Unser Vorgehen
Vier Schritte von der Klärung bis zum Betrieb.
Entwerfen
Lösungsarchitektur, Integrationen, Qualitätskriterien und Pilot festlegen.
Umsetzen
Entwickeln, integrieren, testen und mit realen Aufgaben evaluieren.
Betreiben
Monitoring, Verantwortlichkeiten und Weiterentwicklung in den Alltag überführen.
Grenzen & Entscheidungen
KI nur dort, wo sie die Aufgabe wirklich verbessert.
Wir prüfen bewusst auch einfachere Alternativen. Klassische Automatisierung, bessere Datenflüsse oder eine Prozessanpassung können sinnvoller sein als ein komplexes KI-System.
- RAG verhindert Halluzinationen nicht vollständig.
- Berechtigungen müssen bereits bei Suche und Retrieval berücksichtigt werden.
- Schlechte, veraltete oder widersprüchliche Quellen bleiben ein Qualitätsproblem.
Qualität
Wie wir Ergebnisse belastbar machen.
- Retrieval-Qualität und Antwortqualität getrennt messen
- Quellenbezug für Nutzer sichtbar machen
- Berechtigungs- und Aktualisierungstests in den Betrieb aufnehmen
Verwandte Themen
Die nächsten fachlich passenden Schritte.
Je nach Ausgangslage ist eine angrenzende Leistung oder ein konkreter Use Case der bessere nächste Einstieg.
Häufige Fragen
Kurz und klar.
Welche Dokumente können eingebunden werden?
Je nach System beispielsweise Handbücher, Richtlinien, Projektdokumente, Wissensdatenbanken oder strukturierte Datenquellen.
Verhindert RAG Halluzinationen vollständig?
Nein. RAG kann die Antwortbasis verbessern, ersetzt aber keine Evaluation, Qualitätsgrenzen und sinnvolle Nutzerhinweise.
Wie werden Zugriffsrechte berücksichtigt?
Idealerweise bereits im Retrieval. Nutzer sollten nur Inhalte finden und als Kontext erhalten, für die sie im jeweiligen System berechtigt sind.
Lassen Sie uns RAG & Wissenssysteme konkret machen.
Lassen Sie uns gemeinsam prüfen, welche Aufgabe sich mit KI besser lösen lässt und welcher Einstieg dafür passt.
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