KI & Automatisierung
Suche über alles, was Ihr Unternehmen weiß
Organisatorisches Wissen findet sich meist an den denkbar ungünstigsten Orten: in einem Netzlaufwerk, in einer Dekade E-Mails oder in PDFs, die seit der Unterzeichnung niemand mehr geöffnet hat. Retrieval-Augmented Generation macht diese Inhalte durch semantische Suche durchsuchbar und liefert Antworten mit Quellenangaben.
Richtwert
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Fester Preis schriftlich vereinbart, bevor mit der Entwicklung begonnen wird.
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Das Problem, das damit gelöst wird
Die Stichwortsuche scheitert, weil Mitarbeiter sich nicht an die Begriffe erinnern, die ein Dokument verwendet. Daher werden dieselben Fragen immer wieder in Slack gestellt, erfahrene Mitarbeiter werden zum Flaschenhals, und Entscheidungen werden auf Basis halb erinnerter Details getroffen. Das Wissen ist vorhanden – es ist nur nicht zugänglich.
Was Sie erhalten
Dokumenten-Integrationspipeline
PDFs, Word-Dateien, Tabellenkalkulationen, Wikis, Tickets und E-Mails werden mit layoutbewusstem Parsing verarbeitet, sodass Tabellen und Strukturen erhalten bleiben und nicht in Rauschen untergehen.
Chunking- und Embedding-Strategie
Chunk-Größen und Überlappungen werden auf Ihre Dokumenttypen abgestimmt und evaluiert – diese eine Entscheidung bestimmt maßgeblich den Genauigkeitsunterschied zwischen einem guten und einem nutzlosen RAG-System.
Hybride Abfrage
Semantische Vektorsuche kombiniert mit Stichwortsuche und Re-Ranking, da reine Vektorsuche zuverlässig exakte Bezeichner wie Teilenummern oder Klauselreferenzen verpasst.
Berechtigungsbasierte Ergebnisse
Die Abfrage wird nach den Zugriffsrechten des Nutzers gefiltert, sodass eine KI-Suchschicht nicht versehentlich zu einem Datenleck wird.
Zitierte Antworten
Antworten enthalten Zitate und Verlinkungen zu den Originalstellen, sodass eine Überprüfung möglich ist und das System das Vertrauen aufbaut, das es für die tatsächliche Nutzung benötigt.
Aktualität und Neuindizierung
Geplante und ereignisgesteuerte Neuindizierung mit Änderungsdetektion, sodass überholte Richtliniendokumente nicht mehr als aktuell zitiert werden.
Wie wir arbeiten
Korpus-Analyse
Wir erfassen, welche Dokumente in welchen Formaten existieren und wo die autoritativen Versionen liegen – oft der schwierigste Teil des Projekts.
Evaluierungsset für Abfragen
Echte Fragen mit bekannten korrekten Quelldokumenten, sodass die Abfragequalität gemessen statt nur angenommen wird.
Pipeline-Erstellung und -Optimierung
Integration, Chunking, Embedding und Re-Ranking werden iterativ anhand des Evaluierungssets angepasst, bis die Genauigkeit akzeptabel ist.
Schnittstelle
Eine Suchoberfläche, ein interner Assistent oder eine API, die Ihre bestehenden Tools aufrufen – je nachdem, wo die Antworten gebraucht werden.
Einführung mit Feedback-Erfassung
Daumen hoch/runter zu Antworten speisen eine Review-Warteschlange, sodass die Abfragequalität durch den realen Einsatz kontinuierlich verbessert wird.
Was Sie erwarten sollten
- Gemessene Abrufpräzision anhand Ihres eigenen Fragenkatalogs
- Antworten zitieren und verlinken den ursprünglichen Abschnitt
- Zugriffsrechte werden zum Zeitpunkt des Abrufs berücksichtigt
- Überholte Dokumente werden nicht mehr als aktuelle Anleitung angezeigt
Erstellt mit
- pgvector
- Qdrant
- Mistral
- Claude
- Python
- TypeScript
- PostgreSQL
- Redis
- Docker
- Unstructured
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
RAG & Wissensdatenbanken — your questions
Einschließlich der Fragen zu den Kosten, die die meisten Agenturen auf der Seite auslassen.
Ein allgemeiner Assistent kennt Ihre Verträge, Preise oder internen Richtlinien nicht und wird bei Bedarf einfach improvisieren. RAG ruft zunächst die relevanten Abschnitte aus Ihren eigenen Dokumenten ab und beschränkt die Antwort darauf – mit Zitaten. Der Unterschied liegt in der Überprüfbarkeit.
Ja. Wir verbinden uns mit SharePoint, Google Drive, Confluence, Notion und einfachen Dateifreigaben und übernehmen die Berechtigungen des Quellsystems, sodass Nutzer nur abrufen können, was sie bereits sehen durften.
Das hängt von Ihren Dokumenten ab, weshalb wir vor der Angebotserstellung einen Evaluierungssatz erstellen. Gut strukturierte Textsammlungen erreichen häufig 85–95 % Abrufpräzision bei realistischen Fragen. Schlechte gescannte PDFs und inkonsistente Terminologie senken diesen Wert, und wir sagen Ihnen das lieber während der Bewertung als nach der Auslieferung.
Wo immer Sie es wünschen. Wir können Einbettungen und Dokumente vollständig in UK- oder EU-Regionen speichern oder vollständig in Ihrer eigenen Infrastruktur hosten. Zum Zeitpunkt der Abfrage wird nur der abgerufene Abschnitt an das Modell gesendet, und mit Enterprise-Bedingungen wird dieser Inhalt nicht für das Training verwendet.
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