Abstrakter digitaler Hintergrund mit blauen Ordner-Symbolen, Pfeilen und Schaltkreis-Elementen, der eine Netzwerkstruktur darstellt.

RAG-Systeme: Ihr Turbo für effiziente Unternehmensprozesse

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Intelligente Wissenssuche mit Mehrwert

Mitarbeitende verschwenden täglich wertvolle Zeit damit, Informationen aus verstreuten Systemen zu recherchieren. RAG Systeme (Retrieval Augmented Generation) beenden diese frustrierende „digitale Schnitzeljagd“. Sie durchsuchen in Echtzeit alle relevanten Unternehmensdokumente, extrahieren die passenden Passagen und generieren auf Basis dieser Daten eine exakte Antwort.

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Flussdiagramm, das den Prozess eines Retrieval Augmented Generation (RAG) Systems veranschaulicht.

Was ist ein RAG-System?

RAG kombiniert die semantische Suche (Retrieve) mit generativer KI (Generate). Zunächst wandelt ein Embedding-Modul die Frage in einen Vektor um und durchsucht eine Vektordatenbank nach semantisch ähnlichen Textpassagen. Anschließend werden diese Passagen zur Frage hinzugefügt (Augment) und an ein Sprachmodell übergeben, welches daraus eine präzise Antwort generiert. So entsteht eine Art internes „ChatGPT“, das sich aus Ihrem eigenen detaillierten Wissensbestand speist.

Wofür setzt man RAG-Systeme ein?

Blitzschnelle Antworten:

Statt stundenlang Ordner zu durchforsten, erhalten Mitarbeitende in Sekunden eine verständliche Antwort in natürlicher Sprache.

Kontextuelles Verständnis:

RAG versteht den Kontext der Frage und liefert keine Linklisten, sondern konkrete Fakten. Allerdings werden in der Regel auch Verknüpfungen zu den Originaldokumenten geliefert, aus denen die referenzierten Informationen stammen, sodass eine tiefere Recherche in den Quellen immer möglich ist.

Silos aufbrechen:

Alle relevanten Datenquellen - Websites, Intranet, File Server, E Mails, CRM, ERP - werden in einem semantischen Index verknüpft.

Sicherheit & Souveränität:

Unsere RAG Lösungen werden lokal gehostet und verarbeiten Daten ausschließlich auf Servern in Deutschland. Rollenkonzepte sorgen dafür, dass sensible Informationen nur den Berechtigten zugänglich sind.

Produktivitätssteigerung:

Weniger Suchaufwand und schnellere Entscheidungen erhöhen die Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit.

Reduktion von Halluzinationen:

Da das Sprachmodell nur die gefundenen Passagen aus den Quellen nutzt, sinkt das Risiko für erfundene Inhalte bei KI-Antworten drastisch.

Anwendungsfelder

» Kundenservice & Web Chatbot:

Ein RAG Chatbot beantwortet Fragen zu Produkten, Lieferzeiten oder AGB rund um die Uhr und entlastet das Service Team.

» Internes Expertensystem:

Für Onboarding und Wissensmanagement. Neue Mitarbeitende finden Prozessbeschreibungen, Richtlinien und Best Practices ohne Kollegen zu stören.

» Vertrieb & Marketing:

Vertriebsmitarbeitende erhalten in Echtzeit korrekte Rabattsätze, Verfügbarkeiten und technische Spezifikationen. Marketingabteilungen können RAG nutzen, um Inhalte zu recherchieren und zu verarbeiten.

» Technischer Support:

Außendienstmitarbeitende erhalten Schritt für Schritt Anleitungen aus Wartungsprotokollen und Handbüchern, um Probleme schneller zu lösen.

» Qualitätsmanagement & Compliance:

RAG konsolidiert Verträge, Zertifizierungen und Normen. Compliance Prüfungen, Audit Vorbereitungen und Lieferantenbewertungen werden erheblich beschleunigt.

Unsere RAG-Lösungen

RAG-Chatbot

Für Kundenportale, E Commerce Websites und Support Center. Er beantwortet Fragen zu Produkten, Preisen oder Services, verlinkt auf relevante Dokumente und entlastet Ihr Team.

Intranet Expertensystem:

Ein zentraler Wissens-Hub für Ihr Unternehmen, der interne Dokumente, FAQs, Richtlinien und Prozessbeschreibungen semantisch durchsucht.

RAG API für Drittanwendungen:

Wir stellen RAG Funktionalitäten über Schnittstellen bereit, damit Sie das System in bestehende CRM , ERP oder Ticket Systeme integrieren können.

Branchenspezifische RAG Lösungen:

Für Handel, Industrie und Dienstleistung entwickeln wir vorkonfigurierte Modelle, die branchentypische Datenformate verstehen.

Projektablauf & Vorgehensmodell:
RAG-Lösungen

1. Anforderungsworkshop & KPI Festlegung:

Gemeinsam definieren wir Ziele, Use Cases und Erfolgskriterien.

2. Datenaufbereitung & Indexierung:

Wir sammeln, strukturieren und bereinigen die relevanten Daten. Anschließend erstellen wir einen semantischen Index.

3. Modellauswahl & Finetuning:

Abhängig von Ihren Anforderungen wählen wir ein geeignetes Sprachmodell, trainieren es domänenspezifisch und integrieren es in die RAG Pipeline.

4. Systementwicklung & Integration:

Entwicklung einer benutzerfreundlichen Oberfläche (z. B. Chatbot), Implementierung von Rollenkonzepten und Anbindung an Ihre Systeme.

5. Tests & Qualitätssicherung:

Wir überprüfen Antwortqualität, Performance und Datensicherheit, passen Prompts an und justieren das System iterativ nach.

6. Schulung & Rollout:

Mitarbeiter werden in der Nutzung des Systems geschult, Change Management Maßnahmen begleiten die Einführung.

7. Betrieb & Weiterentwicklung:

Wir betreuen das System, erweitern Datenquellen, optimieren die Modellausgabe und evaluieren neue Use Cases.

Success Story: "Allice" für den Alliance-Verband

Ein Beispiel aus der Praxis: Für den Alliance Einkaufsverband entwickelten wir den KI Chatbot „Allice“. Die Herausforderung war, Hunderttausende Dokumente mit Millionen von Seiten im Intranet effizient zugänglich zu machen. Heute stellen die Verbandsmitglieder ihre Fragen in natürlicher Sprache und erhalten in Sekundenbruchteilen konkrete Unterstützung; das System verweist direkt auf die relevanten Originaldokumente. Dabei bleibt die Lösung DSGVO konform, da die Daten ausschließlich auf Servern in Deutschland verarbeitet werden. Die Presse lobte das System als „digitale Assistentin“, die die Verbandsarbeit revolutioniert.

» Lesen Sie in unserem Blog-Artikel mehr über Allice

Screenshot der KI-Chatoberfläche im Alliance-Intranet

Screenshot der KI-Chatoberfläche im Alliance-Intranet mit Beispiel

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