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.
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?
Anwendungsfelder
Unsere RAG-Lösungen
RAG-Chatbot
Intranet Expertensystem:
RAG API für Drittanwendungen:
Branchenspezifische RAG Lösungen:
Projektablauf & Vorgehensmodell:
RAG-Lösungen
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.
Ihr Weg zu einem RAG-System
Der Einsatz von RAG ist für Unternehmen jeder Größe möglich. Wir beraten Sie gern, analysieren Ihre Datenquellen, erstellen einen sehr kostengünstigen Prototypen und führen das System bei Erfolg Schritt für Schritt ein.