RAG-Entwicklung für private Wissenssysteme
Ein RAG-System über Ihren eigenen Dokumenten, das mit der exakten Textstelle antwortet, die es verwendet hat — so lässt sich jede Antwort prüfen, und das System sagt es, wenn die Dateien eine Frage nicht abdecken. Das bauen wir: Retrieval-Augmented Generation, die eine Compliance-Prüfung übersteht.
Öffentliche Chatbots erfinden Antworten. Ein privates RAG-System muss das nicht: Es findet zuerst die passenden Stellen in Ihren Dokumenten und antwortet mit Verweisen darauf. Ihr Team bekommt Antworten, die sich bis zur Quelle zurückverfolgen lassen — entscheidend in Recht, Finanzen, HR und jedem wissensintensiven Prozess.
Wir bieten RAG-Entwicklung für Unternehmen in Deutschland und der EU: Dokumenten-Ingestion und Versionierung, semantische und Stichwort-Indizierung, rollenbasierte Zugriffe, Antwortgenerierung mit Quellenangaben und ein Evaluationsset, das die Antwortqualität an Ihren Fragen belegt, bevor jemand damit arbeitet. Hosting in der EU-Cloud, in Ihrer Umgebung oder vollständig on-premise.
Das ist enthalten
Antworten mit Quellenangabe
Jede Antwort nennt Dokument und Textstelle, aus der sie stammt — prüfen, bevor Sie vertrauen.
Ehrliche Verweigerung
Wenn Ihre Dateien eine Frage nicht abdecken, sagt das System das — statt zu raten.
Rollenbasierte Zugriffe
Wer darf was fragen: Berechtigungen je Dokument und Nutzergruppe, versionierte Dokumente inklusive.
Ihre Umgebung
EU-Cloud, eigene Infrastruktur oder on-premise. Ihre Dateien bleiben, wo sie hingehören.
Gemessene Qualität
Ein zurückgehaltenes Evaluationsset mit Ihren echten Fragen zeigt, wie gut das System ist, bevor es live geht.
So arbeiten wir
- 1
Korpus abstecken
Welche Dokumente, welche Qualität, welche Zugriffsregeln. Wir starten mit dem Bestand, bei dem eine gute Antwort am meisten zählt.
- 2
Bauen und evaluieren
Ingestion, Indizierung, Generierung mit Quellenangaben — bewertet an vereinbarten Fragen mit vereinbarter Benotung.
- 3
Ausrollen und betreiben
Übergabe an Ihr Team, Pipelines für Dokumenten-Updates und erneute Evaluation, wenn Korpus oder Modelle sich ändern.
Häufige Fragen
Wo bleiben unsere Dokumente?
Wo Sie wollen: EU-Cloud, eigene Infrastruktur oder vollständig on-premise. Wir bauen regelmäßig RAG-Systeme, bei denen kein einziges Dokument das Kundennetzwerk verlässt.
Welche Sprachen versteht das RAG-System?
Deutsch und Englisch ab Werk, auch in gemischten Beständen — Richtlinien auf Deutsch, Fragen auf Englisch und umgekehrt.
Worin unterscheidet sich RAG von ChatGPT mit unseren Dokumenten?
Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Evaluation. Ein privates RAG-System setzt rollenbasierte Zugriffe durch, nennt die exakte Textstelle je Antwort, verweigert sich bei fehlenden Quellen und wird vor dem Release an zurückgehaltenen Fragen getestet.