RAG-Entwicklung für fundierte Antworten mit Quellenangabe
Mit Retrieval-Augmented Generation antwortet ein Sprachmodell aus Ihrem Wissen — Verträge, Handbücher, Tickets, BIM-Modelle, klinische Leitlinien — statt aus dem Gedächtnis. Die Herausforderung ist nicht die Demo, sondern Retrieval-Qualität, Berechtigungen und die Fähigkeit zu erkennen, wann eine Antwort falsch ist. Genau diesen Teil entwickeln wir.
Was wir liefern
Ingestion-Pipelines
Konnektoren für Dateiablagen, Wikis, Datenbanken und APIs, mit Parsing für PDFs, Tabellen und Scans, sinnvollem Chunking und inkrementeller Neuindizierung.
Hybride Suche & Reranking
Vektor- und Stichwortsuche kombiniert und anschließend neu gerankt, sodass exakte Begriffe wie Teilenummern und Namen ebenso zuverlässig gefunden werden wie Konzepte.
Quellenangaben & Guardrails
Jede Antwort verweist auf die verwendeten Textstellen. Stützen die Quellen keine Antwort, sagt das System das, statt zu raten.
Zugriffskontrolle
Dokumentberechtigungen werden beim Retrieval durchgesetzt, sodass Nutzer nur Antworten aus Inhalten erhalten, die sie lesen dürfen.
Evaluierung
Ein Testset realer Fragen, bewertet nach Retrieval- und Antwortqualität — bei jeder Änderung an Prompts, Modellen oder Chunking erneut ausgeführt.
Chat, Suche & API
Bereitgestellt als Assistent, Suchoberfläche, Slack- oder Teams-Bot oder als API für Ihre anderen Systeme.
Typische Anwendungsfälle
- Interne Wissensassistenten für Richtlinien, Prozesse und Wikis
- Kundensupport-Antworten auf Basis der Produktdokumentation
- Prüfung von Verträgen, Ausschreibungen und Compliance-Dokumenten
- Fragen in natürlicher Sprache zu BIM- und Engineering-Daten
- Abruf klinischer Leitlinien und Protokolle für Pflege- und Behandlungsteams
Eingesetzte Technologien
OpenAI
Ollama
Python
PostgreSQL
Elasticsearch- Weaviate
Unsere Arbeitsweise
- 01
Verstehen
Wir lernen Ihr Geschäft, Ihre Nutzer und die Rahmenbedingungen kennen und definieren gemeinsam, wie Erfolg aussieht.
- 02
Validieren
Wir testen zuerst die riskanteste Annahme — mit einem Prototyp oder KI-Proof-of-Concept —, bevor das Team wächst.
- 03
Entwickeln
Kurze Iterationen, alle zwei Wochen lauffähige Software und Demos, die Sie selbst durchklicken können.
- 04
Betreiben
Launch, Monitoring und Weiterentwicklung — oder eine saubere Übergabe an Ihr Team.
Passende Projekte
Digital Arrow
Recruiting- & HR-Plattform
Eine HR-Plattform für Recruiting und Lebenslauf-Verarbeitung — Zeiterfassung, asynchrone Videointerviews mit Videoanfragen, Urlaubsverwaltung und Online-Signaturen. Ein Workspace für den gesamten Einstellungsprozess.
Sumus
KI · ESG · Nachhaltigkeit
Eine KI-gestützte Produktsuche für Mode — Kleidungsstück scannen, ESG-Kennzahlen sehen und Nachhaltigkeit markenübergreifend vergleichen. Wir haben das KI-Tool entwickelt.
Häufig gestellte Fragen
Was ist RAG-Entwicklung?
RAG-Entwicklung bedeutet, Systeme zu bauen, in denen ein Sprachmodell zuerst relevante Passagen aus Ihren eigenen Daten abruft und dann auf dieser Grundlage antwortet. So bleiben Antworten aktuell und nachvollziehbar, ohne ein Modell neu zu trainieren.
Welche Vektordatenbank verwenden Sie?
Das hängt von Größenordnung und Ihrem Stack ab. PostgreSQL mit pgvector deckt viele Projekte ab; Elasticsearch, OpenSearch oder Weaviate eignen sich für größere oder suchintensive Vorhaben. Wir wählen, was Sie selbst betreiben können.
Wie verhindern Sie Halluzinationen?
Man reduziert sie, eliminiert sie aber nicht vollständig: durch besseres Retrieval, Antworten, die auf zitierte Quellen beschränkt sind, Ablehnung bei fehlender Evidenz und ein Evaluierungsset, das Regressionen erkennt, bevor Nutzer sie bemerken.
Kann RAG unsere Dokumentberechtigungen berücksichtigen?
Ja. Wir übernehmen die Berechtigungen aus den Quellsystemen in den Index und filtern zur Abfragezeit, sodass das Modell nie Inhalte sieht, auf die der Nutzer keinen Zugriff hat.
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