RAG-Engineering aus Minden

Wir bringen RAG in Produktion

Viele KI-Projekte bleiben eine Demo. Wir bauen KI-Systeme, die im Echtbetrieb laufen, mit Fokus auf RAG.

Womit wir arbeiten

Microsoft, Open Source oder etwas Eigenes.

Azure AI Search
Microsoft Copilot
Microsoft Fabric
Vespa.ai
Qdrant
pgvector
Chroma
Ihr Stack
Befähigen

RAG-Workshop

In drei Tagen vom Konzept zur produktionsreifen RAG-Pipeline, quantitativ validiert.

Im Workshop

Drei Tage, ein roter Faden.

Tag 1: Naive RAG
Tag 2: Retrieval-Qualität
Tag 3: Architektur & Betrieb
Quantitativ validiert (Ragas)
Übungsdatensatz inklusive
Max. 10 Personen
Prüfen

RAG-Review & Audit

Festgefahrener Prototyp? Wir diagnostizieren Architektur und Retrieval-Qualität und zeigen den Weg in Produktion.

Wir prüfen

Was wir uns ansehen.

Chunking-Strategie
Retrieval & Reranking
Modellwahl
Evaluation (Ragas)
Kosten & Latenz
Betriebsreife
Betreiben

Managed RAG

Monitoring, Evaluierung und Weiterentwicklung Ihres RAG-Systems im laufenden Betrieb.

Im Betrieb

Was wir übernehmen.

Monitoring
Quantitative Evaluation
Weiterentwicklung
Updates & Pflege
Eskalation
Reporting
01 · Das Problem

Jeden Tag suchen Ihre Mitarbeiter nach Wissen & finden es nicht schnell genug.

Verträge, Richtlinien, Tickets, Mails: alles vorhanden, aber verteilt über SharePoint, Fileserver, CRM und ein halbes Dutzend Tools. Was man gerade braucht, findet man trotzdem nicht.

ChatGPT hilft da kaum: Es kennt Ihre internen Dokumente nicht und darf sie aus Compliance-Gründen oft gar nicht sehen. Und Low-Code-Baukästen brechen, sobald es ernst wird.

Die Antwort heißt Retrieval Augmented Generation (kurz: RAG): eine KI-basierte Methode, die in Ihren eigenen Unterlagen nachschlägt und belegte Antworten gibt.
Nur schaffen es die wenigsten RAG-Prototypen vom Test in den echten Betrieb. Genau hier beginnt unsere Arbeit.

30-minütiges Erstgespräch

Kostenloses Erstgespräch: Wir schauen uns Ihren Use Case an, bewerten die Machbarkeit ehrlich und sagen Ihnen, ob und wie sich RAG für Sie lohnt.