Halluzinationen, schwaches Retrieval, keine Evaluation, kein Weg in den Echtbetrieb? Wir diagnostizieren Architektur und Retrieval-Qualität und bringen Ihr RAG-System in Produktion, DSGVO-konform und on-premise-fähig.
Woran RAG-Prototypen scheitern.
In drei Tagen vom Konzept zur produktionsreifen RAG-Pipeline, quantitativ validiert.
Drei Tage, ein roter Faden.
Monitoring, Evaluierung und Weiterentwicklung Ihres RAG-Systems im laufenden Betrieb.
Was wir übernehmen.
Viele KI-Projekte bleiben eine Demo. Wir bauen KI-Systeme, die im Echtbetrieb laufen, mit Fokus auf RAG, DSGVO-konform und on-premise-fähig.
Microsoft, Open Source oder etwas Eigenes.
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Vereinfacht: eine KI, die nicht aus dem Bauch heraus antwortet, sondern zuerst in Ihren eigenen Dokumenten nachschlägt und dann eine belegte Antwort gibt. Statt zu raten, nennt sie die Quelle.
Eine Frage in normaler Sprache, so wie Sie sie einem Kollegen stellen würden.
Es durchsucht Ihre eigenen Unterlagen, etwa Verträge, Richtlinien oder Akten, nach den relevanten Stellen.
Eine Antwort in Klartext, mit Verweis auf die Quelle. Nachvollziehbar statt geraten.
So sieht das in der Praxis aus
Wie RAG konkret aussieht, hängt von Ihrer Branche ab:
Wir machen Ihr Unternehmenswissen für Kunden, Mitarbeiter und KI-Agenten durchsuchbar.
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.
Viele RAG-Systeme überzeugen in der Demo und scheitern im Echtbetrieb. Im RAG-Review analysieren wir Architektur und Retrieval-Qualität, finden die Schwachstellen und zeigen den konkreten Weg in die Produktion.
Ergebnis: eine klare Diagnose mit priorisierten Maßnahmen.
RAG-Review & Audit ansehenIn drei Tagen zum RAG-Prototypen.
Evolutionär von Naive- zu Modular-RAG: Hybrid Search, Reranking, Evaluation mit Ragas. Sie bauen selbst und lernen, Stacks neutral zu bewerten.
Festgefahrener Prototyp? Wir bringen ihn in Produktion.
Wir diagnostizieren Architektur, Retrieval-Qualität und Evaluation, finden die Schwachstellen und zeigen den konkreten Weg in den Echtbetrieb.
Wir haben unsere eigene RAG-Architektur gebaut.
Deshalb beherrschen wir jeden Stack: Microsoft (Copilot, Azure AI Search, Fabric), fertige Plattformen (Vespa.ai, Qdrant …) oder maßgeschneidert. Connector-System, Chunking, RBAC, modell- und infrastruktur-agnostisch.
Schadenakten und Policen per KI durchsuchen, Vorgänge schneller einschätzen, BaFin-konform.
Mandatsakten und Verträge in Sekunden durchsuchen, Fristen im Blick, mit Mandatsgeheimnis.
Exposés, Verträge und Objektunterlagen auf Zuruf, Posteingang automatisiert.
Klinisches Wissen, Richtlinien und Dokumentation sofort griffbereit, on-premise.
Research, Fondsdaten und Reporting auf Zuruf, Anlageentscheidungen belegt, BaFin-konform.
Studien, SOPs und Regulatorik sofort durchsuchbar, GxP-konform und on-premise.
Richtlinien, Verträge und Konditionen in Sekunden, belegt und BaFin-konform.
Technische Doku und Wartungswissen direkt an der Maschine, on-premise.
Eine Wissensschicht für produktionsreife RAG-Systeme, und wo sie Halluzination wirklich reduziert.
Warum die Chunking-Strategie über Produktionsreife oder Demo-Spielzeug entscheidet.
DATEV-Daten sicher in KI-Agenten bringen, mit Audit-Trail und Mandantentrennung.
Kostenloses Erstgespräch: Wir schauen uns Ihren Use Case an, bewerten die Machbarkeit ehrlich und sagen Ihnen, ob und wie sich RAG für Sie lohnt.