Agentic-RAG-Agentur. Verankern Sie Ihre KI in Ihrem eigenen Wissen.

Wir bauen Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, die Ihre KI-Agenten mit Ihren Dokumenten, Datenbanken und APIs verbinden. Ihre Agenten antworten mit Ihren Daten, zitieren ihre Quellen und eliminieren Halluzinationen.

Strategiegespräch buchen KI-Agentenentwicklung →

Was ist Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation ist die Architektur, die KI-Agenten zur Laufzeit Zugriff auf Ihre Wissensbasis gibt. Statt sich nur auf das zu verlassen, womit das Modell trainiert wurde, rufen Ihre Agenten relevante Dokumente, Chunks oder Daten aus Ihren Systemen ab und fügen diesen Kontext in jede Antwort ein. Das Ergebnis: Antworten, die fundiert, belegt und prüfbar sind.

Ohne RAG kennt ein KI-Agent nur das, womit er trainiert wurde. Mit RAG kennt er Ihre Produktdokumentation, Ihre Kundenhistorie und Ihre internen Richtlinien und kann genau belegen, woher jede Antwort stammt. Das ist der Unterschied zwischen einem Demo-Agenten und einem, dem Sie Ihr Unternehmen anvertrauen.

Die RAG-Pipeline

Aufnahme

Dokumente, PDFs, Webseiten und Datenbankeinträge werden geparst, bereinigt und für die Indexierung vorbereitet.

Chunking

Inhalte werden in semantisch sinnvolle Chunks mit Überlappung zerlegt, um Kontexterhalt und Abrufpräzision auszubalancieren.

Embedding

Jeder Chunk wird über ein Embedding-Modell in einen Vektor umgewandelt. Diese Vektoren erfassen die semantische Bedeutung.

Abruf

Nutzeranfragen werden eingebettet und mit dem Vektorspeicher abgeglichen. Die ähnlichsten Top-k-Chunks werden mit Ähnlichkeitsbewertung abgerufen.

Generierung

Abgerufene Chunks werden als Kontext in den LLM-Prompt eingefügt. Das Modell erzeugt eine fundierte, belegte Antwort.

Aufnahme → Chunking → Embedding → Abruf → Generierung

Fünf Schritte von Rohdokumenten zu belegten, prüfbaren KI-Antworten. Ihre Agenten zitieren Ihre Daten, nicht ihren Trainingsdatensatz.

Strategiegespräch buchen

Warum wir mit RAG bauen

Halluzinationen eliminieren

Wenn ein Agent aus Ihrer Dokumentation antwortet und nicht aus seinen Trainingsdaten, ist die Antwort faktenbasiert. RAG mit Quellenangabe macht jede Antwort prüfbar.

Wissen aktuell halten

Aktualisieren Sie Ihre Wissensbasis, nicht das Modell. Neue Produktdokumente, Richtlinienänderungen oder Marktdaten stehen dem Agenten sofort zur Verfügung. Kein erneutes Training nötig.

Zugriffsgesteuertes Wissen

Verschiedene Agenten, verschiedenes Wissen. Ein Support-Agent sieht Hilfe-Dokumente. Ein Rechts-Agent sieht Verträge. RAG mit Berechtigungsscoping bedeutet, dass Agenten nur abrufen, was sie sehen dürfen.

Kosteneffizient in großem Maßstab

Embedding und Retrieval sind um Größenordnungen günstiger als Fine-Tuning. Sie können Millionen Dokumente indexieren und sie für Bruchteile eines Cents pro Abruf abfragen.

Was wir mit RAG bauen

Wissensdatenbank-Agenten

Kundensupport-Agenten, die aus Ihren Dokumenten, Ihrem Help-Center und Ihrem internen Wiki antworten, mit Quellenangaben für jede Antwort.

Dokument-Q&A-Pipelines

Automatisierte Pipelines, die Verträge, Rechnungen und Fallakten aufnehmen und dann natürlichsprachliche Anfragen zu deren Inhalt beantworten.

Echtzeit-Anreicherung

Agenten, die während des Gesprächs Live-Daten aus Ihrem CRM, Ihrer Datenbank oder API abrufen und Antworten mit aktuellem Kundenkontext anreichern.

Wann RAG das richtige Werkzeug ist

RAG verwenden, wenn

•Wissen sich häufig ändert
•Antworten Quellenangaben brauchen
•Das Datenvolumen das Kontextfenster übersteigt
•Mehrere Agenten geteiltes Wissen brauchen
•Zugriffskontrolle pro Dokument erforderlich ist

Fine-Tuning verwenden, wenn

•Sie einen konsistenten Ton/Stil brauchen
•Die Domäne eng und stabil ist
•Die Latenz minimal sein muss
•Wissen sich selten ändert
•Das Modell DAS Produkt ist

Alternativen in Betracht ziehen

•Reines Prompt Engineering für einfache Fakten
•Volltextsuche für Keyword-Matching
•Graphdatenbanken für Beziehungsabfragen
•Caching für häufig wiederholte Q&A
•Hybrid: RAG + Fine-Tuning für maximale Genauigkeit

Häufig gestellte Fragen

Wie unterscheidet sich RAG von der direkten Nutzung eines LLM?▾

Ein reines LLM antwortet nur aus seinen Trainingsdaten. Es sieht Ihre Dokumente nicht und erfindet Details, wenn es etwas nicht weiß. RAG ruft die relevanten Chunks zur Abfragezeit aus Ihrer Wissensbasis ab und fügt sie in den Prompt ein, sodass die Antwort aus Ihren Daten stammt und eine überprüfbare Quellenangabe hat.

Welche Datenquellen können wir anbinden?▾

Wir indexieren PDFs, Word-Dokumente, Wikis, Help-Center, Webseiten, CRM-Einträge und SQL-Datenbanken. Wenn Ihre Inhalte in einem System mit API oder Export liegen, können wir sie in den Vektorspeicher übernehmen. Die meisten Projekte starten mit den zwei oder drei Quellen, die den größten Support-Aufwand verursachen.

Wie bleibt das System aktuell, wenn sich unsere Dokumente ändern?▾

Sie aktualisieren die Wissensbasis, nicht das Modell. Wir bauen Ingestion-Pipelines, die geänderte Dokumente zeitgesteuert oder auf Anforderung über n8n neu indexieren. Eine neue Produktseite oder überarbeitete Richtlinie ist wenige Minuten nach Veröffentlichung durchsuchbar. Kein erneutes Training nötig.

Kann das selbst gehostet laufen, für Datenschutz?▾

Ja. Vektordatenbank, Embedding-Service und LLM können vollständig auf Ihrer Infrastruktur laufen, on-premises oder in Ihrem eigenen Cloud-Konto. Berechtigungsscoping hält jeden Agenten auf die Dokumente beschränkt, die er abrufen darf, und nichts verlässt Ihre Umgebung.

Was kostet ein typisches Projekt und wie lange dauert es?▾

Ein fokussierter erster Einsatz, eine Wissensbasis, ein Agent, Evaluierungsset inklusive, dauert meist 2 bis 4 Wochen. Der Preis hängt vom Dokumentvolumen und der Anzahl der Integrationen ab, daher kalkulieren wir ihn nach einem kurzen Erstgespräch. Sie erhalten ein Festpreisangebot, bevor irgendeine Arbeit beginnt.

Liefern Sie RAG-Systeme, denen Ihre Agenten wirklich vertrauen

Lassen Sie uns eine RAG-Pipeline aufbauen, die Ihre Agenten mit Ihrer Wissensbasis verbindet, mit Quellenangaben, Zugriffskontrollen und Produktionszuverlässigkeit vom ersten Tag an.

Strategiegespräch buchen