Verbinden Sie Ihr Wissen mit Ihren KI-Assistenten
Wir entwickeln RAG-Systeme, die relevante Informationen in Ihren internen Quellen finden und Antworten mit Quellenangaben vorbereiten. Zugriffsrechte und die Prüfung der Ergebnisse bleiben Teil des Prozesses.
RAG bedeutet: erst suchen, dann antworten
Ein RAG-System sucht passende Textstellen in den freigegebenen Dokumenten und stellt sie dem KI-Modell für eine Antwort bereit. So können Assistenten mit Ihren Anleitungen, Vorgängen und Produktinformationen arbeiten.
Die Suche liefert Kontext, verhindert aber nicht jeden Fehler. Deshalb planen wir überprüfbare Quellen, Qualitätstests und die Übergabe an Ihr Team ein, wenn Informationen fehlen oder unklar sind.
Von der Quelle zur prüfbaren Antwort
Quellen vorbereiten
Benötigte Dokumente, Formate, Datenqualität und Zugriffsrechte bestimmen.
Inhalte strukturieren
Dokumente in sinnvolle Abschnitte aufteilen und den nötigen Zusammenhang erhalten.
Suchindex anlegen
Inhalte so darstellen, dass ähnliche Bedeutungen in einer Anfrage gefunden werden können.
Informationen finden
Relevante Stellen aus den für den jeweiligen Nutzer erlaubten Quellen auswählen.
Antwort vorbereiten
Die gefundenen Stellen als Grundlage nutzen und die Quellen zur Prüfung zugänglich machen.
Quellen → Strukturierung → Index → Suche → Antwort
Wir prüfen jede Stufe: die Qualität der Quellen, die Relevanz der Suche und die Richtigkeit der Antwort.
Ihre Datenquellen besprechenWas RAG Ihrem Team bringt
Antworten leichter prüfen
Quellen und verwendete Textstellen helfen bei der Kontrolle. Unsichere Ergebnisse müssen erkennbar bleiben.
Wissen aktualisieren
Geänderte Quellen lassen sich nach dem vereinbarten Verfahren neu erfassen, ohne für jedes Dokument ein Modell neu zu trainieren.
Zugriffsrechte berücksichtigen
Berechtigungen werden bei der Suche und der Ausgabe umgesetzt, damit nur erlaubte Inhalte zur Verfügung stehen.
Mit einem sinnvollen Umfang starten
Wir beginnen mit den benötigten Quellen und erfassen die Kosten für Aufbereitung, Suche und Antworten.
Anwendungen für Ihre Informationen
Interne Wissensassistenten
Anleitungen, Produktregeln und Informationen aus den festgelegten Referenzdokumenten finden.
Suche in Vorgängen und Dokumenten
Passende Stellen in Verträgen, Rechnungen und anderen freigegebenen Unterlagen finden und zusammenfassen.
Antworten mit Vorgangsdaten
Dokumentation mit verfügbaren Informationen aus der Kundenverwaltung oder internen Datenbanken verbinden.
Die passende Methode für Ihren Bedarf
Dokumentensuche mit RAG
- •Häufig aktualisierte Unterlagen
- •Nachprüfbare Quellen
- •Umfangreiches internes Wissen
- •Informationen für mehrere Assistenten
- •Zugriffsrechte bei der Suche
Ein Modell gezielt anpassen
- •Ein gewünschter Schreibstil
- •Ein spezielles Antwortformat
- •Geprüfte Trainingsbeispiele
- •Ein Verhalten, das bewertet werden kann
- •Ein Bedarf über Dokumentenaktualisierung hinaus
Andere Ansätze prüfen
- •Klare Anweisungen für begrenzte Aufgaben
- •Suche nach Schlüsselwörtern
- •Direkte Abfrage strukturierter Daten
- •Bereits geprüfte Antworten wiederverwenden
- •Mehrere Methoden kombiniert testen
Ergänzungen für Ihr KI-System
Programme über MCP anbinden
Agenten einen begrenzten Zugang zu Funktionen und Daten Ihrer Software geben.
Mehr erfahrenKI-Agenten entwickeln
Informationssuche mit konkreten Aufgaben und erlaubten Aktionen verbinden.
Mehr erfahrenAgenten kontrollieren
Berechtigungen, Freigaben und die Nachverfolgung von Aktivitäten festlegen.
Mehr erfahrenIhre Fragen zu RAG-Systemen
Was unterscheidet RAG von einem Gespräch mit einem KI-Modell?▾
Welche Quellen lassen sich anbinden?▾
Wie werden geänderte Dokumente berücksichtigt?▾
Können die Daten in unserer Umgebung bleiben?▾
Wie bestimmen Sie Kosten und Zeitplan?▾
Welches Wissen soll leichter auffindbar werden?
Zeigen Sie uns Ihre Quellen und häufige Fragen aus dem Team. Gemeinsam legen wir einen ersten Umfang und passende Qualitätskriterien fest.
Dokumentensuche mit RAG und n8n umsetzen
Von der Vorbereitung der Quellen bis zur Suche im automatisierten Ablauf.
Wissen zwischen mehreren KI-Agenten teilen
Wie mehrere Agenten eine gemeinsame Dokumentensuche nutzen können.
Eine Suchdatenbank für RAG auswählen
Kriterien zum Vergleich von Pinecone, Qdrant, Weaviate und pgvector.