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RAG und Wissenssysteme

RAG und Wissenssysteme für Unternehmen: Interne KI-Assistenten mit Quellenangabe, Rollensteuerung und Zugriff auf Ihre Dokumente und Unternehmensdaten.

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Worum es geht

Passend für reale Produkte, Daten und Teams

Der Unterschied zwischen einem brauchbaren RAG-System und einem generischen Chatbot liegt im Detail: Chunk-Strategie, Embedding-Qualität, Retrieval-Tuning, Quellenlogik und Zugriffsrechte. Ich baue Wissenssysteme, die nicht nur »ungefähr richtig« antworten, sondern nachvollziehbar, quellengestützt und auf Ihre Datenstruktur abgestimmt.

Passend für

Unternehmen mit verteiltem Wissen in PDFs, Wikis, Projektdateien und internen Systemen
Support-, Operations- und Projektteams mit hohem Rechercheaufwand
Onboarding-Verantwortliche, die Einarbeitungszeit verkürzen wollen
Produkte mit hohem Erklärungs- oder Dokumentationsbedarf

Typische Bausteine

Analyse relevanter Datenquellen und Dokumenttypen
Chunking-, Embedding- und Retrieval-Strategie (kein One-Size-Fits-All)
Rollen- und Zugriffslogik – wer darf welches Wissen sehen
Quellenangaben, Confidence-Scoring und Feedback-Schleifen

Typische Ergebnisse

Antwortzeiten auf interne Fragen von Minuten auf Sekunden
Nachvollziehbare Quellen statt halluzinierter Antworten
Bessere Nutzung vorhandener Dokumentation und Erfahrungswerte
Spürbar schnelleres Onboarding neuer Teammitglieder

Technischer Fokus

Was in der Umsetzung typischerweise wichtig wird

Je nach System und Use Case verschiebt sich der Schwerpunkt – diese Punkte bestimmen die Produktionsreife besonders stark.