Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Fundierte KI-Antworten auf Basis Ihres Wissens

LLMs erfinden Dinge. Retrieval-Augmented Generation (RAG) löst das, indem vor jeder Antwort Ihre echten Dokumente abgerufen werden. Unsere RAG-Entwicklung deckt den gesamten Aufbau ab – Chunking, Embeddings, Reranking und Evaluierung –, damit Antworten fundiert bleiben und jede Quellenangabe stimmt.

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01Überblick

Was unsere RAG-Entwicklung umfasst

RAG klingt einfach, ist es aber selten. Chunking-Strategie, Wahl der Embeddings, Reranker-Tuning und Prompt-Design beeinflussen die Antwortqualität. Ob Sie eine RAG-Wissensdatenbank fürs Unternehmen, eine Plattform für Dokumentensuche oder einen fachspezifischen Assistenten brauchen: Wir gestalten die Retrieval-Schicht rund um Ihren tatsächlichen Datenbestand – nicht nach Schablone. RAG lässt sich zudem gut mit KI-Agenten kombinieren, die auf Basis der abgerufenen Informationen handeln. Wir haben RAG-Systeme für Coaching, Forschung und Document Intelligence entwickelt und wissen, wo die Tücken liegen.

02Warum diese Leistung

Warum unsere RAG-Systeme

Fundierte Antworten

Antworten auf Basis Ihrer Quelldokumente, mit Quellenangaben direkt im Text für jede Aussage.

Abgestimmtes Retrieval

Chunking, Embeddings und Reranking, konfiguriert für Ihre konkreten Dokumenttypen.

Messbare Qualität

Evaluierungs-Pipelines, die Verschlechterungen beim Retrieval erkennen, bevor Nutzer sie bemerken.

Anbieterunabhängig

OpenAI, Anthropic, Gemini oder Open Source. Qdrant, Pinecone, pgvector. Austauschbar ohne Neuentwicklung.

03So arbeiten wir

So entwickeln wir Ihr RAG-System

Korpus-Design

Quelldokumente, Zugriffskontrolle, Aktualisierungsstrategie und Chunking-Ansatz.

Indexierungs-Pipeline

Embeddings, Einrichtung des Vektorspeichers und Metadaten-Filter.

Retrieval & Generierung

Query Expansion, Reranking, Prompt-Design und Streaming-Generierung mit Quellenangaben.

Evaluierung & Monitoring

Golden Test Sets, Bewertung der Antwortqualität und Drift-Monitoring im Produktivbetrieb.

04Anwendungen

RAG-Anwendungsfälle, die wir umsetzen

01Chatbots für Unternehmens-Wissensdatenbanken

02Support-Assistenten auf Basis Ihrer Hilfeartikel

03Fragen und Antworten zu internen Richtlinien und Compliance auf Basis privater Daten

04Plattformen für Recherche und Literatursynthese

05Dokumentensuche über mehrere Formate (PDFs, Word, Präsentationen, Bilder)

06Mehrsprachiges Wissens-Retrieval

07Fachspezifische KI-Assistenten (Recht, Medizin, HR)

05Technologien

Unser RAG-Tech-Stack

QdrantPineconepgvectorLangChain / LlamaIndexOpenAI EmbeddingsLaBSE / Cohere RerankGemini File SearchFastAPI

06FAQ

Häufige Fragen zu RAG

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG ist ein Verfahren, das relevante Informationen aus Ihren eigenen Dokumenten und Daten abruft, bevor das Sprachmodell eine Antwort generiert. Statt sich auf das zu verlassen, was das Modell im Training gelernt hat, antwortet es aus Ihren echten, aktuellen Quellen – mit überprüfbaren Quellenangaben.

Wie verhindert RAG KI-Halluzinationen?

Indem jede Antwort auf abgerufenem Quellmaterial basiert. Das Modell wird angewiesen, nur aus den abgerufenen Dokumenten zu antworten, und jede Aussage trägt eine Quellenangabe im Text – so sind unbelegte Antworten sofort erkennbar, statt als Tatsache präsentiert zu werden.

RAG oder Fine-Tuning: Was brauchen wir?

RAG ist die richtige Wahl, wenn sich Ihr Wissen häufig ändert oder belegt werden muss – es ist aktuell, sobald Ihre Dokumente aktualisiert werden. Fine-Tuning eignet sich für festen Tonfall, feste Formate oder spezialisiertes Verhalten. Viele Produktivsysteme nutzen beides, und wir klären gemeinsam, was in Ihrem Fall passt.

Wie lange dauert die Entwicklung eines RAG-Systems?

Ein fokussierter Proof of Concept dauert in der Regel Wochen, nicht Monate. Der vollständige Produktivbetrieb hängt von Korpusgröße, Anforderungen an die Zugriffskontrolle und Integration ab – das klären wir vor Projektstart.