Retrieval Augmented Generation (RAG)

Wir haben praktische Erfahrung mit der Implementierung von RAG-Systemen auf Basis moderner Technologien. Dabei setzen wir gezielt auf skalierbare Vektordatenbanken, ausgeklügelte Indexierungsstrategien und feinjustierte Embedding-Modelle, um eine robuste und präzise Dokumentenverknüpfung zu gewährleisten.

Wir verstehen RAG nicht als Standardlösung, sondern als flexibel anpassbare Architektur. Je nach Use-Case stimmen wir die Auswahl von Retrieval-Methoden, Rankingstrategien und Large Language Models exakt aufeinander ab, um relevante Informationen nicht nur auffindbar, sondern auch verständlich und kontextbezogen aufzubereiten.

Unsere Expertise liegt auch in der systematischen Optimierung von Prompts und Systeminstruktionen, um die extrahierten Inhalte aus dem Retrieval intelligent im Sprachmodell zu verarbeiten. Das sorgt für konsistente, belastbare Antworten – auch bei komplexen, mehrdeutigen Fragestellungen.

Ob PDF-Dokumente, interne Wikis, strukturierte Datenbanken oder E-Mails – wir sind geübt darin, unterschiedlichste Datenformate in ein konsolidiertes, suchbares RAG-System zu integrieren. Schnittstellen sind Tageschgeschäft. So schaffen wir für unsere Kunden einen echten Wissens-Hub aus bestehenden Quellen.

Bei uns steht Datensicherheit im Fokus: Wir konzipieren RAG-Systeme so, dass sensible Inhalte geschützt bleiben. Durch granulare Rechteverwaltung und mandantenfähige Strukturen sorgen wir dafür, dass nur die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt abgerufen werden können.

Unsere Systeme enden nicht beim ersten Deployment. Wir bauen auf Wunsch umfassendes Monitoring ein, analysieren Userinteraktionen und passen Ranking-Logiken oder Embeddings regelmäßig an. So verbessert sich die Qualität der Antworten mit der Zeit – automatisch und messbar.

Bevor wir ein RAG-System aufsetzen, analysieren wir gemeinsam mit ihnen, wo das relevante Wissen liegt. Dabei prüfen wir vorhandene Datenquellen auf Vollständigkeit, Zugänglichkeit und strukturelle Eignung für die spätere semantische Suche.

Im Kern geht es ja darum, das vorhandene Wissen aus unterschiedlichen Quellen zu nutzen.

Im nächsten Schritt bereiten wir die identifizierten Inhalte so auf, dass sie optimal indexiert und semantisch verstanden werden können. Dabei setzen wir auf moderne Chunking-Verfahren, Kontextverlinkungen und Metadaten-Anreicherung für maximale Präzision im Retrieval.

Wir wählen die passenden Komponenten für euer RAG-System aus – darunter Vektordatenbanken, Embedding-Modelle und Open-/Closed-Source-LLMs. Die Auswahl erfolgt stets technologieoffen, mit Fokus auf Skalierbarkeit, Datenschutz und Performance.

Das System wird so entwickelt, dass es nahtlos in bestehende Prozesse, Tools oder Benutzeroberflächen integriert werden kann. Wir achten auf klare Schnittstellen, REST- oder GraphQL-basierte APIs und eine möglichst intuitive Nutzererfahrung.

Nach dem Rollout evaluieren wir die Systemleistung anhand realer Anfragen. Wir analysieren Trefferqualität, Antwortrelevanz und Nutzersignale – und optimieren die Indexstruktur, Scoring-Funktionen und Promptlogik auf dieser Basis laufend weiter.

Damit euer Team das volle Potenzial des RAG-Systems ausschöpfen kann, bieten wir praxisnahe Schulungen und begleitende Dokumentationen an. So entsteht nicht nur ein technisches System, sondern ein lebendiger Wissensprozess im Unternehmen.