i
Anbinden. Quellen einsammeln.
Wir holen das Wissen ab, wo es entsteht, ohne doppelte Pflege.
SharePointConfluenceFileserverDMSOutlookJiraZammad
Pixelschnitzel · RAG
Euer Wissen.
Mit Quelle.
Verlässlich abfragbar.
Verträge, Handbücher, Tickets, Mails: euer Wissen liegt überall. Unser RAG-System macht es abfragbar, mit belastbarer Antwort und nachvollziehbarer Quelle.
· Einordnung ·
Volltextsuche
Volltextsuche
findet Wörter.
Wir finden Antworten.
Wer „Welche Regel gilt für Reklamationen über 1.000 €?" googelt, bekommt PDFs; ein Standard-Chatbot erfindet eine Auskunft. Ein RAG-System holt vor jeder Antwort die relevanten Dokumente aus euren Quellen und lässt das Sprachmodell nur darauf antworten, mit Quellenangabe.
· Aufbau ·
Vier Schritte.
Vier Schritte.
Von Quelle
zu Antwort.
ii
Verstehen. Strukturieren & vektorisieren.
Dokumente werden semantisch zerlegt, mit Rechten, Geltungszeit und Quelle angereichert und in einen Vector Store überführt.
QdrantWeaviateEmbeddingsOCRMetadaten
iii
Antworten. Frage → Quelle → Antwort.
Relevante Quellen aus dem Vector Store gehen an ein Sprachmodell; es antwortet nur auf dieser Basis und nennt sie.
Llama 3.3Qwen 2.5Guardrails„Weiß nicht"Zitate
iv
Steuern. Rechte, Audit, Feedback.
Wer fragt, sieht nur, was er sehen darf. Jede Anfrage wird auditiert; Feedback verbessert Quellenauswahl und Promptstrategie.
RBACAudit-LogFeedback-LoopMonitoring
· Was anders ist ·
Antworten mit
Antworten mit
Zitat,
nicht aus dem Bauch.
Jede Antwort zeigt, woher sie kommt. Halluzinationen sind deutlich seltener, und das System darf sagen: „Das weiß ich nicht."
Vertrag § 4.3
Quelle 1
Richtlinie 12
Quelle 2
Handbuch 7.1
Quelle 3
Antwort
→ basiert auf Q1 + Q2
· Anwendung ·
Sechs Anwendungsfälle,
Sechs Anwendungsfälle,
die sofort entlasten.
i.
Vertrieb. Was haben wir vereinbart?
„Welche Konditionen gelten für Kunde X?", Antwort in Sekunden, mit Vertragsverweis.
ii.
Support. Lösungswissen aus Tickets.
Tausende alte Tickets werden zum abfragbaren Wissensschatz.
iii.
Compliance. Richtlinien greifbar.
AGBs, Datenschutz, Compliance-Regeln, beantwortet mit Quellenstelle statt 50-seitigem PDF.
iv.
Klinik. Leitlinien & SOPs.
Hygienevorschriften, Schulungsunterlagen, Leitlinien, abfragbar an der Station.
v.
Verwaltung. Akten- & Verfahrenswissen.
Verfahrenshandbücher, Erlasse, Altvorgänge, konkret beantwortbar, mit Quellenbezug.
vi.
Werk. Wartung & Konstruktion.
Konstruktionszeichnungen, Wartungsprotokolle, Anleitungen, Antworten direkt an der Maschine.
Wissen, das in einer Akte schläft,
ist Wissen, das nicht existiert.
ist Wissen, das nicht existiert.
· Häufig gefragt ·
Antworten,
Antworten,
noch bevor
ihr fragt.
Was unterscheidet RAG von einem normalen Chatbot?
Ein normaler Chatbot antwortet aus dem Modellwissen, oft falsch. RAG holt die relevanten Dokumente aus euren Quellen und lässt das Modell nur darauf antworten, mit Quelle.
Was passiert mit Berechtigungen aus SharePoint oder DMS?
Jede Anfrage wird gegen das Rechtekonzept geprüft; sichtbar ist nur, worauf der Mitarbeiter im Quellsystem zugreifen darf.
Kann das System auch „Ich weiß es nicht" sagen?
Ja. Liefern die Quellen keine belastbare Antwort, sagt das System genau das, statt etwas zu erfinden.
Wo läuft das System?
Standard ist eine kontrollierte Umgebung in Deutschland, auf Wunsch komplett lokal, siehe Lokale KI für Unternehmen.
Wie lange dauert der Start?
Erste belastbare Antworten auf einer abgegrenzten Quelle nach 2–4 Wochen, breitere Anbindung in 6–12 Wochen.
Was kostet das?
Einrichtung im niedrigen fünfstelligen Bereich plus laufender Betrieb; konkrete Zahl nach dem Erstgespräch.
Wie wird das System aktuell gehalten?
Quellen werden regelmäßig neu indiziert: Geänderte Dokumente fließen automatisch ein, abgelöste werden entfernt.
· Erstgespräch ·
Gebt uns
Gebt uns
eine Quelle.
Wir zeigen Antworten.
Ein abgegrenztes Quellset reicht. In einem Termin seht ihr, wie Antworten und Quellen aussehen, an euren echten Inhalten.