Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Für compliance-konforme KI-Antworten
Ihre Vorteile auf einen Blick:
Was ist RAG – und warum reicht LLM allein nicht aus?
Kombinieren Sie generative KI mit Ihren internen Unternehmensdaten – egal ob strukturiert in Wissensdatenbanken, Data Warehouses (DWH), Data Lakes oder unstrukturiert in Dokumenten wie PDFs oder Ticketsystemen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) verknüpft ein Sprachmodell (LLM) mit einer intelligenten semantischen Suche, die in Echtzeit relevante und aktuelle Informationen aus Ihren internen Quellen integriert. Dadurch liefern Ihre KI-Systeme Antworten mit nachvollziehbarer Quellenangabe und Zeitstempel – sie spekulieren nicht, sondern weisen nach.
Wie funktioniert RAG technisch?
Vektorisierung der Anfrage
Die Nutzereingabe wird in einen semantischen Vektor umgewandelt.
Retrieval aus internen Quellen
Ähnliche Inhalte werden über eine Vektorsuche (z. B. FAISS, Weaviate) aus strukturierten oder unstrukturierten Daten gefunden (z. B. PDFs, CRM-Daten, Wiki-Artikel).
Kontextanreicherung
Die gefundenen Inhalte werden dem Sprachmodell als erweiterter Kontext mitgegeben (Context Injection).
Antwortgenerierung
Das LLM erzeugt auf Basis dieser kontextbezogenen Daten eine fundierte Antwort.
Was ist RAG – und warum reicht LLM allein nicht aus?
Kombinieren Sie generative KI mit Ihren internen Unternehmensdaten – egal ob strukturiert in Wissensdatenbanken, Data Warehouses (DWH), Data Lakes oder unstrukturiert in Dokumenten wie PDFs oder Ticketsystemen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) verknüpft ein Sprachmodell (LLM) mit einer intelligenten semantischen Suche, die in Echtzeit relevante und aktuelle Informationen aus Ihren internen Quellen integriert. Dadurch liefern Ihre KI-Systeme Antworten mit nachvollziehbarer Quellenangabe und Zeitstempel – sie spekulieren nicht, sondern weisen nach.
Die wichtigsten Vorteile im Business-Einsatz
Wo RAG im Unternehmen echten Mehrwert liefert
Datenintegration
Mithilfe eines RAGs verknüpfen Sie Ihre Unternehmensdaten mit den Fähigkeiten von Sprachmodellen ohne explizites Training.
Wissensmanagement & interne Suche
Verlässliche Antworten auf Fragestellungen direkt aus allen internen Datenquellen.
Dynamische Automatisierung basierend auf Ihren Unternehmensdaten
RAG-Systeme sind integraler Bestandteil der dynamischen Steuerungen moderner Automatisierungsarchitekturen.
So integrieren wir RAG in Ihre bestehende Architektur
Unsere RAG-Lösungen lassen sich passgenau in Ihre bestehende IT- und Datenarchitektur einbetten – flexibel als API, über bestehende Chat-Frontends oder tief integriert in operative Systeme. Statt starrer Templates setzen wir auf modulare Architekturen, die sich entlang Ihrer Infrastruktur, Security-Vorgaben und Use Cases ausrichten.
Vorhandene Datenquellen
z. B. DWHs, Data Lakes, PDFs
Bestehende Frontends
z. B. Intranet, Support-Portale, interne Tools
Systemlandschaften
wie CRM, ERP oder interne APIs
1.
Analyse Ihrer Datenlandschaft & Zugriffswege
2.
Entwurf der RAG-Komponenten-Architektur inkl. Authentifizierung, Datenzugriff, Vektorspeicherung, LLM-Anbindung
3.
Proof of Concept auf realen Unternehmensdaten
4.
Schrittweise Integration & Optimierung – mit Fokus auf Monitoring, Skalierbarkeit und Sicherheit
Unsere Lösungen sind bereit für Cloud, On-Prem oder Hybrid – je nach Ihren Compliance-Anforderungen. Dabei begleiten wir nicht nur technisch, sondern auch methodisch – von Governance-Fragen bis hin zur Einbettung in bestehende Prozesse.
Frameworks & Tools, die wir für RAG einsetzen
LangGraph
Zur flexiblen Orchestrierung komplexer Retrieval- und Response-Flows, inkl. Zustandsmanagement
FAISS / Weaviate
Für skalierbare Vektor-Indexes über unstrukturierte Quellen (z. B. PDFs, Wiki, E-Mails)
Llama2, Mistral, Claude
Anpassbar je nach Lizenzmodell, Datenschutzvorgaben oder Rechenumgebung (lokal vs. Cloud)
Python / LangChain
Für schnelle Backend-Integration, individuelle RAG-Pipelines und Tool-Execution (z. B. SQL, APIs, interne Funktionen)
Chunking-Strategien
für bessere Retrieval-Präzision Hierbei werden lange Texte in präzise Abschnitte unterteilt.
Token-Optimierung & Caching
um Kosten und Antwortzeit zu reduzieren
Jetzt starten – mit einem konkreten RAG-Use-Case
Sie möchten wissen, wie RAG konkret in Ihrer Organisation eingesetzt werden kann? Lassen Sie uns gemeinsam einen Anwendungsfall entwickeln – von der Idee bis zum ersten einsatzbereiten Agenten.
Thomas Howert
BI Berater und KI Experte
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FAQs rund um Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation kombiniert Sprachmodelle (wie GPT) mit einer semantischen Suche in Ihren internen Unternehmensdaten. So erhalten Sie KI-generierte Antworten, die aktuell, exakt und nachvollziehbar sind – mit klarer Herkunft und Quellenangabe.
Klassische Sprachmodelle beantworten Fragen ausschließlich mit trainierten Informationen, die oft veraltet oder unspezifisch sind. RAG hingegen erweitert jede KI-Antwort um aktuelle, relevante Informationen aus Ihren internen Quellen. Das sorgt für deutlich genauere, verlässlichere Ergebnisse im Geschäftsalltag.
Ja. RAG wird direkt in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integriert, sodass sensible Daten Ihr Unternehmen nie verlassen. Ihre Datenhoheit bleibt gewahrt, und Sie erfüllen höchste Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Compliance.
RAG lässt sich nahtlos mit zahlreichen Systemen integrieren, darunter:
- CRM-Systeme (z. B. Salesforce, HubSpot)
- ERP-Systeme (z. B. SAP, Microsoft Dynamics)
- Wissensmanagementsysteme (z. B. Confluence, SharePoint)
- Cloud-Speicher (z. B. AWS, Azure)
- Dokumentenmanagementsysteme (DMS)
- APIs und individuelle Datenbanken
Die Integration erfolgt flexibel über bewährte Schnittstellen, angepasst an Ihre fachlichen und technischen Anforderungen.
Ja, RAG lässt sich einfach in bestehende Chatbot-Plattformen wie Microsoft Teams, Slack oder interne Web-Portale integrieren. Nutzer erhalten somit stets aktuelle, datenbasierte Antworten direkt aus Ihren Unternehmensquellen – für schnellere Entscheidungen und eine deutlich verbesserte Nutzererfahrung.