Retrieval Augmented Generation (RAG)

Diese Technologie verbindet die Fähigkeiten moderner KI-Systeme mit dem spezifischen Wissen Ihres Unternehmens. Stellen Sie sich das wie einen sehr effizienten Assistenten vor, der zunächst in Ihren Unternehmensunterlagen nachschlägt und dann sein Wissen mit den gefundenen Informationen ergänzt. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie möchten, dass die KI auf Basis Ihrer aktuellen Unternehmensdokumente arbeitet.

Technisch basiert RAG auf Vector Databases 

(z.B. Pinecone, Weaviate, Qdrant), die Ihre Dokumente semantisch durchsuchbar machen. Praktische RAG-Plattformen für KMU: Custom GPTs (OpenAI), Claude Projects (Anthropic), Microsoft Copilot Studio, oder spezialisierte Lösungen wie Glean oder Dashworks.

Kostengröße 

100-1.000€ pro Monat, abhängig von Dokumentenvolumen und Nutzerzahl.

Beispiel: RAG im Einsatz

Angenommen, eine Kundschaft fragt nach den Garantiebedingungen für ein spezielles Produkt. Ein herkömmliches KI-System könnte nur allgemeine Antworten geben. Ein RAG-System hingegen:

1. durchsucht Ihre spezifischen Garantierichtlinien
2. findet die exakten Bedingungen für das angefragte Produkt
3. formuliert eine präzise Antwort basierend auf Ihren tatsächlichen Unternehmensrichtlinien

Vorteile für Ihr Unternehmen

• Aktualität: Die Antworten basieren immer auf Ihren aktuellen Unternehmensdokumenten
• Genauigkeit: Das System kann nur Informationen verwenden, die Sie explizit zur Verfügung stellen
• Kontrolle: Sie bestimmen genau, welche Dokumente als Wissensbasis dienen

Datenschutz bei RAG

Prüfen Sie, wo Ihre Dokumente gespeichert werden. EU-Hosting bevorzugen. Für besonders sensible Daten: Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral oder Phi ermöglichen lokales Hosting ohne Cloud-Abhängigkeit. Lokale Lösungen wie LM Studio, Ollama oder Jan.ai bieten volle Datenkontrolle.