RAG- & Wissenssysteme
Wir entwickeln Wissenssysteme, die interne Dokumente, Unternehmensdaten und Fachwissen mit intelligentem Retrieval und Sprachmodellen verbinden — für relevante Antworten mit nachvollziehbaren Quellen.
Von Informationen zu nutzbarem Wissen
Wichtiges Wissen verteilt sich häufig auf Dokumente, Handbücher, Richtlinien, Berichte, Produktdaten, interne Systeme und Teamressourcen.
Klassische Suche hilft, Dateien und Stichwörter zu finden. Ein durchdachtes Wissenssystem geht weiter: Es findet relevanten Kontext, verbindet Informationen und macht nachvollziehbar, woher eine Antwort stammt.
Was wir entwickeln
Die passende Lösung hängt davon ab, wer das Wissen benötigt, wo es liegt und wie die gefundenen Informationen genutzt werden.
Fragen zu interner Dokumentation, Richtlinien, Handbüchern, Berichten und Unternehmenswissen stellen — mit transparenten Quellen.
Informationen nach Bedeutung und Kontext finden und bei Bedarf semantisches Retrieval mit Stichwortsuche kombinieren.
Informationen in dokumentenintensiven Prozessen extrahieren, strukturieren, abrufen, vergleichen und erklären.
Mitarbeitenden, Kunden und spezialisierten Teams schneller Zugang zu verlässlichem Fachwissen geben.
Wiederverwendbare Retrieval-Infrastruktur für Anwendungen, interne Produkte und KI-Systeme.
Retrieval-Relevanz, Quellenbezug, Antwortqualität, Latenz und Betriebskosten messen und verbessern.
Von der Quelle zur fundierten Antwort
Dokumente, Datenbanken, Wissensdatenbanken, interne Systeme und strukturierte Daten.
Inhalte parsen, strukturieren, in Abschnitte zerlegen und um hilfreiche Metadaten ergänzen.
Relevanten Kontext durch semantische Suche, Stichwortsuche oder Hybrid Search finden.
Die relevantesten Informationen priorisieren, bevor sie das Modell erreichen.
Aus dem abgerufenen Kontext eine fundierte Antwort erzeugen.
Die zugrunde liegenden Quellen sichtbar machen, damit Nutzer wichtige Aussagen prüfen können.
Retrieval-Qualität
Ein leistungsfähiges Sprachmodell gleicht schwaches Retrieval nicht aus. Das System muss die richtigen Informationen finden, relevanten Kontext erhalten und die Ergebnisse messbar machen.
Zugriff & Wissensgrenzen
Interne Wissenssysteme enthalten häufig Informationen, die nicht für alle Nutzer gleichermaßen sichtbar sein dürfen. Die Retrieval-Architektur muss deshalb Identitäten, Berechtigungen und Datengrenzen berücksichtigen.
Evaluation
Produktionsqualität entsteht, wenn Retrieval und Antworten anhand repräsentativer Fragen und realer Nutzung systematisch getestet werden.
Verbesserungen fließen in den nächsten Test ein.
Unsere Arbeitsweise
Nutzer, Wissensquellen, typische Fragen, Datengrenzen und Erfolgskriterien klären.
Inhalte parsen, Dokumentstruktur, Metadaten und Indexierungsstrategie definieren.
Semantisches Retrieval, Stichwortsuche oder Hybrid Search, Filter und Ranking entwickeln.
Retrieval mit Modell, Kontextstrategie, Antwortgenerierung und Quellenverweisen verbinden.
Retrieval und Antworten systematisch testen und Schwachstellen verbessern.
Deployen, überwachen, Feedback sammeln und das System kontinuierlich verbessern.
Systemarchitektur
Produktive Wissenssysteme verbinden Nutzererlebnis, Retrieval, Modelle und Infrastruktur. Jede Schicht sollte austauschbar sein und sich mit den Anforderungen weiterentwickeln können.
Modell- und Deployment-Entscheidungen richten sich nach dem Projekt. Je nach Datensensibilität, Leistung, Kosten und Betriebsanforderungen kommen kommerzielle Modell-APIs, private Deployments oder Open-Source-Modelle zum Einsatz.
Suche · Assistent · Internes Tool · Produktfunktion
Parsing · Metadaten · Indexierung · Suche · Reranking · Berechtigungen
Generierung · Embeddings · Evaluation
APIs · Speicher · Deployment · Monitoring · Sicherheit
Ausgewählte Projekte
Semantisches Retrieval · Produktive Integration
Ein semantischer Such- und Matching-Service mit Python/FastAPI, integriert in eine bestehende Laravel-Anwendung. Automatische Auslöser und Hintergrundprozesse übernehmen Matching und Scoring; REST-Endpunkte stellen die Ergebnisse im laufenden Produkt bereit.
Fallstudie lesenEine private Wissensumgebung für einen unabhängigen Musikproduzenten: Kreatives Material und sein Kontext werden durch semantische Suche und RAG-basiertes Retrieval in einem durchsuchbaren Arbeitsbereich zusammengeführt.
Fallstudie lesen (auf Englisch): Privates Wissenssystem für die MusikproduktionVerwandte Leistung
Verlässliches Wissen kann auch Teil von KI-Workflows werden, die mit Tools, Systemen und Geschäftsprozessen interagieren.
Wissen, das wirkt
Erzählen Sie uns von Ihren Wissensquellen, Nutzern und den Fragen, die das System beantworten soll. Gemeinsam richten wir Retrieval, Modelle und Produktionsarchitektur am tatsächlichen Anwendungsfall aus.
