KI-Analyse — Deep Dive
Standardmäßig NotebookLM. Eigenes RAG nur, wenn du wirklich einen Grund hast.
Für die meisten Teams reicht NotebookLM — schnell, quellenbasiert, kein Setup. Wenn Daten privat bleiben müssen, über NotebookLMs Limits hinaus skalieren oder in andere Tools integriert werden sollen, bauen wir eine eigene RAG-Pipeline auf OpenAI/Anthropic plus Pinecone oder Supabase Vector.
Bis zu ein paar Hundert Quellen, nicht-vertrauliche Daten, ein Team, casual Querying. NotebookLM gibt dir 80 % vom Wert mit 5 % vom Engineering-Aufwand. Nicht überengineering.
Vertrauliche oder regulierte Daten, Integration in dein eigenes Produkt, Skalierung jenseits NotebookLMs Quoten, granulares Access-Control, eigene Retrieval-Logik. Wir bauen auf OpenAI/Anthropic + Pinecone oder Supabase Vector + klarem Eval-Harness.