KI-Apps
RAG-Systeme auf Basis eigener Daten
Zurück zu KI-Lösungen
RAG-Systeme
Dokumente, Tickets, Transkripte und Wissensbasen in eine Answer-Engine verwandeln — fundiert, zitierfähig, immer aktuell.
Was du bekommst
- Dokumenten-Ingestion, Chunking & Embedding-Pipelines
- Hybride Suche (Vector + Keyword + Filter)
- Quellen-fundierte Antworten mit Zitaten
- Auto-Refresh bei Datenänderungen
Wie ich es baue
- 1Datenquellen & Zugriffsregeln inventarisieren
- 2Ingestion- + Embedding-Pipeline bauen
- 3Retrieval tunen (Chunks, hybrid, Rerank)
- 4Answer-UI + Evaluations-Harness shippen
Retrieval ist das Produkt
RAG-Qualität steht und fällt mit Retrieval. Ein großartiges LLM mit mittelmäßigem Retrieval liefert selbstbewusste Falschantworten. Wir investieren 80 % in Chunking, hybride Suche und Reranking — nur 20 % in Prompts.
Mehr erfahren
Zitate oder es zählt nicht
Jede Antwort kommt mit klickbaren Quellen. Keine Zitate = kein Vertrauen — und kein Vertrauen heißt, das Feature wird beim ersten Halluzinieren deaktiviert.
Mehr erfahren
Permissions sind nicht verhandelbar
RAG ohne Row-Level-Security ist ein Datenleck mit Ankündigung. Wir erzwingen Permissions zum Retrieval-Zeitpunkt — niemals dem LLM Geheimnisse anvertrauen, die es bereits gesehen hat.
Mehr erfahren
Tools & Stack
Supabase VectorPineconeOpenAI EmbeddingsCohere RerankLangChainLlamaIndex
Typische Use Cases
- Interne Wissens-Assistenten
- Kundenseitige Hilfe- & Docs-Suche
- Compliance- & Policy-Q&A