Halluzinationen, schwaches Retrieval, keine Evaluation, kein Weg in den Echtbetrieb? Wir diagnostizieren Architektur und Retrieval-Qualität und bringen Ihr RAG-System in Produktion, DSGVO-konform und on-premise-fähig.
Woran RAG-Prototypen scheitern.
In drei Tagen vom Konzept zur produktionsreifen RAG-Pipeline, quantitativ validiert.
Drei Tage, ein roter Faden.
Monitoring, Evaluierung und Weiterentwicklung Ihres RAG-Systems im laufenden Betrieb.
Was wir übernehmen.
Viele KI-Projekte bleiben eine Demo. Wir bauen KI-Systeme, die im Echtbetrieb laufen, mit Fokus auf RAG, DSGVO-konform und on-premise-fähig.
Microsoft, Open Source oder etwas Eigenes.
Viele RAG-Systeme überzeugen in der Demo und scheitern im Echtbetrieb. Im RAG-Review analysieren wir Architektur und Retrieval-Qualität, finden die Schwachstellen und zeigen den konkreten Weg in die Produktion.
Ergebnis: eine klare Diagnose mit priorisierten Maßnahmen.
RAG-Review & Audit ansehenVerträge, Richtlinien, Tickets, Mails: alles vorhanden, aber verteilt über SharePoint, Fileserver, CRM und ein halbes Dutzend Tools. Was man gerade braucht, findet man trotzdem nicht.
ChatGPT hilft da kaum: Es kennt Ihre internen Dokumente nicht und darf sie aus Compliance-Gründen oft gar nicht sehen. Und Low-Code-Baukästen brechen, sobald es ernst wird.
Die Antwort heißt Retrieval Augmented Generation (kurz: RAG): eine KI-basierte Methode, die in Ihren eigenen Unterlagen nachschlägt und belegte Antworten gibt.
Nur schaffen es die wenigsten RAG-Prototypen vom Test in den echten Betrieb. Genau hier beginnt unsere Arbeit.
In drei Tagen zum RAG-Prototypen.
Evolutionär von Naive- zu Modular-RAG: Hybrid Search, Reranking, Evaluation mit Ragas. Sie bauen selbst und lernen, Stacks neutral zu bewerten.
Festgefahrener Prototyp? Wir bringen ihn in Produktion.
Wir diagnostizieren Architektur, Retrieval-Qualität und Evaluation, finden die Schwachstellen und zeigen den konkreten Weg in den Echtbetrieb.
Wir haben unsere eigene RAG-Architektur gebaut.
Deshalb beherrschen wir jeden Stack: Microsoft (Copilot, Azure AI Search, Fabric), fertige Plattformen (Vespa.ai, Qdrant …) oder maßgeschneidert. Connector-System, Chunking, RBAC, modell- und infrastruktur-agnostisch.
Schadenakten und Policen per KI durchsuchen, Vorgänge schneller einschätzen, BaFin-konform.
Mandatsakten und Verträge in Sekunden durchsuchen, Fristen im Blick, mit Mandatsgeheimnis.
Exposés, Verträge und Objektunterlagen auf Zuruf, Posteingang automatisiert.
Klinisches Wissen, Richtlinien und Dokumentation sofort griffbereit, on-premise.
Eine Wissensschicht für produktionsreife RAG-Systeme, und wo sie Halluzination wirklich reduziert.
Warum die Chunking-Strategie über Produktionsreife oder Demo-Spielzeug entscheidet.
DATEV-Daten sicher in KI-Agenten bringen, mit Audit-Trail und Mandantentrennung.
Kostenloses Erstgespräch: Wir schauen uns Ihren Use Case an, bewerten die Machbarkeit ehrlich und sagen Ihnen, ob und wie sich RAG für Sie lohnt.