KI-Wissensdatenbanken mit Antworten, die auf Ihren echten Dokumenten basieren.
Verteiltes Wissen in PDFs, Wikis und Handbüchern wird zentral abfragbar – mit Quellverweis statt Halluzination, mandantenfähig statt Tool-Showcase, eingebettet in Ihre Systeme statt separates Login.
Wann RAG passt – und wann nicht.
RAG ist ein gutes Werkzeug, aber nicht für jeden Fall. Diese Einordnung hilft, bevor Infrastruktur aufgebaut wird.
Klares Einsatzszenario – genau wofür RAG gebaut ist.
Meist overkill. Klassische Volltextsuche reicht.
Falsches Werkzeug. Native BI, Reporting oder Natural-Language-to-SQL passen besser.
Sehr gut – RAG folgt dem aktuellen Dokumentenstand automatisch.
Dafür eher Prompting oder punktuelles Fine-Tuning – nicht RAG.
Ideal, wenn mandantenfähige Trennung sauber umgesetzt wird.
Leistungen KI-Wissensdatenbanken
Typischer Ablauf
Jeder Case ist individuell. Dennoch folge ich einem bewährten Ablauf:
Erstgespräch
In 20 Minuten klären wir, ob RAG bei Ihnen der richtige Hebel ist – oder eine einfachere Lösung genügt.
Use Case validieren
Welche Fragen, welche Dokumente, welche Nutzer. Datenschutz und Architektur sind dabei ein fester Bestandteil.
Umsetzung
Pipeline, Retrieval, Antwortqualität – iterativ gegen reale Fragen, nicht gegen Beispieldaten.
Betrieb & Wartung
Index-Updates, neue Quellen, Modellwechsel oder Integration in weitere Systeme.
Was vor einer RAG-Einführung meistens gefragt wird.
Sie haben weitere Fragen? Nehmen Sie gerne Kontakt mit mir auf.
Warum RAG statt einem klassischen Chatbot oder ChatGPT-Integration?
Ein klassischer Chatbot liefert vordefinierte Antworten und pflegt sich nicht selbst. ChatGPT ohne Ihre Dokumente kennt Ihr Unternehmen nicht und neigt zum Halluzinieren. RAG kombiniert beides: Antworten werden aus Ihren echten Dokumenten erzeugt – mit prüfbarem Quellverweis.
Was kostet eine KI-Wissensdatenbank mit RAG?
Beratung rechne ich pro Stunde zu 120 € zzgl. USt. ab, die Projektumsetzung zum Festpreis. Typische RAG-Projekte starten im unteren bis mittleren fünfstelligen Bereich – abhängig von Use-Case-Komplexität, Mandantenstruktur und Datenschutz-Niveau. Modellnutzung und Monitoring kommen monatlich dazu.
Wo liegen die Daten? Ist das DSGVO-konform möglich?
Ja. Verarbeitung auf europäischer Infrastruktur mit dedizierten Modellen ist Standard in meinen Projekten. Dokumente bleiben getrennt pro Organisation, Zugriffe sind protokolliert, und es werden keine Kundendaten in Modelltrainings Dritter gespeist.
Wie verhindert RAG Halluzinationen?
Die Antworten werden auf die tatsächlich gefundenen Dokumentstellen eingegrenzt. Jede Aussage bekommt einen Quellverweis. Wenn keine belastbare Quelle existiert, erkennt das System das – und macht keine Aussage, statt etwas zu erfinden.
Was passiert, wenn Dokumente sich häufig ändern?
Das ist eine der Stärken von RAG gegenüber Fine-Tuning: Der Index wird neu aufgebaut oder inkrementell aktualisiert – und die Antworten folgen dem neuen Dokumentenstand, ohne ein Modell neu trainieren zu müssen.
Klingt das nach einem Thema bei Ihnen?
In 20 Minuten klären wir, ob RAG bei Ihnen der richtige Hebel ist – oder eine einfachere Lösung genügt.