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Warum Standard-KI Ihr Unternehmen nicht kennt

Sprachmodelle wie Llama oder Mistral wurden auf öffentlichen Texten trainiert. Ihr internes Wiki, Ihre Produktdokumentation, Ihre Kundenhistorie, HR-Richtlinien und Projektdaten – all das ist der KI völlig unbekannt. Ohne diese Informationen sind Antworten zu generisch, um im Arbeitsalltag wirklich nützlich zu sein.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) löst dieses Problem: Bevor die KI antwortet, durchsucht sie Ihre eigenen Daten nach relevanten Informationen und nutzt ausschließlich dieses verifizierte Firmenwissen als Kontext. Das Ergebnis: präzise Antworten mit Quellenangabe – ohne teures Nachtrainieren des Modells.

Die 5 Phasen der RAG-Pipeline

1
Dokumente laden & chunken
2
Embeddings erstellen
3
Vektordatenbank befüllen
4
Semantische Suche
5
KI generiert Antwort

Welche Datenquellen wir anbinden

Wir integrieren Ihre vorhandenen Systeme als Wissensbasis für die KI. Jede Quelle wird automatisch indiziert und über die Vektordatenbank semantisch durchsuchbar gemacht.

Dokumente

PDFs, Word-Dateien, Excel-Tabellen, Präsentationen – direkt indizierbar.

Wiki & Dokumentation

Confluence, Notion, MediaWiki, interne Handbücher – als Wissensbasis nutzbar.

Ticketsysteme

Jira, Freshdesk, Zendesk – Support-Verlauf als Kontext für die KI nutzbar.

Nextcloud / Fileshares

Dateien aus Nextcloud oder SMB-Shares automatisch in die Wissensbasis einbinden.

Datenbanken

Strukturierte Daten aus ERP, CRM oder eigenen Datenbanken für die KI zugänglich machen.

E-Mails & Kalender

E-Mail-Verläufe und Kalendereinträge als Kontext – z.B. für Support-Assistenten oder automatisierte Terminzusammenfassungen.

Hybrid Search: Das Beste aus zwei Welten

Reine Vektorsuche versteht den Kontext hinter einer Frage hervorragend, stößt aber bei exakten Begriffen wie Artikelnummern, Fehlercodes oder juristischen Paragrafen an ihre Grenzen.

Deshalb setzen wir auf Hybrid Search: Die Kombination aus semantischer Vektorsuche und klassischer Keyword-Suche garantiert, dass sowohl der inhaltliche Kontext verstanden wird als auch harte Treffer bei Fachbegriffen gefunden werden.

Vektorsuche

Versteht Bedeutung und Zusammenhänge. Findet Antworten auch bei anderer Wortwahl.

Keyword-Suche

Trifft exakte Begriffe: Produktcodes, Paragrafennummern, Eigennamen.

Cross-Encoder Reranking

Sortiert die kombinierten Ergebnisse nach Relevanz – für maximale Präzision.

Quellenangabe

Jede Antwort referenziert die Originalquelle – nachvollziehbar und auditierbar.

Was damit möglich wird

Wissens-KI

Mitarbeiter stellen Fragen an die interne Wissensdatenbank – die KI findet und erklärt die Antwort.

→ Use Case ansehen

Support-Assistent

Die KI schlägt Antworten auf Basis echter vergangener Tickets vor – schnellere Bearbeitung, weniger Rückfragen.

→ Use Case ansehen

Vertriebs-KI

Produktinfos, Preislisten und Kundendaten als Kontext – die KI beantwortet Kundenanfragen präzise und konsistent.

Ihre Daten, Ihre KI.

Sprechen Sie mit uns – wir zeigen wie Ihre Wissensbasis aufgebaut werden kann.

Direkter Kontakt – ohne Umwege. Wir melden uns innerhalb eines Werktages.