Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Für compliance-konforme KI-Antworten
Ihre Vorteile auf einen Blick:
Verlässlich: Antworten aus internen Echtzeit-Daten
Effizient: signifikant weniger manuelle Prüfaufwände
Compliance-konform: Jede Antwort mit ersichtlicher Herkunft
Verlässlich: Antworten aus internen Echtzeit-Daten statt generischer Quellen
Effizient: signifikant weniger manuelle Prüfaufwände
Compliance-konform: Jede Antwort mit ersichtlicher Herkunft
Was ist RAG – und warum reicht LLM allein nicht aus?
Kombinieren Sie generative KI mit Ihren internen Unternehmensdaten – egal ob strukturiert in Wissensdatenbanken, Data Warehouses (DWH), Data Lakes oder unstrukturiert in Dokumenten wie PDFs oder Ticketsystemen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) verknüpft ein Sprachmodell (LLM) mit einer intelligenten semantischen Suche, die in Echtzeit relevante und aktuelle Informationen aus Ihren internen Quellen integriert. Dadurch liefern Ihre KI-Systeme Antworten mit nachvollziehbarer Quellenangabe und Zeitstempel – sie spekulieren nicht, sondern weisen nach.
Wie funktioniert RAG technisch?
Warum ist das relevant?
Ohne RAG basieren LLM-Antworten oft auf Trainingsdaten aus dem Web – nicht auf Ihrem spezifischen Wissen.
Mit RAG entsteht eine hybride Architektur: Die Kreativität eines Sprachmodells trifft auf die Faktenlage Ihres Unternehmens. Das minimiert Halluzinationen und schafft verlässliche, belegbare Ergebnisse.
Erste RAG-Erfolge in der Praxis:
• Thomson Reuters: Deutlich weniger Fehler in juristischen Datenbanken
• Stanford University: Reduktion von KI-Fehlern im Rechtsbereich nachgewiesen
• NVIDIA: Messbar höhere Kundenzufriedenheit durch kontextgenaue Antworten im Kundenservice
Die wichtigsten Vorteile im Business-Einsatz
Sensible Daten verbleiben in Ihrem Unternehmen
Belegbare Antworten mit Quellenangabe
Signifikante Reduktion von Halluzinationen
Keine aufwendigen Fine-Tunings notwendig
Schneller Go-live – schneller ROI
Wo RAG im Unternehmen echten Mehrwert liefert
So integrieren wir RAG in Ihre bestehende Architektur
Unsere RAG-Lösungen lassen sich passgenau in Ihre bestehende IT- und Datenarchitektur einbetten – flexibel als API, über bestehende Chat-Frontends oder tief integriert in operative Systeme. Statt starrer Templates setzen wir auf modulare Architekturen, die sich entlang Ihrer Infrastruktur, Security-Vorgaben und Use Cases ausrichten.
Dabei berücksichtigen wir:
• vorhandene Datenquellen (z. B. DWHs, Data Lakes, PDFs)
• bestehende Frontends (z. B. Intranet, Support-Portale, interne Tools)
• Systemlandschaften wie CRM, ERP oder interne APIs
Der typische Ablauf:
1. Analyse Ihrer Datenlandschaft & Zugriffswege
2. Entwurf der RAG-Komponenten-Architektur inkl. Authentifizierung, Datenzugriff, Vektorspeicherung, LLM-Anbindung
3. Proof of Concept auf realen Unternehmensdaten
4. Schrittweise Integration & Optimierung – mit Fokus auf Monitoring, Skalierbarkeit und Sicherheit
Unsere Lösungen sind bereit für Cloud, On-Prem oder Hybrid – je nach Ihren Compliance-Anforderungen. Dabei begleiten wir nicht nur technisch, sondern auch methodisch – von Governance-Fragen bis hin zur Einbettung in bestehende Prozesse.
Frameworks & Tools, die wir für RAG einsetzen
- LangGraph: Zur flexiblen Orchestrierung komplexer Retrieval- und Response-Flows, inkl. Zustandsmanagement
- FAISS / Weaviate: Für skalierbare Vektor-Indexes über unstrukturierte Quellen (z. B. PDFs, Wiki, E-Mails)
- Llama2, Mistral, Claude: Anpassbar je nach Lizenzmodell, Datenschutzvorgaben oder Rechenumgebung (lokal vs. Cloud)
- Python / LangChain: Für schnelle Backend-Integration, individuelle RAG-Pipelines und Tool-Execution (z. B. SQL, APIs, interne Funktionen)
Ergänzend setzen wir auf
- Chunking-Strategien für bessere Retrieval-Präzision Hierbei werden lange Texte in präzise Abschnitte unterteilt.
- Token-Optimierung & Caching, um Kosten und Antwortzeit zu reduzieren
Jetzt starten – mit einem konkreten RAG-Use-Case
Sie möchten wissen, wie RAG konkret in Ihrer Organisation eingesetzt werden kann? Lassen Sie uns gemeinsam einen Anwendungsfall entwickeln – von der Idee bis zum ersten einsatzbereiten Agenten.
Thomas Howert
BI Berater und KI Experte
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Thomas Howert
BI Berater und KI Experte