Für Teams mit verteilten Dokumenten, Tools und wiederkehrenden Fragen: Wir entwickeln einen internen KI-Assistenten mit RAG, Quellenbezug, Rollenlogik und überprüfbarer Antwortqualität.
20 Minuten. Datenlage, Suchqualität, Risiken und sinnvoller Pilot-Scope.
Ein RAG-Assistent ist nur so gut wie Datenzugang, Retrieval, Rollenmodell und Evaluation. Genau dort entstehen die meisten Risiken.
PDFs, Wikis, Tickets, CRM, Laufwerke und E-Mails enthalten wertvolle Antworten, aber niemand weiß sicher, welche Quelle aktuell ist.
Ohne sauberes Retrieval, Quellenbezug und Tests produziert ein Chatbot plausible Antworten, die im Arbeitsalltag schwer zu vertrauen sind.
Interne Assistenten dürfen nicht alles jedem zeigen. Rollen, Datenflüsse und Hosting müssen vor dem Pilot sauber geschnitten werden.
Ein fokussierter Assistent, der echte Quellen durchsucht, Antworten nachvollziehbar macht und als Pilot kontrolliert ausgerollt werden kann.
Wir verbinden ausgewählte Quellen, schneiden Dokumente sinnvoll, bauen Embeddings und prüfen, ob die Suche die richtigen Stellen findet.
Der Assistent beantwortet definierte Fragenklassen, zeigt Quellen an und bleibt bei unsicheren Fällen kontrolliert.
Sie erhalten Testsets, Feedbackschleifen und Metriken, damit Qualität, Nutzen und Risiken vor einem breiteren Rollout sichtbar sind.
Wir behandeln den Assistenten wie ein internes Produkt: Datenmodell, Zugriff, Antwortqualität, Monitoring und Nutzerfeedback gehören von Anfang an zusammen.
Wir schneiden Use Cases, Datenquellen und Nutzergruppen eng. Das erhöht die Chance, dass der Assistent im echten Arbeitsalltag Vertrauen aufbaut, statt als weitere Demo zu verschwinden.
Der Ablauf reduziert Risiko, bevor die Lösung breiter ausgerollt wird.
Wir prüfen Quellen, Dokumenttypen, Nutzergruppen, Rechte und die wichtigsten Fragenklassen.
Index, Chunking, Metadaten und Suchqualität werden mit echten Beispielen getestet.
UI, Antwortlogik, Quellenanzeige, Guardrails und Feedback werden zum Pilot verbunden.
Sie erhalten Qualitätsmessung, Risikoübersicht und eine Roadmap für weitere Quellen und Nutzergruppen.
Die wichtigsten Entscheidungen vor einem internen Assistenten.
Typisch sind PDFs, Wikis, Helpdesks, Notion, Confluence, Google Drive, SharePoint, Datenbanken oder interne APIs. Wir starten mit wenigen Quellen, die für den Pilot hohen Nutzen haben.
Zugriffsrechte werden im Scope geklärt. Je nach System arbeiten wir mit getrennten Indizes, Metadatenfiltern, Nutzerrollen oder bewusst begrenzten Pilotdaten.
Wir kombinieren gutes Retrieval, Quellenanzeige, Antwortregeln, Testsets und Feedback. Kritische Workflows können zusätzlich Human Review oder Eskalation bekommen.
Ja, je nach Architektur und Modellwahl kann EU-Hosting berücksichtigt werden. Datenflüsse und Anbieteroptionen werden vor dem Pilot transparent entschieden.
Das hängt von Datenlage, Integrationen und Rollenmodell ab. Ein fokussierter Pilot ist oft in wenigen Wochen realistisch, wenn Quellen und Fragenklassen klar begrenzt sind.
Im Fit-Check prüfen wir Quellen, Rechte, Fragenklassen, Risiken und den kleinsten belastbaren Pilot-Scope.
Kostenlosen RAG-Fit-Check anfragenBeschreiben Sie kurz Datenquellen und typische Fragen. Wir antworten mit einer ersten Einschätzung zu Pilot-Scope, Risiko und nächstem Schritt.
Die Pflichtfelder klären Kontakt, Projektstand, Zeitrahmen, Budget und Datenkontext. Optionale Angaben helfen uns, Datenlage und Pilot-Scope schneller einzuschätzen.
