Interne Wissensdatenbanken (RAG)
Interne Wissensdatenbanken (RAG)
Bis zu 70 % des wertvollen Unternehmenswissens existiert nur in den Köpfen langjähriger Mitarbeiter. Wenn beim Generationenwechsel Experten in Rente gehen, geht dieses implizite Wissen verloren. Dokumentationen liegen verstreut auf SharePoint, in E-Mails oder PDFs.
Wir lösen dieses Problem durch Retrieval-Augmented Generation (RAG). Wir verwandeln Ihr totes Dateiarchiv in ein interaktives KI-System, mit dem Ihre Mitarbeiter buchstäblich "sprechen" können.
RAG: Die Brücke zwischen Ihren Daten und der KI
Die RAG-Architektur kombiniert die Sprachintelligenz eines LLMs mit der Faktenbasis Ihres Unternehmens. Das Modell lernt nicht aus dem Internet, sondern sucht gezielt in Ihren Dokumenten.
Vektor-Datenbanken (Milvus & Qdrant)
Wir indexieren Ihre Dokumente automatisiert und wandeln Texte in hochdimensionale Zahlenreihen (Embeddings) um. Diese speichern wir in extrem schnellen Vektor-Datenbanken wie Milvus oder Qdrant. Dadurch erreichen wir bei Suchanfragen sub-lineare Suchzeiten (unter 100ms) – selbst bei Millionen von Dokumenten.
Antworten mit exakten Quellenangaben
Anders als bei ChatGPT erhalten Sie keine frei erfundenen Texte. Die KI durchsucht die Vektordatenbank semantisch, fasst die relevantesten Treffer zusammen und liefert immer einen Link zum Originaldokument (z. B. "Siehe Seite 4, Absatz 2 im Wartungshandbuch").
Local LLMs für absolute Datensicherheit
Interne Konstruktionspläne oder Verträge dürfen nicht in Cloud-APIs (wie OpenAI) fließen. Wir deployen auf Wunsch Open-Source-Modelle (wie Llama 3) lokal auf Ihrer eigenen Infrastruktur (On-Premise). So bleibt Ihr geistiges Eigentum zu 100 % in Ihrem Haus.
