RAG-Systeme für interne Wissensdatenbanken

Mitarbeitende verbringen einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit damit, Informationen zu suchen: in SharePoint, Confluence, Netzlaufwerken, Wikis und PDF-Archiven. Generische Chatbots helfen nicht — sie kennen Ihre Daten nicht. Reine Volltextsuche scheitert an unscharfer Sprache.

Ein Retrieval-Augmented-Generation-System, das Ihre internen Dokumente indiziert, semantisch durchsuchbar macht und ein LLM mit dem relevanten Kontext anreichert. Antworten enthalten immer eine Quellenangabe mit Link auf das Original-Dokument. Halluzinationen werden durch enge Kontext-Bindung und Antwort-Validierung minimiert.

• IngestionUnstructured.io, Custom Parser für PDF, DOCX, HTML, E-Mail, MS-Office.
• EmbeddingCohere multilingual, bge-m3, OpenAI text-embedding-3.
• Vector-StoreQdrant, Weaviate, pgvector (für kleinere Bestände).
• Re-RankingCross-Encoder, für Präzision in fachsprachlichen Domänen.
• GenerationOpenAI, Anthropic oder selbst-gehostete Modelle (Llama 3, Mistral).
• UIWeb-App, Slack/Teams-Bot, oder Embed in bestehende Intranet-Lösungen.

Wissensintensive Unternehmen mit hohem Dokumentenbestand: Maschinenbau (Service-Doku), Recht (Kanzlei-Wissen), Beratung (Methoden-Bibliotheken), Pharma/Medtech (regulatorische Texte), öffentliche Verwaltung.

• Vertriebsmitarbeiter fragen Produktdaten und Konditionen quer über Datenblätter und Preislisten ab.
• Service-Techniker bekommen aus 12.000 Reparaturberichten den passenden Lösungsweg.
• Compliance-Officer prüfen Klauseln gegen interne Policy-Sammlungen — mit Verweis auf die genaue Stelle.

Eine Retrieval-Engine, die nachvollziehbare Antworten liefert. Versioniert, auditierbar, DSGVO-konform betrieben — auf Wunsch vollständig in Ihrem Rechenzentrum.