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RAG für interne Dokumente

Durchsuchbare, KI-gestützte Wissensdatenbank über Ihre internen Dokumente. Mitarbeitende stellen Fragen, das System antwortet mit Quellenangaben aus Ihren eigenen Daten.

Eine durchsuchbare Wissensdatenbank über Ihre eigenen Dokumente — Verträge, Handbücher, Onboarding-Material, technische Dokumentation. Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache, das System antwortet mit Quellenangaben.

Was RAG technisch ist

Retrieval-Augmented Generation: Vor einer Antwort erhält ein Sprachmodell relevante Auszüge aus Ihren Dokumenten. Das reduziert die Abhängigkeit vom Trainingswissen und macht Antworten besser überprüfbar. Es verhindert jedoch keine Halluzinationen: Das Modell kann Quellen übersehen, falsch auslegen oder nicht belegte Aussagen ergänzen. Deshalb liefern wir Quellenhinweise, Tests mit realen Fragen und klare Grenzen für Antworten, die menschlich geprüft werden müssen.

Anwendungsfälle

  • Onboarding neuer Mitarbeiter: Fragen zu Prozessen, Tools und Zuständigkeiten ohne ständiges Stören der Kollegen
  • Compliance-Suche: “Welche unserer Verträge enthalten Klausel X?”
  • Technische Dokumentation: “Wie konfiguriere ich Modul Y unserer Software?”
  • Vertragssuche: Auffinden relevanter Klauseln in einem Vertragsbestand

Technikoptionen

  • LangChain oder LlamaIndex als Orchestrierung
  • Qdrant oder Postgres mit pgvector als Vektor-Datenbank
  • Ein vorhandener Chat-Client, eine kleine eigene Web-Oberfläche oder ein internes Werkzeug als Zugang
  • Modellzugriff über passende APIs, EU-Anbieter oder lokale Komponenten, wenn Projekt und Datenlage das rechtfertigen

Was enthalten ist

  • Dokumentenanalyse (Formate, Volumen, Struktur)
  • Embedding-Pipeline mit angemessener Chunking-Strategie für Ihre Dokumenttypen
  • Vektor-Datenbank-Setup passend zu Hosting, Kosten und Zugriffskonzept
  • Einrichtung der Web-Oberfläche mit Authentifizierung
  • Zugriffsrechte-Modell — nicht jeder soll alles sehen
  • Einführung für Anwenderinnen und Anwender (Prompt-Beispiele und bewährte Vorgehensweisen)
  • Schriftliche Betriebsdokumentation

Was nicht enthalten ist

Dokumenten-Bereinigung. Wir gehen davon aus, dass Ihre Quellen mindestens in einem strukturierten oder durchsuchbaren Format vorliegen (PDF, Markdown, Word, Confluence). Bei einer reinen Sammlung gescannter Faxe brauchen wir vorher einen separaten OCR-Schritt — sprechen wir gesondert.

Typischer Zeitrahmen

Nach einem kurzen Analysegespräch liegt der übliche Planungsrahmen bei 4–8 Wochen. Dokumentmenge, Rechtekonzept, Integrationen und die vereinbarte Testtiefe bestimmen den tatsächlichen Termin.

Bewährte Verfahren, die wir mitliefern

  • Quellenangaben für dokumentenbasierte Antworten und ein sichtbarer Hinweis, wenn keine belastbare Quelle gefunden wurde
  • Halluzinationsreduktion durch Kontextbindung, Evaluationsfragen und menschliche Prüfung bei kritischen Ergebnissen
  • Regelmäßige Reindexierung neuer Dokumente
  • Logging zur späteren Auswertung tatsächlicher Nutzungsmuster