RAG ist ein Ansatz, bei dem KI relevante Informationen aus Ihren Daten abruft und diese nutzt, um genaue, kontextbezogene Antworten zu erzeugen. Wir helfen Unternehmen, RAG praxisnah anzuwenden, indem wir KI-Modelle mit internem Wissen verbinden, um reale Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Wir helfen Unternehmen dabei, KI-Systeme zu entwerfen und zu entwickeln, die mit echten Geschäftsdaten arbeiten und Antworten liefern, auf die Teams im täglichen Betrieb vertrauen können. Unser Fokus liegt auf Lösungen, die stabil, erklärbar und für den langfristigen Einsatz geeignet sind.
Unser Team begleitet Kunden von der frühen Bewertung bis zur Umsetzung – stets mit Blick auf den Geschäftskontext und mögliche Risiken.
Retrieval-Augmented Generation verbindet große Sprachmodelle mit ausgewählten Datenquellen wie internen Dokumenten, Datenbanken oder APIs. Anstatt sich ausschließlich auf vortrainiertes Wissen zu verlassen, ruft das System zunächst relevante Informationen ab und generiert dann Antworten auf Grundlage dieses Kontexts.
Für Unternehmen verbessert dieser Ansatz die Genauigkeit, sorgt dafür, dass Antworten mit aktuellen Daten übereinstimmen, und macht KI-Ausgaben leichter kontrollierbar und vertrauenswürdig. Dadurch ist RAG besonders geeignet für Produkte und interne Tools, bei denen Genauigkeit und Kontext entscheidend sind.
Den größten Nutzen sehen wir in Szenarien, in denen KI mit strukturiertem Wissen und realen Arbeitsabläufen arbeiten muss, unter anderem:
Retrieval-Augmented Generation hilft KI dabei, zur richtigen Zeit mit den richtigen Informationen zu arbeiten. Durch das gezielte Abrufen relevanter Daten entstehen genauere und kontextbezogene Antworten, die besser zu den Fragen der Nutzer passen. Dadurch werden KI-Ergebnisse für unterschiedliche geschäftliche Anwendungsfälle deutlich nützlicher – von Kundenservice und Content-Erstellung bis hin zu Datenanalyse und personalisierten Empfehlungen.
Da RAG auf bestehenden Informationen aufbaut, anstatt alles von Grund auf neu zu generieren, ist der Ansatz zudem effizienter und leichter an spezifische Domänen, Workflows und Anforderungen anpassbar. Genau hier helfen RAG-Services dabei, Rauschen zu reduzieren, die Relevanz zu erhöhen und konsistente Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Wir arbeiten seit vielen Jahren mit datengetriebenen Systemen, Suchtechnologien und KI-gestützten Produkten. RAG ist dabei Teil einer ganzheitlichen Lösung, die Datenstruktur, Zugriffskontrollen, Performance und Wartung umfasst.
Kunden entscheiden sich für uns, wenn sie maßgeschneiderte RAG-Entwicklungsservices benötigen, die zu ihren Daten, ihrer Branche und ihrer Produkt-Roadmap passen. Unsere Rolle geht dabei oft über die reine Umsetzung hinaus. Als RAG-Berater helfen wir Teams, Abwägungen zu verstehen, bestehende Setups zu überprüfen und zu entscheiden, wie weit RAG im jeweiligen Kontext eingesetzt werden sollte.
Für Teams, die auch nach dem Go-live Kontinuität benötigen, bieten wir „RAG as a Service“ an – eine betreute Zusammenarbeit zur laufenden Pflege und Verbesserung der RAG-Qualität, wenn sich Daten und Anforderungen verändern.
Wenn Sie RAG für ein Produkt oder ein internes System in Betracht ziehen, unterstützen wir Sie bei der Bewertung der Machbarkeit, beim Design der passenden Architektur und beim sicheren nächsten Schritt.
Wir bieten Beratung und Umsetzung mit Fokus auf reale Geschäftsanwendungen, Datenqualität und langfristige Nachhaltigkeit.
Jakub Bílý
Leiter/in Geschäftsentwicklung
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