RAG-Pipeline
Fragen an das eigene Unternehmenswissen, mit Quellenangabe aus Dokumenten, E-Mails, Datenbanken und Fachsystemen.
Unser Vorgehen
Von der Datengrundlage bis zum verlässlichen Betrieb.
Wir entwickeln nicht von einem fertigen Produkt rückwärts, sondern vom tatsächlichen Prozess nach vorn.
01
Grundlage
Datengrundlage strukturieren
Wir holen Ihre Daten dort ab, wo sie liegen, und machen sie zur strukturierten, durchsuchbaren Grundlage.
Dateien & Programme
- Word
- Excel
- PowerPoint
- Outlook
- SharePoint
- Teams
Verbundene Systeme
Datenbanken
Fachsysteme / ERP
02
Anwendungen
Individuelle KI-Anwendungen
Nichts von der Stange. Auf der Datengrundlage bauen wir Anwendungen, die Ihren konkreten Prozess abbilden.
Chatbot
Assistenten für Kunden oder Mitarbeitende, modular aufgebaut: Wissensbasis, Rechteprüfung, Eskalation an Menschen.
Automatisierung
Workflows, die Systeme verbinden und Routineaufgaben übernehmen. Nachvollziehbar und selbst betreibbar.
Konnektoren zu Legacy-Systemen
Anbindung an ERP, DMS und Fachanwendungen, die bleiben müssen. KI liest und schreibt dort, wo Ihre Prozesse heute laufen.
03
Betriebsmodell
Bei kritischen Daten:
Lokales Deployment
On-Premise oder in der eigenen Cloud, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen. Wir sagen offen, was das für Hardware, Modellwahl und Aufwand bedeutet – und wann es sich lohnt.
- Betrieb
- On-Premise oder eigene Cloud
- Modelle
- Open Source, frei wählbar
- Daten
- Verlassen das Haus nicht
04
Qualität
Testing & Monitoring
Der Unterschied zwischen Demo und Produktivsystem: messbare Kriterien, systematische Tests und ein wachsamer Blick auf die Qualität im Betrieb.
- 01
Qualitätskritierien
Effizienz, Tokenverbrauch und Antwortqualität
- 02
Tests
Systematisch, an echten Daten, wiederholbar.
- 03
Monitoring
Im Betrieb prüfen, ob die Qualität hält.
05
Langfristig
Langzeitbetreuung
Modelle veralten, Prozesse ändern sich, Anforderungen wachsen. Wir bleiben nach dem Rollout ansprechbar: für Wartung, Anpassung und Weiterentwicklung.
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