Retrieval-Augmented Generation für KI-Antworten auf Basis deiner eigenen Daten.
Retrieval-Augmented Generation verbindet ein Sprachmodell mit deinen eigenen Inhalten, statt sich allein auf das zu verlassen, was das Modell von Haus aus weiß. Bevor es antwortet, sucht es in deinen Dokumenten nach den passenden Stellen und stützt seine Antwort darauf. Das hält die Aussagen aktuell, denn du musst kein Modell neu trainieren, sondern nur deine Wissensbasis pflegen. Und weil jede Antwort auf konkreten Quellen fußt, lässt sie sich belegen und das Erfinden von Fakten wird deutlich seltener.
Wir bauen RAG, wenn ein Assistent über deine internen Inhalte Bescheid wissen soll, etwa Handbücher, Support-Artikel oder Produktdaten. Statt das Wissen ins Modell zu zwingen, halten wir es in einer durchsuchbaren Quelle, die du jederzeit aktualisierst. So bekommst du Antworten, die zu deinem Unternehmen passen und sich bis zur Fundstelle zurückverfolgen lassen.
Gut zu wissen
Die Qualität steht und fällt mit dem Chunking, also wie du Dokumente vor dem Indexieren zerteilst. Zu große Stücke verwässern die Relevanz, zu kleine reißen den Sinn auseinander; gib jedem Abschnitt zudem seine Quelle als Metadatum mit, damit du am Ende sauber zitieren kannst.
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Das musst du nicht entscheiden, das ist unser Job. Erzähl uns einfach von deinem Vorhaben.