KI-Lösungen
SemanticSearch
Ihr Modell antwortet aus Ihren Dokumenten
Unsere RAG-Systeme ermöglichen es Ihrer KI, Fragen aus Ihren eigenen Dokumenten zu beantworten – nicht aus Trainingsdaten. Wenn eine Anfrage eingeht, werden die relevantesten Passagen aus Ihrer Wissensbasis abgerufen und dem Modell als Kontext übergeben. Das Modell antwortet auf Basis dieser Passagen, verankert in Ihrem tatsächlichen Inhalt und stets auf dem aktuellen Stand Ihrer Dokumente.
Hauptvorteile
Fundierte Antworten, keine Vermutungen
Das Modell antwortet auf Basis dessen, was es abruft. Jede Antwort lässt sich auf die Quellpassage zurückverfolgen, aus der sie stammt.
Immer aktuell ohne erneutes Training
Wenn sich Dokumente ändern, aktualisieren Sie den Index. Das Modell bleibt unverändert – kein Retraining, kein Fine-Tuning, kein Modell-Management erforderlich.
Antwortqualität gemessen, nicht angenommen
Evaluierungpipelines bewerten die Faktentreue, Relevanz der Antworten und Präzision des verwendeten Kontexts anhand verifizierter Referenzdaten, bevor etwas live geht. Die Qualität wird kontinuierlich überwacht, während sich die Dokumente verändern und das System weiterentwickelt.
Jede Stufe individuell anpassbar
Wie Dokumente gesplittet werden, welches Embedding-Modell verwendet wird, wie viele Ergebnisse abgerufen werden, wie sie neu gerankt werden und welches LLM die Antwort generiert: jedes ist ein eigener Regelkreis. Claude, GPT, Llama und Fine-tuned-Modelle funktionieren alle mit derselben Pipeline.
Unsere Vorgehensweise
Dokumenten-Analyse
Wir prüfen Ihre Dokumente, verstehen die Abfragetypen Ihrer Nutzer und gestalten den Indexierungsansatz rund um Ihre Inhaltsstruktur und -menge.
Indexierung
Dokumente werden verarbeitet und in einen Vektorindex geladen, der für Ihre Größenordnung konfiguriert ist. Quell-Metadaten bleiben durchgehend erhalten, sodass Ergebnisse immer nachvollziehbar sind.
Evaluation & Tuning
Wir führen Ihre Fragen durch Evaluationprozesse, die Faktentreue, Antwortrelevanz und Präzision des Kontextes anhand von verifizierter Refernzdaten bewerten. Chunking-Strategie, Reranking und Abrufparameter werden auf Basis dieser Scores angepasst, bis die Antwortqualität den Anforderungen entspricht.
Integration & Übergabe
Die Pipeline wird in Ihre Anwendung integriert, mit Re-Indexierungs-Automatisierung, Monitoring und Dokumentation für Ihr Team.