RAG Implementierung: Retrieval Augmented Generation für Ihre Dokumenten-KI von Anfang bis Ende
Mit RAG Implementierung bauen wir Ihnen eine Dokumenten-KI auf Basis Ihrer eigenen Daten – von der Datenquelle bis zum fertigen KI-Chatbot.
RAG Implementierung – KI, die Ihre Unternehmenssprache spricht
Allgemeine KI-Modelle kennen Ihr Unternehmen nicht. Retrieval Augmented Generation ändert das: Ihre Dokumente, Handbücher und Wissensdatenbanken werden indexiert und dem LLM als Kontext bereitgestellt – der KI-Chatbot antwortet präzise auf Basis Ihrer Inhalte, nicht auf Basis allgemeinen Trainingswissens. Wir übernehmen die vollständige End-to-End-RAG-Implementierung: Chunking-Strategie, Vektordatenbank-Aufbau, Hybrid Search und den fertigen Chatbot mit Quellenangaben. Das Ergebnis ist eine Dokumenten-KI, die Ihre Mitarbeiter tatsächlich verwenden. Starten Sie jetzt mit einem Piloten auf Ihren eigenen Daten.
Ihre Vorteile mit einer professionellen RAG Implementierung
RAG Implementierung liefert eine Dokumenten-KI auf Basis Ihrer Wissensbasis – mit präzisen Antworten statt KI-Halluzinationen.
Präzise Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten
Der KI-Chatbot greift auf Ihre indexierten Wissensdatenbanken zu und liefert verifizierbare Antworten mit Quellenangaben statt generischer Ausgaben.
Skalierbare Wissensbasis ohne Modell-Training
Neue Dokumente werden automatisch indexiert und sofort verfügbar gemacht – kein teures Modell-Fine-Tuning, keine Ausfallzeiten.
Hohe Antwortqualität durch Hybrid Search
Vektorsuche und BM25-Keyword-Suche kombiniert mit Re-Ranking finden den relevantesten Kontext für jede Frage – präziser als reine Vektorsuche allein.
Ab wann macht End-to-End RAG Implementierung Sinn?
Eine RAG Implementierung lohnt sich für Unternehmen, die umfangreiche Dokumentenbestände in SharePoint, Confluence, DMS oder anderen Systemen haben und diese per KI-Chatbot zugänglich machen möchten. Besonders geeignet für Wissensbereiche mit hohem Recherchebedarf wie technischer Support, Compliance, HR und Produktdokumentation.
Umfangreiche Dokumentenbestände in SharePoint, Confluence, DMS oder ähnlichen Systemen vorhanden
Mitarbeiter verbringen täglich mehr als 30 Minuten mit manueller Dokumentenrecherche
Allgemeines KI-Chatbot-Modell liefert ungenaue Antworten wegen fehlenden Unternehmenswissens
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Ausgewählte Lösungsbereiche aus unserem Portfolio
Anwendungsbeispiele für RAG Implementierung und Retrieval Augmented Generation
Dokumenten-KI durch RAG Implementierung optimiert Wissenssuche in Produktion, Versicherung, Gesundheitswesen und IT.
Technischer Support: KI-Chatbot für Produkthandbücher
Ein Maschinenbauunternehmen indexiert 3.000 Produkthandbücher – Service-Techniker finden Fehlerdiagnosen und Reparaturanweisungen in Sekunden per KI-Chat.
Indexierung aller technischen Handbücher und Service-Bulletins
Hybrid Search findet auch fachspezifische Produktbezeichnungen zuverlässig
Antworten mit direktem Link auf die relevante Handbuchseite
Compliance: Richtlinien-Chatbot für regulierte Branchen
Eine Versicherung stellt Compliance-Mitarbeitern einen RAG-Chatbot zur Verfügung, der regulatorische Richtlinien und interne Policies präzise beantwortet.
Indexierung von Regulatorik-Dokumenten, BaFin-Richtlinien und internen Policies
Quellenangaben zu jeder Antwort für Nachvollziehbarkeit und Haftungssicherheit
Automatische Aktualisierung bei neuen Richtlinienversionen
HR: Mitarbeiterfragen zu Betriebsvereinbarungen automatisch beantworten
Ein Energieversorger ermöglicht Mitarbeitern, HR-Fragen zu Urlaub, Elternzeit und Betriebsvereinbarungen rund um die Uhr per Dokumenten-KI zu klären.
Indexierung aller HR-Dokumente, Betriebsvereinbarungen und Tarifverträge
Automatische Beantwortung von über 80 Prozent aller HR-Standardfragen
Eskalation an HR-Team bei Fragen außerhalb des indexierten Wissensstands
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Die RAG Implementierung von Pexon liefert eine vollständige Retrieval-Augmented-Generation-Lösung mit optimierter Suchqualität und produktionsbereitem Chatbot.
Optimierte Chunking-Strategie
Wir entwickeln eine maßgeschneiderte Chunking-Strategie für Ihre Dokumententypen – strukturierte, semantisch sinnvolle Chunks für maximale Antwortqualität.
Quellenangaben zu jeder Antwort
Der Chatbot gibt für jede Antwort die Quelldokumente mit Seitenangabe aus – Nachvollziehbarkeit und Vertrauen für Mitarbeiter und Compliance.
Inkrementelle Index-Aktualisierung
Neue und geänderte Dokumente werden automatisch erkannt und inkrementell in die Wissensbasis aufgenommen – kein vollständiger Re-Index erforderlich.
Anbindung aller führenden Dokumentenquellen
SharePoint, Confluence, DMS, PDF-Ordner, Notion – alle gängigen Dokumentenquellen werden über standardisierte Indexer-Pipelines angebunden.
Hybrid Search mit Re-Ranking
Vektorsuche und BM25-Keyword-Suche werden kombiniert und durch ein Re-Ranking-Modell priorisiert – beste Antwortqualität für fachliche Dokumente.
LLM-agnostisches RAG-Backend
Das RAG-System ist unabhängig vom eingesetzten LLM – Modellwechsel von Azure OpenAI zu On-Premise ohne Umbau der Retrieval-Architektur.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Phase 1: Datenquellen-Analyse und RAG-Architektur
Phase 1
Wir analysieren Ihre Dokumentenquellen, Dokumententypen und Anwendungsfälle und entwickeln die optimale RAG-Architektur für maximale Antwortqualität.
- Inventarisierung Dokumentenquellen und Datenvolumen
- Definition Chunking-Strategie und Metadaten-Schema
- Auswahl Vektordatenbank, LLM-Backend und Such-Architektur
Phase 2: Indexierung, Vektordatenbank und Retrieval
Phase 2
Wir implementieren die vollständige Indexierungs-Pipeline, befüllen die Vektordatenbank und konfigurieren die Hybrid-Search-Architektur mit Re-Ranking.
- Implementierung Indexer-Pipeline für alle Dokumentenquellen
- Aufbau Vektordatenbank und initiale Vollindexierung
- Konfiguration Hybrid Search, Re-Ranking und Retrieval-Parameter
Phase 3: Chatbot-Integration, Testing und Übergabe
Phase 3
Wir integrieren das RAG-System in den Chatbot, führen umfangreiche Qualitätstests durch und übergeben die vollständige Dokumenten-KI an Ihr Team.
- Integration RAG-Backend in Chatbot-Oberfläche mit Quellenangaben
- Qualitätstests anhand repräsentativer Fragen aus dem Unternehmensalltag
- Vollständige Dokumentation und Betriebsschulung
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
So verändert eine professionelle RAG Implementierung die Wissensarbeit Ihrer Mitarbeiter gegenüber manueller Dokumentensuche.
Vorher
Dokumentensuche kostet täglich 30 bis 60 Minuten pro Wissensarbeiter – ineffizient und fehleranfällig
Allgemeine KI-Chatbots halluzinieren bei unternehmensspezifischen Fragen oder liefern veraltete Informationen
Wichtiges Wissen ist in Silos verteilt – SharePoint, Confluence, DMS ohne gemeinsamen Zugriff
Neue Mitarbeiter benötigen Wochen bis sie Unternehmensstandards und -prozesse kennen
Nachher
Präzise Antworten aus Ihren Dokumenten in Sekunden – mit Quellenangabe und Link zum Originaldokument
Dokumenten-KI basiert ausschließlich auf Ihren indexierten Inhalten – keine Halluzinationen über unternehmensspezifische Fakten
Alle Dokumentenquellen einheitlich in einem KI-Chat durchsuchbar – ohne Systemwechsel
Neue Mitarbeiter finden Antworten zu Prozessen und Standards sofort per KI-Chat
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für die Unternehmensführung
Produktivitätsgewinn: Eine RAG Implementierung reduziert Zeit für Dokumentenrecherche um 40 bis 70 Prozent – messbare Produktivitätssteigerung für Wissensarbeiter in allen Fachabteilungen.
Wissenserhalt: Dokumentiertes Unternehmenswissen bleibt zugänglich und nutzbar – auch wenn Experten das Unternehmen verlassen oder Dokumente veralten.
Skalierbarkeit: Die Wissensbasis wächst automatisch mit neuen Dokumenten mit – ohne Mehraufwand oder Modell-Nachtraining bei jedem Inhaltszuwachs.
Für Fachbereiche und IT
Quellenbasierte Antworten: Jede Chatbot-Antwort enthält die Quelldokumente – Mitarbeiter können Antworten eigenständig verifizieren und vertrauen der KI-Ausgabe.
Wartungsarme Wissensbasis: Inkrementelle Index-Aktualisierung sorgt dafür, dass der Chatbot immer den aktuellen Dokumentenstand widerspiegelt – ohne manuellen Pflegeaufwand.
Integrierbar in bestehende Systeme: Das RAG-Backend lässt sich in Teams, SharePoint, Intranet-Portale und interne Anwendungen einbetten – kein separates Tool für Mitarbeiter notwendig.
RAG Implementierung Starter
End-to-End RAG Implementierung mit einer Dokumentenquelle, Hybrid Search und fertigem KI-Chatbot – produktionsbereit in sechs bis acht Wochen.
Ihre Investition
ab 22.500 €
Datenquellen-Analyse und RAG-Architekturkonzept
Implementierung Indexer-Pipeline für eine Dokumentenquelle
Aufbau Vektordatenbank und vollständige Indexierung
Hybrid Search mit Vektorsuche, BM25 und Re-Ranking
Chatbot-Integration mit Quellenangaben und Benutzeroberfläche
Qualitätstests, Dokumentation und Betriebsschulung
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
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Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Patricia Berger
Cluster Lead Integration
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Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Welche Dokumentenformate unterstützt die RAG Implementierung?
Wir verarbeiten PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, Markdown, Confluence-Seiten und SharePoint-Dokumente. Für Tabellen und Bilder nutzen wir spezialisierte Extraktionsverfahren und Vision-LLMs.
Wie gut funktioniert RAG bei technischen Fachbegriffen?
Sehr gut – insbesondere durch Hybrid Search. BM25-Keyword-Suche findet Fachbegriffe exakt, Vektorsuche ergänzt semantischen Kontext. Re-Ranking priorisiert die relevantesten Passagen.
Wie aktuell ist der Chatbot bei neuen Dokumenten?
Bei inkrementeller Aktualisierung sind neue oder geänderte Dokumente innerhalb von Minuten bis Stunden im Index verfügbar – je nach konfiguriertem Aktualisierungsintervall.
Können Berechtigungen aus SharePoint oder Confluence übernommen werden?
Ja. Im Premium-Paket implementieren wir Berechtigungsfilterung: Der Chatbot liefert nur Antworten aus Dokumenten, für die der anfragende Nutzer auch Leseberechtigung hat.
Wie viele Dokumente kann das RAG-System verwalten?
Mit PG Vector oder Qdrant als Vektordatenbank skaliert das System auf Millionen von Dokumenten-Chunks. Für die meisten Unternehmenseinsätze bis 100.000 Dokumente sind keine Skalierungsmaßnahmen notwendig.
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