Retrieval Augmented Generation (RAG)

Verbinden Sie GenAI mit Ihrem Unternehmenswissen

Große generative KI-Sprachmodelle haben ein riesiges Potenzial und sind längst in unserem (Arbeits-) Alltag angekommen. Doch wie steht es um Aspekte wie Vertrauen, Genauigkeit und Erklärbarkeit? Mit dem RAG-Ansatz werden diese adressiert und die Nutzung großer Sprachmodelle sicherer.

Wir entwickeln Ihre Generative-AI-Lösung mit RAG-Funktionalität von der Konzeption über die Datenanbindung bis hin zur Implementierung und dem sicheren Betrieb.

Sprechen Sie uns gerne an

Wir entwickeln Ihre individuelle RAG-Lösung

RAG kombiniert die Fähigkeiten, die ein LLM während seines Trainings erworben hat mit domänenspezifischem Wissen. Die allgemein verfügbaren Trainingsdaten aus dem Internet werden also mit Ihren Informationen erweitert. Datenblätter und Bedienungsanleitungen Ihrer Produkte oder Ihr internes Wiki: Der RAG-Ansatz hebt Ihr Wissensmanagement auf die nächste Stufe, vereinfacht die Lösungsfindung in unterschiedlichsten Anwendungsfällen und erhöht so die Produktivität.

Auf unserem Datenanalyse-Blog erklären wir Ihnen mehr über die Funktionsweise des RAG-Ansatzes und zeigen Ihnen Anwendungsbeispiele im Unternehmen.

So profitieren Sie von Ihrer individuellen RAG-Lösung

Möglichkeit, belastbare Antworten zu Ihren spezifischen Frage- und Problemstellungen zu generieren, die ohne RAG nicht möglich wären, da relevante Informationen nicht für das Modelltraining zur Verfügung stehen

Bessere, verlässlichere und aktuellere Ergebnisse durch die sichere Einbindung Ihres Unternehmenswissens und die Spezialisierung des LLM auf Ihren konkreten Anwendungsfall oder Ihre Branche

Reduzierung des Risikos für Halluzinationen (Generierung fiktiver / ungenauer Infos) oder Falschinformationen

Volle Flexibilität bei der Wahl der Komponenten einer RAG-Pipeline (LLM, Embedding-Modelle, Datenbank) für maximale Performance und Unabhängigkeit von Dritten

Nahtlose Integration in Ihre bestehenden Anwendungen und individuell anpassbare Benutzeroberflächen

Mit uns zu Ihrer RAG-Lösung

Wir begleiten Sie von der Idee über die Implementierung bis zum Betrieb

Evaluation und Konzeption des richtigen Anwendungsfalls

In welchem Bereich sehen Sie bei Ihnen Potenzial für den Einsatz von RAG? Wir identifizieren mit Ihnen die erfolgversprechendsten Anwendungsfälle, evaluieren diese auf Business Value sowie Machbarkeit und entwickeln das Konzept für die erfolgreiche Umsetzung.

Auswahl und Anpassung des LLM

Wir behalten für Sie den Überblick: Aus einer Vielzahl an verfügbaren Sprachmodellen mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen wählen wir für Ihren Anwendungsfall das optimale Modell aus und passen dieses auf Ihre individuellen Anforderungen hin an – für optimale Ergebnisse.

Datenmanagement und Datenanbindung

Das Erfolgsrezept von RAG liegt in der Einbindung Ihres Unternehmenswissens. Dafür identifizieren und priorisieren wir gemeinsam mit Ihnen die relevanten Datenquellen, bereiten diese auf und binden sie sicher an das ausgewählte Sprachmodell an.

Frontend-Entwicklung und Integration

Wo und wen soll Ihre RAG-Lösung unterstützen? Ihre Kundinnen und Kunden auf Ihrer Website bei der Beantwortung von Serviceanfragen oder Ihre Mitarbeitenden beim internen Wissensmanagement in Ihrem Wiki-System? Wir entwickeln die dafür passende Benutzeroberfläche oder integrieren es direkt in bestehende Tools.

Betrieb und Support

Unsere Infrastrukturexperten schaffen den technischen Rahmen für den sicheren und zuverlässigen Betrieb Ihrer RAG-Lösung. On-Premise, in Ihrer bereits genutzten Cloud-Lösung oder über uns – sie haben die Wahl, wo und wie Ihre RAG-Lösung betrieben werden soll. Natürlich unterstützen wir Sie auch als fester Ansprechpartner mit Support.

Souveränität braucht Vertrauen – und messbare Standards

Zertifizierungen nach ISO 27001 und demnächst ISO 9001
Orientierung an regulatorischen Anforderungen wie NIS2
Regelmäßige Überprüfung der eingesetzten Software und Tools

Als Mitglied der VIVAVIS AG sind wir Teil der kritischen Infrastruktur und erfüllen damit besonders hohe Anforderungen in puncto Sicherheit und Souveränität.

Eine Auswahl unserer Referenzen

Case Study: Mit generativer KI das Wissensmanagement optimieren und die Produktivität steigern

Erfahren Sie, wie wir eine RAG-Lösung bei einem mittelständischen Maschinenbauer implementieren konnten, wie schnell diese von den Mitarbeitenden angenommen wurde und wie sie täglich dabei hilft, schneller relevante und präzise Informationen zu finden.

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