Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache und erhalten Sie präzise Antworten aus Ihren Dokumenten, Handbüchern, E-Mails und internen Wikis. RAG (Retrieval-Augmented Generation) macht Ihr gesamtes Unternehmenswissen per Chat durchsuchbar — DSGVO-konform und sicher in Ihrem Haus.
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation — eine KI-Architektur, die zwei Fähigkeiten kombiniert: das Auffinden relevanter Informationen in Ihren Dokumenten und das Formulieren präziser Antworten in natürlicher Sprache. Stellen Sie eine Frage wie „Welche Regelung gilt für Homeoffice bei Schwangerschaft?“ und erhalten Sie sofort die Antwort mit Quellenangabe — aus Ihrem HR-Handbuch, Ihrer Betriebsvereinbarung und Ihren E-Mails.
Kein lästiges Stichwort-Suchen mehr. RAG versteht die Bedeutung Ihrer Frage und findet die relevanten Stellen — auch wenn die Formulierung nicht exekt mit dem Dokument übereinstimmt. Synonyme, Paraphrasen, Kontext: alles kein Problem.
Jede Antwort kommt mit Quellenangabe: welches Dokument, welcher Abschnitt, welche Seite. Sie können jede Antwort auf ihre Richtigkeit überprüfen. Keine Blackbox, keine Halluzinationen — vollständig nachvollziehbar.
Neue Dokumente, geänderte Richtlinien, aktuelle E-Mails — das System aktualisiert sich automatisch. Sobald ein Dokument in den indexierten Ordnern landet, ist es durchsuchbar. Kein manuelles Nachpflegen, kein IT-Support nötig.
RAG ist überall dort sinnvoll, wo Unternehmenswissen strukturiert durchsucht werden muss. Hier sind die häufigsten Anwendungsfälle.
Mitarbeiter fragen: „Wie viele Urlaubstage habe ich noch?“, „Welche Regelung gilt für Elternzeit?“, „Wie beantrage ich Homeoffice?“ — das System durchsucht Handbuch, Betriebsvereinbarung und persönliche Daten. Antwort in Sekunden.
HR · Mitarbeiter-ServiceEntwickler und Techniker fragen: „Wie konfiguriere ich den SMTP-Relay?“, „Welche API-Version wird unterstützt?“, „Was war der Hotfix vom März 2025?“ — das System durchsucht Handbücher, Release-Notes und interne Wikis.
Technik · EntwicklungCompliance-Beauftragte fragen: „Welche Aufbewahrungsfristen gelten für Rechnungen?“, „Ist diese Klausel DSGVO-konform?“, „Welche Meldepflichten bestehen bei Datenschutzverletzungen?“ — das System durchsucht Handbücher, Gesetze und Audits.
Compliance · RechtVertriebsmitarbeiter fragen: „Was hat Kunde X beim letzten Termin gesagt?“, „Welche offenen Tickets hat Firma Y?“, „Wer hat die Entscheidungsbefugnis bei Z?“ — das System durchsucht E-Mails, Notizen und CRM-Historie.
Vertrieb · CRMVier Komponenten arbeiten zusammen, um Ihr Unternehmenswissen durchsuchbar zu machen.
Die Such-Engine, die Ihre Dokumente indexiert und die relevanten Passagen zu jeder Frage findet. Unterstützt PDF, Word, E-Mails, Confluence, SharePoint, HTML und 30+ weitere Formate.
Self-hosted Vektordatenbank — speichert Ihre Dokumente als semantische Vektoren. Ermöglicht blitzschnelle Ähnlichkeitssuche über Millionen von Dokumenten.
Das Sprachmodell, das die Antwort formuliert. Entweder self-hosted (Open-Source) für maximale Datensicherheit oder per API (Cloud-Modell) für höchste Qualität. Sie haben die Wahl.
Jede Antwort wird mit den Fundstellen verknüpft. Der Nutzer sieht genau, aus welchem Dokument die Information stammt — inklusive Seitenzahl und Abschnitt. Prüfbar, nachvollziehbar, vertrauenswürdig.
Von der Datenanalyse zur produktiven Wissensdatenbank.
Dokumentenquellen
Datenqualität
Berechtigungen
Use-Cases
Retrieval-Engine
Vektordatenbank
KI-Modell-Verbindung
Infrastruktur
Dokumente einlesen
Chunking
Embeddings
Testdurchlauf
Chat-UI
Quellenangaben
Berechtigungen
Monitoring
Feedback-Runde
Recall-Tuning
Erweiterung
Rollout
RAG ist die datenschutzfreundlichste KI-Architektur. Im Gegensatz zu Cloud-Chatbots verlassen Ihre Dokumente nie Ihr Unternehmen.
Die gesamte Infrastruktur läuft auf Ihren Servern oder in Ihrem Rechenzentrum. Keine Datenübertragung an Dritte. Vollständige Kontrolle über Zugriffe, Backups und Verschlüsselung.
Auf Wunsch mit Open-Source-KI-Modellen, die vollständig lokal laufen. KI-Verarbeitung ohne Internetverbindung — maximaler Datenschutz für sensible Dokumente.
Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC). Nur berechtigte Nutzer sehen relevante Dokumente. Integration mit Active Directory / LDAP. DSGVO-konformes Logging aller Suchanfragen.
Nicht jeder Anwendungsfall braucht RAG. Hier zeige ich Ihnen, wann welche Lösung die richtige ist.
Mischform möglich: In der Praxis kombinieren wir häufig beides — ein RAG-System für die Wissenssuche, das per Workflow-Automation mit CRM, ERP und Ticketing-Systemen verbunden ist. So entsteht ein nahtloses Ökosystem aus Suche, Analyse und Aktion.
Festpreis für den RAG-Pilot. Individuell nach Komplexität. Keine versteckten Kosten.
Der genaue Preis richtet sich nach der Anzahl der Dokumente, der Komplexität der Datenquellen und dem gewünschten LLM (API vs. self-hosted). Im Erstgespräch erhältst du eine verbindliche Festpreis-Zusage.
RAG-Pilot besprechen| Leistung | Projekt | Preis |
|---|---|---|
| RAG-Pilot (1 Datenquelle, <10k Dokumente) | Projektbezogen | €25.000–40.000 |
| RAG-Pilot (3+ Datenquellen, >10k Dokumente) | Projektbezogen | €40.000–70.000 |
| Enterprise Search (Vollausbau, inkl. RBAC) | Projektbezogen | €60.000–120.000 |
| Wartung & Betrieb (pro Monat) | Laufend | €2.000–5.000 |
| Individuelles Projekt | n. V. | Festpreis nach Analyse |
Die wichtigsten Fragen — kurz und ehrlich beantwortet.
Erstgespräch kostenlos. Festpreis-Zusage. Termin nach Vereinbarung. Buche jetzt dein unverbindliches Erstgespräch und erfahre, wie RAG Ihr Unternehmenswissen per Chat durchsuchbar macht.
Mehr zum Thema: RAG & Enterprise Search — einfach erklärt →