Retrieval Augmented Generation kombiniert intelligente Dokumentensuche mit leistungsfähigen Sprachmodellen – für präzise, quellenbasierte Antworten aus Ihren eigenen Daten.
Mitarbeiter verbringen laut McKinsey Global Institute durchschnittlich 1,8 Stunden pro Tag mit der Suche nach internen Informationen – fast ein ganzer Arbeitstag pro Woche. Harvard Business Review (2025) beziffert die Kosten: Ineffizientes Wissensmanagement kostet Unternehmen durchschnittlich 25% des Jahresumsatzes.
80 % des Unternehmenswissens liegt laut IDC und Gartner in unstrukturierten Formaten vor – PDFs, E-Mails, Präsentationen, verstreut über Dutzende Systeme.
Die digitale Schnitzeljagd durch Ordner, E-Mails und veraltete Intranet-Seiten kostet nicht nur Nerven, sondern bares Geld.
Wenn Siemens wüsste, was Siemens weiß, dann wären unsere Zahlen noch besser.— Heinrich Pierer, 1995
So wird aus einer Frage eine präzise, quellenbasierte Antwort
Die eingehende Frage wird mithilfe eines Embedding-Moduls in einen Vektor umgewandelt und die Vektordatenbank wird nach semantisch ähnlichen Textpassagen durchsucht.
Die gefundenen Dokument-Ausschnitte werden als zusätzlicher Kontext gebündelt und gemeinsam mit der Originalfrage in Form eines erweiterten Prompts aufbereitet.
Ein lokales Large Language Model (LLM) erhält diesen angereicherten Prompt, um darin enthaltene Fakten exakt zu verarbeiten und eine präzise, kontextsensitive Antwort zu erzeugen.
Stichwortsuche liefert Dokumentenlisten. RAG liefert Antworten.
Retrieval Augmented Generation ist die am schnellsten wachsende Enterprise-AI-Technologie
RAG ist mit 51% die meistgenutzte Architektur in Enterprise-AI-Implementierungen (Prompt Bestie / Vectara 2025)
Enterprise-RAG-Implementierungen erzielen Produktivitätsverbesserungen von 25-40% (Vectara 2025)
Laut McKinsey-Survey (2024) nutzen 71% der Organisationen GenAI regelmäßig in mindestens einem Geschäftsbereich
Der RAG-Markt erreichte 2024 1,85 Mrd. USD und wächst mit 49% CAGR (Marktanalyse 2025)
RAG verarbeitet praktisch alle Formate, in denen Unternehmenswissen vorliegt
In 8 Schritten zum produktionsreifen System
Nutzerorientierte Zielsetzung, messbare KPIs, Testfragen-Katalog
Auswahl geeigneter Transformer-Modelle
Maßgeschneiderte Corpora, kontrolliertes Pretraining
Domänenspezifische Embeddings, mehrstufige Vorverarbeitung
In-Context Learning, Reranking
Semantische Aufbereitung, individuelle Pre-Processors
Hardening, RBAC, DSGVO, EU-AI-Act
Tool-Calling, PoC-Sprints für neue Use-Cases
Laut Bitkom-Umfrage ist Datenschutz-Compliance für 90% der deutschen Unternehmen das Top-Kriterium bei Cloud-Lösungen. Ihre Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle.
Server-Standort Deutschland oder On-Premise bei Ihnen. Der US CLOUD Act erlaubt US-Behörden Zugriff auf EU-Daten bei US-Anbietern — bei uns: keine US-Clouds, keine Datenübertragung ins Ausland.
Vollständige Konformität mit DSGVO und EU-KI-Verordnung. Bei Verstößen drohen laut DLA Piper (2025) bis zu 35 Mio. EUR oder 7% des Jahresumsatzes.
Geschlossene Systemarchitektur. Kein Training mit Ihren Daten durch Drittanbieter. Volle Transparenz.
Hardening, RBAC (rollenbasierte Zugriffskontrolle), Audit-Logs und individuelle Sicherheitsarchitektur.
In 48 Stunden zum eigenen RAG-Chatbot – mit Ihren Daten, ohne Risiko
Nach dem Absenden erhalten Sie eine Bestätigung. Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden.