Ihre Daten als Wissensquelle für KI
Ein Sprachmodell kann nichts über Ihr Geschäft wissen, was nicht in der Anfrage steht. RAG sucht zu jeder Frage genau die Abschnitte aus Ihren Beständen heraus, die sie beantworten, und legt sie dem Modell vor. Mit Quellenangabe, und ohne dass der ganze Bestand durch das Kontextfenster muss.
Ihre Bestände
Aufbereitung & Index
Quellenangabe bleibt am Abschnitt
Clients
Wissen, das wir für KI zugänglich gemacht haben
Ein Konzern, dessen Fachwissen in Ablagen lag, die niemand durchsuchen konnte. Heute beantwortet der Assistent Fragen daraus, mit einem Beleg an jeder Aussage.
Primeo Energie
Der Wissensassistent beantwortet Fragen aus den Fachbeständen des Konzerns und belegt jede Antwort mit der Originalquelle. Die Strecke läuft von der Übernahme über Extraktion und Zerlegen bis in den Index. Gesucht wird über Ähnlichkeit, danach werden die Treffer neu bewertet, damit die passendsten Abschnitte oben stehen und nicht die längsten.
Eingesetzt
Ein eingescanntes Handbuch ist kein Text
Der Aufwand liegt selten beim Modell. Er liegt darin, aus dem, was Sie haben, etwas zu machen, das sich durchsuchen lässt.
Schritt 1 von 4
Extrahieren
Aus PDF, Scan und Office-Datei wird Text mit Struktur. Überschriften, Tabellen und Seitenzahlen bleiben erhalten, weil die Antwort später darauf verweist.
Die Datenmenge entscheidet, nicht die Mode
Es gibt keinen Aufbau, der für jeden Bestand richtig ist. Wir wählen nach Grösse, Formatvielfalt und Änderungsrate, und wir sind dabei an keinen Anbieter gebunden. Diese Wahl schlägt unmittelbar auf Ihre Tokenrechnung durch.
Bestand
Bis einige tausend Dokumente, einheitliche Formate
Index in der bestehenden Datenbank
Keine zusätzliche Infrastruktur. Gängige Datenbanken beherrschen Ähnlichkeitssuche inzwischen selbst. Solange Menge und Formate überschaubar bleiben, ist das die ganze Antwort.
Bestand
Klar abgegrenzte Themen, kleine Bestände
Getrennte Wissensbasen je Thema
Eine Suche über alles findet immer irgendetwas. Getrennte Bestände finden das Richtige, weil die falschen Nachbarn gar nicht erst mitsuchen.
Bestand
Grosse, gemischte Bestände
Verwalteter Suchdienst
Steigen Formatvielfalt und Menge, lohnt ein Dienst, bei dem Skalierung und Betrieb gelöst sind. Wir bauen dann die Zuführung, nicht die Suchmaschine.
Bestand
Mehrere hundert Gigabyte, ständig in Bewegung
Eigener Vektorindex plus Delta-Sync
Ab dieser Grösse kostet ein täglicher Neuaufbau mehr als das Projekt. Nachgeführt wird nur, was sich geändert hat, die Erstbefüllung bleibt ein einmaliger Posten.
Warum das die Rechnung entscheidet
Nicht der Bestand wandert ins Kontextfenster, sondern eine Handvoll Abschnitte. Ob das fünf sind oder fünfzig, entscheidet der Aufbau: Ein Index, der grob trifft, gleicht die Unschärfe mit Menge aus. Und jede zusätzliche Seite steht auf der Rechnung, bei jeder Anfrage, für jeden Nutzer, jeden Tag.
Jede Antwort zeigt, woher sie kommt
Eine Antwort ohne Quelle ist eine Behauptung. Transparenz ist hier kein Gütesiegel, sondern eine nachrechenbare Eigenschaft: An jedem Satz hängt das Dokument, aus dem er stammt.
Wie wird die Ablaufpumpe bei Fehlercode E24 getauscht?
Sucht in Handbüchern und Serviceblättern
E24 meldet einen blockierten Ablauf. Vor dem Tausch der Pumpe Sieb und Schlauch prüfen.
Der Ausbau ist im Servicehandbuch Schritt für Schritt beschrieben, samt Drehmomenten.
Beleg je Abschnitt
Unter der Antwort stehen die Abschnitte, aus denen sie gebaut wurde. Wer nachlesen will, klickt.
Lieber keine Antwort als eine erfundene
Findet die Suche nichts Passendes, sagt das System das, statt zu raten. Eine Einstellung, keine Hoffnung auf gutes Benehmen.
Berechtigungen gelten im Index
Gesucht wird nur in dem, was die fragende Person sehen darf. Was ihr fehlt, taucht gar nicht erst als Treffer auf.
Das Datum bleibt sichtbar
Jeder Abschnitt trägt seinen Stand. Eine Antwort aus einer Fassung von 2019 ist als solche erkennbar.
Was der EU AI Act damit zu tun hat
Seit dem 2. August 2026 gilt die Verordnung vollständig. Für Anwendungen mit hohem Risiko verlangt sie, dass Ergebnisse einordenbar sind, Vorgänge aufgezeichnet werden und Menschen die Aufsicht behalten. Quellenangabe und Protokoll sind genau diese Nachweise, und die bauen wir. Ob Ihre Anwendung als hochriskant gilt, ist eine Rechtsfrage für Ihre Rechtsabteilung, nicht für uns.
Wie die Anmeldung je Nutzer technisch läuft und wie Systeme angebunden werden, steht auf der Seite Integration.
Woher Sie wissen, dass die Antworten stimmen
RAG ohne Messung ist ein Gefühl. Wir bauen die Messung von Anfang an mit, nicht als Nachtrag vor dem Go-live.
Goldstandard-Fragen
Echte Fragen aus dem Fachbereich, je mit der richtigen Antwort und der Quelle dazu. Arbeit für Ihre Leute, und die Grundlage für alles Weitere.
Getrennt bewerten
Hat die Suche die richtigen Abschnitte gefunden? Und hat das Modell daraus die richtige Antwort gebaut? Wer beides zusammenwirft, sucht den Fehler an der falschen Stelle.
Bei jeder Änderung
Anderes Modell, anderer Schnitt, neue Dokumente: Die Bewertung läuft automatisch mit. Ohne das ist jede Anpassung ein Blindflug mit gutem Gefühl.
Was RAG nicht löst
Damit von Anfang an klar ist, was Sie bekommen und was nicht. Die Punkte hier tauchen in jedem Projekt auf.
Veraltetes bleibt veraltet
Die Suche findet, was da ist. Steht die alte Anweisung noch im Bestand, kann sie in der Antwort landen. Aufräumen müssen es Menschen.
Widersprüche werden sichtbar, nicht aufgelöst
Widersprechen sich zwei Dokumente, zeigt das System beide. Welches gilt, ist eine fachliche Frage. Erfahrungsgemäss der nützlichste Nebeneffekt.
Rechnen ist keine Suche
„Wie viele Aufträge im letzten Quartal“ beantwortet kein Dokumentenindex. Dafür braucht es das System, das die Zahl führt.
Was nirgends steht, findet niemand
Wissen aus Köpfen wird durch einen Index nicht zu Text. Sichtbar wird die Lücke, schliessen muss sie die Organisation.
Was uns zuerst gefragt wird
Was ist RAG eigentlich?
Retrieval-Augmented Generation. Zu jeder Frage werden zuerst die passenden Abschnitte aus Ihren Beständen gesucht, dann bekommt das Modell diese Abschnitte zusammen mit der Frage. Es antwortet also aus Ihrem Material statt aus dem, was es im Training gesehen hat.
Müssen wir dafür ein eigenes Modell trainieren?
Nein, und in aller Regel wäre es der falsche Weg. Ein Training bindet das Wissen in die Gewichte, wo niemand es mehr prüfen oder aktualisieren kann. Ein Index lässt sich ändern, sobald sich ein Dokument ändert.
Wie lange dauert es bis zu den ersten Antworten?
Für einen abgegrenzten Bestand mit brauchbaren Formaten wenige Wochen bis zu belastbaren Antworten. Der Aufwand wächst mit der Formatvielfalt und mit der Frage, wer was sehen darf. Das ist dieselbe Frage wie bei jeder Anbindung, sie stellt sich hier nur früher.
Verlassen unsere Dokumente das Haus?
Nur so weit, wie Sie es festlegen. Die Einbettung kann bei einem Anbieter laufen oder auf Ihren eigenen Servern, Betrieb in der Schweiz oder in der EU ist möglich. Was wohin geht, wird vorher festgelegt und bleibt nachvollziehbar.
Was kostet der Betrieb?
Drei Posten: Speicherung des Index, Einbettung der Änderungen und die Anfragen selbst. Der letzte überwiegt deutlich und hängt daran, wie viel Text pro Anfrage ans Modell geht. Genau deshalb ist die Wahl aus dem Abschnitt weiter oben keine Geschmacksfrage.
Müssen wir unsere Daten vorher aufräumen?
Nicht vorher und nicht vollständig. Es hilft, mit einem gepflegten Bestand zu beginnen. Dann zeigt sich am Ergebnis, was Aufräumen bringt. Ein Projekt, das mit einer Datenbereinigung beginnt, liefert sechs Monate lang nichts.
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