Generative KI trifft Ihre Daten: Ihre RAG-Lösung
Generative KI liefert starke Ergebnisse, aber sie kennt nur öffentliche Daten. Ihr internes Wissen, Ihre Datenbanken, Dokumente und Prozesse bleiben außen vor. Mit RAG (Retrieval Augmented Generation) verbinden wir ein leistungsstarkes Sprachmodell direkt mit Ihren eigenen Datenquellen. Das Ergebnis: präzise, kontextbezogene Antworten auf Basis Ihrer Unternehmensdaten, innerhalb einer Woche als funktionierender Prototyp.
Unser Prozess
- Einführung & Zieldefinition — Gemeinsames Verständnis für die Methodik schaffen, geeigneten Use Case im Unternehmen auswählen und Anforderungen klären
- Datenbereitstellung & Umsetzung — Bereitstellung relevanter interner Daten (Dokumente, Datenbanken, Wissensbasis), optional Erhebung weiterer Daten per Interview, Entwicklung und Auswertung eines funktionierenden PoCs
- Abschluss & Empfehlungen — Vorstellung der Ergebnisse anhand realer Anwendungsfälle, konkrete Empfehlungen für Weiterentwicklung, Skalierung und Betrieb der Lösung
Deployment-Optionen
Die Lösung ist flexibel einsetzbar: Cloud (z.B. Google Gemini, Pinecone), On-Premises (Ollama, ChromaDB, Docker) oder als hybrides Modell, je nach Ihren Datenschutz- und Infrastrukturanforderungen.
Was Sie mitnehmen
- Funktionierender RAG-Prototyp für einen konkreten Use Case in Ihrem Unternehmen
- Zielgerichtete Nutzung Ihrer internen Daten durch KI statt generischer Antworten
- Klares Bild des Integrationspotenzials und der nächsten Schritte zur Produktivlösung
- Sichere, skalierbare Basis für die Weiterentwicklung unter Berücksichtigung des Datenschutzes
Für wen?
Unternehmen, die generative KI bereits nutzen, aber das volle Potenzial ihrer eigenen Daten noch nicht ausschöpfen. Geeignet für alle, die schnell und risikoarm testen möchten, ob und wie RAG für einen spezifischen Anwendungsfall funktioniert.
Investition
Auf Anfrage
Kostenlose Erstberatung, keine Verpflichtung