Was ist der Unterschied zwischen RAG und ChatGPT?

ChatGPT kennt nur sein Trainingswissen. Ein RAG-System durchsucht vor jeder Antwort deine Dokumente und Daten und stützt sich darauf. Mit Quellenangabe.

Welche Datenquellen kann ich anbinden?

Im Prinzip alles, was digital vorliegt: PDFs, Office-Dateien, Wikis, Ticketsysteme, Datenbanken, Websites. Welche Schnittstellen Sinn ergeben, klären wir im Projekt.

Bleiben meine Daten vertraulich?

Ja. Zugriffsrechte bilden wir im System ab. Auf Wunsch läuft alles auf Servern in Deutschland, mit einem Sprachmodell, das zu deinen Datenschutz-Anforderungen passt.

Was kostet es, ein RAG-System entwickeln zu lassen?

Ab 3.500 €. Je nach Datenmenge, Quellen und Integrationen bis ca. 35.000 € für komplexe Projekte.

Muss ich dafür ein eigenes KI-Modell trainieren?

Nein. RAG nutzt bestehende Sprachmodelle und gibt ihnen dein Wissen mit. Neue Dokumente kommen einfach dazu.

RAG-System entwickeln lassen

Deine KI kennt dein Unternehmen. Antworten aus deinen Dokumenten, mit Quelle.

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RAG-Entwicklung für Unternehmen

Wir verbinden Sprachmodelle mit deinem Wissen. Von der Datenaufbereitung bis zum Betrieb.

Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Bei RAG sucht das Sprachmodell vor jeder Antwort in deinen eigenen Daten: Handbücher, Verträge, Tickets, Intranet. Die Inhalte liegen dafür durchsuchbar in einer Vektordatenbank. Das Ergebnis: Antworten auf Basis deines Wissens statt Allgemeinwissen aus dem Training. Und du siehst, woher sie kommen.

Wofür RAG im Alltag taugt

Interne Wissensdatenbank: Richtlinien, Handbücher, Projektdoku. Gefunden in Sekunden statt in Ordnern.
Kundensupport: Antworten aus Produktdoku und alten Tickets.
Angebote & Verträge: Die passenden Passagen aus bisherigen Dokumenten, automatisch gefunden.
Onboarding: Neue Leute fragen das System statt die Kollegen zum zehnten Mal.

Was du davon hast

Antworten mit Quelle: Du kannst jedes Ergebnis prüfen.
Immer aktuell: Neues Dokument rein, fertig. Kein neues Training.
Deine Daten bleiben bei dir: Zugriffsrechte werden mitgedacht. Auf Wunsch Hosting in Deutschland.
Passt zu deinen Tools: z. B. SharePoint, Confluence, Dateiserver, CRM, Ticketsystem.

Ehrlich gesagt: Die Retrieval-Architektur ist selten das Problem. Die Datenstruktur ist es. Warum, steht in Multi-Agent RAG.

Was kostet ein RAG-System?

RAG-Systeme bauen wir ab 3.500 €. Komplexe Projekte mit vielen Quellen und Integrationen gehen bis ca. 35.000 €. Entscheidend sind Datenmenge, Anzahl der Quellen und Anbindungen.

RAG plus Agent

RAG liefert das Wissen. KI-Agenten machen daraus Aktionen.

Dein Firmenwissen liegt in hundert Ordnern? 15 Minuten Erstgespräch buchen. Wir schauen uns deine Datenlage an und sagen dir, was geht.

Für welche Industrien ist ein RAG geeignet?

Von Logistik bis Gesundheitswesen: Wie RAG in jeder Branche Wissen zugänglich macht und Prozesse revolutioniert.

Gesundheitswesen & Pharma

RAGs embedden medizinische Literatur in Echtzeit, um Ärzte bei Therapieentscheidungen zu unterstützen.

Finanzdienstleistungen & Banken

RAG-basierte Chatbots beantworten Kundenanfragen zu Kontoständen oder Anlageoptionen – basierend auf aktuellen Bankrichtlinien.

Logistik & Supply Chain

Agenten nutzen RAG, um Störungen in Echtzeit zu erkennen und alternative Lieferwege vorzuschlagen.

Recht & Compliance

Anwälte fragen eine KI nach relevanten Urteilen – die Antwort basiert auf einer Vektordatenbank mit juristischen Dokumenten.

E-Commerce & Einzelhandel

Chatbots beantworten Fragen zu Produkten – nicht nur mit Standardtexten, sondern mit aktuellen Lagerdaten und Bewertungen.

Fertigung & Industrie 4.0

RAG-Systeme warnen vor Maschinenausfällen, indem sie historische Daten mit Echtzeit-Sensorwerten vergleichen.