RAG
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Wir entwickeln Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG), die präzise und überprüfbare Antworten liefern, indem sie leistungsfähige Sprachmodelle mit Ihren internen Datenquellen verbinden.

Entwicklung

RAG Entwicklung

Wir entwickeln Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG), die präzise und überprüfbare Antworten liefern, indem sie leistungsfähige Sprachmodelle mit Ihren internen Datenquellen verbinden.

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.

Häufig gestellte Fragen zu RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Alles, was Sie über RAG (Retrieval-Augmented Generation), Einsatzmöglichkeiten und die nahtlose Integration in Ihre Systeme wissen müssen – inklusive Synergien mit autonomen KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen.

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