Use Case
Das Wissen Ihres Unternehmens liegt verstreut in Wikis, Dokumenten, Tickets und Altsystemen. Eine RAG-Suche beantwortet Fragen in natürlicher Sprache, mit Quellenangabe und unter Beachtung der Berechtigungen.
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RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert eine Suche über Ihre eigenen Inhalte mit einem Sprachmodell. Die Antwort basiert auf gefundenen Quellen aus Ihren Daten, jede Aussage ist belegt. Das macht sie überprüfbar und aktuell.
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Quellen
Eine Suche über das, was bei Ihnen schon vorhanden ist.
Vorgehen
So bauen wir eine Wissenssuche, die belastbare Antworten gibt.
Wir binden Ihre Wikis, Ablagen und Altsysteme an, bereinigen die Inhalte und bereiten sie für die Suche auf.
Zu jeder Frage holt das System die passenden Stellen aus Ihren Quellen, und zwar nur die, für die der Nutzer freigegeben ist.
Das Sprachmodell formuliert die Antwort aus den gefundenen Stellen und verweist auf die Quelle, damit jede Aussage überprüfbar ist.
Wir messen die Antwortqualität an echten Fragen, justieren nach und halten die Suche im Betrieb aktuell.
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Für interne Wissenssuche ist RAG fast immer die richtige Wahl: günstiger, aktuell zu halten und mit Quellennachweis. Fine-Tuning lohnt sich eher für Stil und Format, nicht für Faktenwissen.
Erfahrung
Das Team von appDev baut seit über 15 Jahren Backend- und Integrationssoftware, auch für Krankenkassen, Banken und Industrie. Daten aus vielen Systemen zusammenzuführen, Berechtigungen sauber abzubilden und nachvollziehbar zu arbeiten ist dort das tägliche Geschäft.
Genau das braucht eine Wissenssuche, die im Unternehmen Vertrauen verdient. Sie sprechen direkt mit den festangestellten Senior-Entwicklern, die Ihre Lösung umsetzen.
Verarbeitung und Speicherung innerhalb der EU.
Datenminimierung und Berechtigungssteuerung, eingebaut ab dem ersten Entwurf.
Konformitäts-Einordnung für Ihren Use Case gehört dazu.
FAQ
RAG verbindet eine Suche über Ihre eigenen Dokumente mit einem Sprachmodell. Die Antwort stützt sich auf die gefundenen Quellen und ist dadurch belegt und aktuell.
Für Faktenwissen und interne Suche ist RAG meist besser: günstiger, leicht aktuell zu halten und mit Quellenangabe. Fine-Tuning eignet sich eher für festen Stil oder Format.
Nein. Die Berechtigungssteuerung sorgt dafür, dass Nutzer nur Quellen sehen, für die sie freigegeben sind.
Jede Antwort stützt sich auf belegte Stellen aus Ihren Quellen und nennt sie, damit Sie sie prüfen können. Ist die Quellenlage zu dünn, macht das System das transparent. So bleibt die Suche verlässlich.
Wikis, SharePoint, Dateiablagen, Handbücher, Tickets und Altsysteme. Welche bei Ihnen relevant sind, klären wir zu Beginn.
Eine erste, nützliche Wissenssuche steht im Piloten in sechs bis acht Wochen. Den genauen Umfang schneiden wir vorab scharf.
Einstieg
Der Einstieg ist eine Discovery für 1.900 €, anrechenbar. Wir sehen uns Ihre Quellen an und schärfen den Use Case. Sie bekommen ein verbindliches Festpreis-Angebot. Der Pilot bringt die Suche dann in sechs bis acht Wochen produktiv, ab 39.000 €.
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Anfrage
Schildern Sie kurz, wo Ihr Team heute nach Antworten sucht. Wir sagen Ihnen, ob sich eine RAG-Suche als Festpreis-Pilot rechnet — und wenn nicht, auch das.
Direkt einen freien Termin im Kalender wählen. Kostenlos und unverbindlich. Kurz schildern, worum es geht. Antwort am selben Werktag.
Die Terminbuchung wird von Zeeg (zeeg.me, Server in der EU) bereitgestellt. Beim Laden wird eine Verbindung zu Zeeg aufgebaut und es können Cookies gesetzt werden. Mehr dazu in der Datenschutzerklärung.