RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation)
RAG-Systeme für kontextbasierte, präzise und überprüfbare KI-Antworten
LLMs sind leistungsfähig — aber ohne Kontext unzuverlässig. RAG verbindet Retrieval + Generierung, damit KI auf echten Daten basiert, nicht auf Vermutungen.
H-Studio entwickelt produktive RAG-Systeme, die interne Wissensquellen mit LLMs kombinieren und präzise, nachvollziehbare und aktuelle Antworten liefern.
So wird KI wirklich einsetzbar im Unternehmen.
Was RAG-Systeme leisten
RAG verbindet KI mit:
Die KI recherchiert zuerst — und generiert danach ausschließlich auf Basis geprüfter Inhalte. Ergebnis:
Typische Einsatzbereiche
Wissensbasierte KI
Produkt- & Kunden-KI
Unsere RAG-Architektur
Datenaufbereitung & Wissensmodell
Wir strukturieren Ihre Daten:
Alles wird normalisiert, segmentiert und semantisch indiziert.
Retrieval & Vektorsuche
Wir implementieren:
Die Qualität des Retrievals bestimmt die Qualität der Generierung.
LLM-Integration
Wir verbinden Retrieval mit Generierung:
Die KI antwortet nur auf Basis gefundener Inhalte.
Kontrolle & Sicherheit
Produktive RAG-Systeme benötigen Kontrolle:
Typische RAG-Anwendungsfälle
Für wen RAG sinnvoll ist
FAQ
Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning?
Fine-Tuning trainiert ein Modell auf Ihren Daten, was teuer ist, langsam zu aktualisieren ist und keine Echtzeitinformationen abrufen kann. RAG ruft relevante Informationen zur Abfragezeit ab und nutzt sie als Kontext für die Generierung. RAG ist schneller zu deployen, einfacher zu aktualisieren und kann auf Live-Datenquellen zugreifen.
Wie stellen Sie sicher, dass RAG-Systeme nicht halluzinieren?
Wir setzen strenge Beschränkungen durch: Das LLM generiert nur aus abgerufenen Kontexten, wir nutzen Konfidenz-Schwellen, wir implementieren Zitationsanforderungen und wir fügen Fallback-Logik hinzu, wenn die Retrieval-Qualität niedrig ist. Wir überwachen auch Ausgaben und protokollieren alle Generierungen für Nachvollziehbarkeit.
Welche Datenquellen können RAG-Systeme nutzen?
RAG kann aus Dokumenten (PDF, DOCX, HTML), Datenbanken, APIs, CRM/ERP-Systemen, Wissensbasen, Wikis und Echtzeit-Datenströmen abrufen. Wir strukturieren und indizieren alles semantisch, damit das System relevante Informationen schnell finden kann.
Wie lange dauert es, ein RAG-System zu entwickeln?
Ein grundlegendes RAG-System (Datenaufnahme + Retrieval + LLM-Integration) dauert typischerweise 6-10 Wochen. Komplexe RAG-Systeme mit mehreren Datenquellen, fortgeschrittener Retrieval-Logik und umfangreicher Governance können 12-20 Wochen dauern. Wir beginnen mit einem Architektur-Review, um den Umfang zu definieren.
Können RAG-Systeme auf Deutsch und Englisch arbeiten?
Ja — wir entwickeln mehrsprachige RAG-Systeme, die Deutsch, Englisch und andere Sprachen handhaben. Wir nutzen mehrsprachige Embeddings, sprachbewusstes Retrieval und Prompt-Engineering, das Sprachgrenzen respektiert. RAG-Systeme können in der Sprache der Abfrage antworten.
Related Services
Wir bieten RAG-Systeme-Entwicklung für Unternehmen in ganz Deutschland. Unser Berliner Team spezialisiert sich auf RAG-Architektur, Retrieval-Augmented Generation, Vektorsuche, LLM-Integration, Enterprise-Wissensbasen und produktionsreife RAG-Systeme.