Leistung
RAG -
Retrieval Augmented
Generation
Ihre Mitarbeiter fragen und bekommen Antworten aus Ihren eigenen Daten. Ihre Prozesse greifen automatisch auf internes Wissen zu. Kein Halluzinieren, kein Raten, keine generischen Antworten. Wir planen, bauen, testen und implementieren RAG-Systeme, die Ihr Unternehmenswissen produktiv nutzbar machen – ob im Dialog mit Mitarbeitern oder als Wissensschicht für Ihre Automatisierung.
Vertrauen von über 120 Unternehmen
Die Realität
Ihr Unternehmen hat das Wissen. Aber niemand findet es.
Handbücher, Richtlinien, Verträge, technische Dokumentation, Prozessbeschreibungen: alles ist da. Verteilt auf SharePoint, Confluence, Dateiserver, SAP und 47 PDFs auf dem Desktop des Teamleiters.
Suchen statt Arbeiten
Mitarbeiter verbringen bis zu 20% ihrer Arbeitszeit damit, Informationen zu suchen. Prozesse stocken, weil Daten in Silos liegen. Die interne Suche findet nichts Relevantes, also fragt man den Kollegen oder sucht manuell in Ordnern, Systemen und E-Mails.
ChatGPT ist keine Antwort
Generische LLMs halluzinieren, kennen Ihre internen Daten nicht und verstoßen gegen Datenschutzrichtlinien. Ob ein Mitarbeiter eine Frage stellt oder ein Prozess eine Information braucht: die Antwort muss aus Ihren Dokumenten und Systemen kommen, nicht aus dem Internet.
Finetuning ist zu teuer und zu starr
Ein eigenes LLM zu trainieren kostet Monate und Hunderttausende. Und wenn sich ein Dokument ändert? Neu trainieren. RAG löst dieses Problem: aktuelle Daten, keine Re-Trainings, sofort verfügbar.
Wie wir es lösen
Von der Datenquelle zur
produktiven AI-Wissensbasis
Wir bauen RAG-Systeme end-to-end: Datenquellen anbinden,
Dokumente aufbereiten, Vektordatenbank aufbauen,
Retrieval optimieren, Antwortqualität sicherstellen. In 4–8 Wochen produktiv.
Datenquellen anbinden
SharePoint, Confluence, Dateiserver, SAP, Datenbanken, Websites: wir binden alle relevanten Wissensquellen an. Automatisch synchronisiert, inkrementell aktualisiert, Berechtigungen respektiert.
Chunking & Embedding
Dokumente werden intelligent aufgeteilt, semantisch verstanden und als Vektoren gespeichert. Nicht stumpfes Zerschneiden, sondern kontextbewusstes Chunking, das die Antwortqualität bestimmt.
Retrieval & Antwort
Die richtige Information finden und nur die richtige. Hybrid-Search (semantisch + Keyword), Re-Ranking, Quellenangabe bei jeder Antwort. Kein Halluzinieren, kein Raten.
Der Unterschied
RAG vs. Finetuning vs. generisches LLM
| Generisches LLM ChatGPT & Co. | Finetuning Eigenes Modell | RAG mit Lunatec | |
|---|---|---|---|
| Ihre Daten | Kennt sie nicht | Im Modell eingebrannt | Live aus Ihren Quellen abgerufen |
| Aktualität | Trainingsdaten-Stand | Stand des letzten Trainings | Immer aktuell Daten werden live abgerufen |
| Halluzinationen | Häufig Erfindet plausibel klingende Antworten | Seltener, aber möglich | Minimal Jede Antwort mit Quellenangabe |
| Datenschutz | Daten verlassen Ihr Unternehmen | Intern möglich | 100% in Ihrer Infrastruktur Azure, On-Prem oder Hybrid |
| Kosten | Gering (API-Kosten) | €100K+ für Training + Infrastruktur | €20–50K für produktives System |
| Time-to-Value | Sofort (aber unbrauchbar für interne Daten) | 3–6 Monate | 4–8 Wochen bis Produktion |
| Wenn sich Daten ändern | Kein Update möglich | Neu trainieren (Wochen, €€€) | Automatisch Neues Dokument wird indexiert |
In der Praxis
Dieselbe Frage - zwei Welten
Ein Sachbearbeiter im Kundenservice fragt: „Welche Kulanzregelung gilt für Produkt X bei Kunden mit Rahmenvertrag Typ B?“
- Sachbearbeiter öffnet SharePoint
- Sucht nach „Kulanzregelung" — 47 Ergebnisse
- Öffnet 5 PDFs, keines passt genau
- Fragt Teamleiter — der ist in einem Meeting
- Schreibt E-Mail an Produktmanagement
- Wartet 2 Tage auf Antwort
- Beantwortet Kundenanfrage — hoffentlich korrekt
- Sachbearbeiter öffnet RAG-Interface
- Tippt: „Kulanzregelung Produkt X, Rahmenvertrag Typ B"
- RAG durchsucht 12.000 Dokumente in 2 Sekunden
- Findet relevante Passage in Kulanz-Richtlinie v3.2
- Generiert präzise Antwort mit Quellenangabe
- Sachbearbeiter klickt auf Quelle — verifiziert
- Beantwortet Kundenanfrage — korrekt und sofort
Einsatzgebiete
Wo RAG den größten Hebel hat
RAG ist überall dort wertvoll, wo Menschen oder Prozesse regelmäßig Informationen aus großen Dokumentenbeständen brauchen – schnell, korrekt und nachvollziehbar.
Internes Wissensmanagement
Richtlinien, Handbücher, SOPs, Prozessdokumentation – Mitarbeiter fragen und bekommen Antworten mit Quelle. Automatisierte Prozesse greifen auf dasselbe Wissen zu, ohne dass ein Mensch nachschlagen muss. −80% Suchzeit. Alle Abteilungen.
Kundenservice & Support
Produktinfos, Garantiebedingungen, Kulanzregeln, technische Specs – sofortige, korrekte Antworten für den Kunden. Ob ein Agent im Gespräch nachschlägt oder ein Chatbot automatisch antwortet: dieselbe Wissensbasis, dieselbe Qualität. −60% Bearbeitungszeit. Konsistente Antworten.
Vertrags- & Compliance-Analyse
„Welche Verträge haben eine Kündigungsfrist unter 3 Monaten?“ – RAG durchsucht tausende Verträge und liefert die Antwort mit Quellenangabe.
Minuten statt Tage Legal & Compliance
Technische Dokumentation
Montageanleitungen, Wartungshandbücher, Fehlercodes – Techniker fragen im Feld, Automatisierungen ziehen die richtige Anleitung für den jeweiligen Maschinentyp. Präzise Antworten mit Verweis auf die entsprechende Seite im Handbuch. Field Service. Manufacturing.
Onboarding & Schulung
Neue Mitarbeiter fragen alles, was sie wissen müssen. HR-Prozesse reichern Onboarding-Unterlagen automatisch mit aktuellen Informationen an. Antworten aus dem tatsächlichen Wissensbestand, nicht aus veralteten Schulungsunterlagen. −50% Einarbeitungszeit. HR.
Regulatorisches Wissen
„“Was sagt die BaFin zu Thema X?“ – RAG durchsucht alle regulatorischen Dokumente, Rundschreiben und internen Interpretationen. Compliance-Workflows prüfen automatisch gegen die aktuelle Regulatorik. Versicherung & Finance. Healthcare.
Unser Vorgehen
Von der Idee zum produktiven
RAG-System in 4 Phasen
Kein 6-Monats-Forschungsprojekt. Sondern ein pragmatischer Ansatz mit
messbaren Ergebnissen nach jeder Phase.
01
Discovery & Datenanalyse
Welche Datenquellen? Welche Formate? Welche Fragen stellen Ihre Mitarbeiter am häufigsten? Wir analysieren Ihren Wissensbestand und definieren den MVP-Scope. 1 Woche.
02
RAG-Architektur & Aufbau
Prozesse verstehen, Anforderungen definieren, die richtige Lösung designen, bevor eine Zeile Code geschrieben wird.aDatenquellen anbinden, Chunking-Strategie definieren, Embedding-Modell wählen, Vektordatenbank aufsetzen, Retrieval-Pipeline bauen. Architekturentscheidungen, die die Qualität bestimmen. 2–3 Wochen.
04
Qualitätssicherung & Testing
Systematisches Testing mit echten Fragen Ihrer Mitarbeiter. Retrieval-Qualität messen, Antwortgenauigkeit evaluieren, Edge Cases identifizieren. Iterativ optimieren, bis die Qualität stimmt. 1–2 Wochen.
05
Go-Live & Betrieb
Rollout an Pilotgruppe, Feedback-Loop einrichten, Monitoring aufsetzen, Berechtigungskonzept umsetzen. Dann: skalieren. Managed Services für laufenden Betrieb und Optimierung. 1 Woche.
Typische Ergebnisse
Was unsere Kunden erreichen
(quellenbasiert)
12.000 Dokumente
Plattformunabhängig
Die richtige Technologie für Ihren Prozess
Wir sind UiPath Diamond Partner und Microsoft-Partner, aber plattformunabhängig.
Wir wählen die Technologie, die zu Ihrem Prozess passt, nicht zu unserem Vendor.
Stolzer Diamond-Partner von UiPath
Bereit?
Wie lange suchen Ihre Mitarbeiter
nach der richtigen Information?
Schicken Sie uns 50 Beispieldokumente und
10 typische Fragen. Wir zeigen Ihnen in 30 Minuten,
was ein RAG-System daraus machen kann.
Kein Sales-Pitch. Nur ehrliche Einschätzung.
120+ Kunden. 100 % Zufriedenheit. 7 Monate bis Produktion.
WAS SIE BEIM ERSTGESPRÄCH ERWARTET
Ihre besten Agentic Use Cases identifizeren
Basierend auf Ihrer Branche und Prozesslandschaft
Konkreten ROI durchrechnen
In Euro, FTE Äquivalenten und Zeitersparnis
Beispiele aus Ihrer Branche zeigen
Reale Ergebnisse vergleichbarer Unternehmen
Timeline und nächste Schritte definieren
Konkreter Fahrplan, keine vagen Versprechen