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RAG (Retrieval-Augmented Generation) bedeutet, dass eine KI vor der Antwort gezielt in Ihren eigenen Dokumenten sucht, statt nur aus allgemeinem, antrainiertem Wissen zu antworten. 365soft setzt diesen Ansatz mit KAI um: einem privaten KI-Assistenten mit quellenbasierten Antworten.
RAG macht KI nützlich für Wissen, das aktuell, intern und nachvollziehbar bleiben muss.
Ein KI-Modell zu trainieren oder fein abzustimmen (Fine-Tuning) verändert das Modell selbst – aufwendig und schwer aktuell zu halten. RAG funktioniert anders: Bei einer Anfrage durchsucht das System zunächst relevante Unternehmensdokumente und gibt dem KI-Modell genau diese Informationen als Grundlage für die Antwort mit. Neues Wissen lässt sich so ergänzen, ohne das Modell neu zu trainieren.
Jede Umsetzung wird aus klaren, wartbaren Modulen aufgebaut und an die bestehenden Systeme Ihres Unternehmens angepasst.
KAI beantwortet Fragen auf Basis Ihrer eigenen Unternehmensdokumente statt allgemeiner Internetinformationen – mit Bezug zur jeweiligen Quelle.
Statt frei zu improvisieren, sucht das System zunächst passende Abschnitte in Ihrer Wissensbasis und nutzt diese als Antwortgrundlage.
Nicht jede Information ist für jeden gedacht. Zugriffsrechte bestimmen, welche Dokumente eine Person über den KI-Assistenten einsehen kann.
Neue oder geänderte Dokumente lassen sich in die Wissensbasis aufnehmen, ohne das zugrundeliegende KI-Modell neu trainieren zu müssen.
Für Unternehmen mit umfangreichem internem Wissen – Dokumentationen, Handbüchern, Vertragswissen oder Support-Historie – bei denen Mitarbeiter oder Kunden häufig lange nach Informationen suchen müssen.
RAG funktioniert gut, wenn Dokumente vorbereitet, passend gefunden und mit klaren Quellen in Antworten übersetzt werden.
Dokumente, Handbücher und Wissensbestände werden strukturiert, bereinigt und sinnvoll abgegrenzt.
Das System sucht passende Abschnitte und gibt diese als Kontext an den KI-Assistenten weiter.
Antworten werden verständlich formuliert und bleiben an die zugelassenen Quellen gebunden.
Ein Chatbot ist die Oberfläche. RAG beschreibt, wie die Antworten im Hintergrund zustande kommen: durch gezielte Dokumentensuche statt reiner Modell-Vermutung.
Je nach Projekt unter anderem interne Dokumentationen, Handbücher, FAQs oder Wissensdatenbanken – abhängig davon, wie und wo diese aktuell gespeichert sind.
RAG kombiniert die Dokumentensuche mit einer KI, die die gefundenen Inhalte zu einer verständlichen, konkreten Antwort zusammenfasst, statt nur Treffer aufzulisten.
Wir klären, welche Dokumente eingebunden werden können, welche Berechtigungen wichtig sind und ob KAI als RAG-Basis geeignet ist.