RAG · RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION
RAG-Implementierung: KI, die Ihr Unternehmenswissen kennt ✓
Ein Sprachmodell allein erfindet Antworten. Retrieval-Augmented Generation verbindet das Modell mit Ihren eigenen Dokumenten – Handbücher, Verträge, Tickets, Wiki – und liefert belegbare Antworten mit Quellenangabe. iiterate Technologies baut RAG-Systeme, die in Ihrer Infrastruktur laufen.
VERTRAUT VON TEAMS, DIE KI ERNST NEHMEN
Quellenbasiert
jede Antwort belegt
Kein Re-Training
neue Doks sofort nutzbar
On-Premise
möglich
Wochen
bis zum Prototyp
Warum RAG der praktischste KI-Einstieg ist
Die meisten Unternehmen brauchen kein eigenes trainiertes Modell, sondern Zugriff auf ihr verstreutes Wissen. RAG holt zur Laufzeit die passenden Textstellen aus Ihren Daten und lässt das Modell ausschließlich damit antworten.
Das senkt Halluzinationen drastisch, macht Antworten nachvollziehbar und lässt sich ohne teures Fine-Tuning umsetzen. Neue Dokumente sind sofort verfügbar – ein Re-Training entfällt.
So setzen wir RAG technisch um
Wir strukturieren Ihre Quellen, zerlegen sie sinnvoll in Abschnitte, erzeugen Embeddings und betreiben eine Vektordatenbank – wahlweise vollständig on-premise. Darüber sitzt ein lokales oder gehostetes LLM Ihrer Wahl.
Entscheidend ist die Qualität von Chunking, Retrieval und Prompt-Orchestrierung. Genau hier entscheidet sich, ob ein RAG-System im Alltag überzeugt oder enttäuscht – und genau hier liegt unsere Erfahrung.
Typische Anwendungsfälle
Interne Wissensassistenten, Support-Antworten aus der eigenen Doku, Vertrags- und Angebotsrecherche, technische Dokumentation und Onboarding neuer Mitarbeitender.
Jeder Anwendungsfall startet bei iiterate mit einem schlanken Prototyp an echten Daten, damit Sie den Nutzen sehen, bevor in die Breite skaliert wird.
Das gesamte Leistungsspektrum
Von der einzelnen KI-Funktion bis zur fertigen Anwendung – on-premise, in der Cloud oder hybrid.
01
RAG-Implementierung
Durchsuchbares Unternehmenswissen mit belegbaren Antworten.
02
On-Premise & Offline-LLM
Leistungsfähige lokale Sprachmodelle, die Ihr Netz nie verlassen.
03
KI-Wissensmanagement
Assistenten und Chatbots auf Basis Ihrer eigenen Dokumente.
04
Automatisierung
Maßgeschneiderte Automatisierungen für wiederkehrende Prozesse.
05
Cloud-KI & Deployment
Cloud-basierte KI-Lösungen und zuverlässige Deployments.
06
App- & Softwareentwicklung
Full-Stack-App- und Softwareentwicklung samt Fine-Tuning.
So arbeiten wir
Transparent, iterativ und in Ihrem Tempo – vom ersten Gespräch bis zum Betrieb.
01
Potenzialanalyse
Wir identifizieren, wo KI in Ihrem Unternehmen echten, messbaren Wert schafft.
02
Prototyp
Ein schlanker Prototyp an Ihren echten Daten zeigt den Nutzen in Wochen.
03
Produktiver Betrieb
Wir bringen die Lösung sicher in Ihre Infrastruktur – on-premise oder hybrid.
Was unsere Kunden sagen
Partnerschaften, die auf Vertrauen und messbaren Ergebnissen beruhen.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning?
Fine-Tuning verändert das Modell selbst und ist aufwändig. RAG lässt das Modell unverändert und reicht zur Laufzeit Ihr Wissen an. Für die meisten Wissens-Anwendungen ist RAG schneller, günstiger und transparenter.
Kann RAG vollständig on-premise laufen?
Ja. Vektordatenbank, Retrieval und Sprachmodell lassen sich komplett in Ihrer eigenen Infrastruktur betreiben, sodass keine Dokumente Ihr Haus verlassen.
Wie lange dauert eine erste RAG-Lösung?
Ein belastbarer Prototyp an Ihren echten Daten entsteht meist in wenigen Wochen. Den produktiven Ausbau planen wir darauf aufbauend modular.
Lassen Sie Ihr Wissen für sich arbeiten.
Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch – wir zeigen Ihnen den ersten Anwendungsfall, der sich rechnet.
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