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.
