Eure Daten, durchsuchbar — mit Quelle, nicht mit Vermutung.
RAG-Systeme und Datenanalyse mit KI.
Hybrid-Retrieval mit Re-Ranking, semantische Suche, Quellen-Zitierung. Damit eure Agenten und Assistenten auf eurem Wissen arbeiten — nicht auf dem allgemeinen Internet.
Die Grundlage, auf der alles andere steht.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) macht Dokumente, Datenbanken und Wikis für LLMs durchsuchbar. Statt dass ein Modell aus seinem Training „rät”, holt es sich die passenden Ausschnitte aus euren echten Daten — und zitiert die Quelle.
Wir bauen die Vektor-Infrastruktur (Embeddings, Indexierung, Hybrid-Suche mit Re-Ranking), die jeder Agent und jeder Custom-GPT auf dieser Seite braucht. Das ist keine Einzel-Leistung — es ist das Fundament.
Drei Anwendungen, die auf RAG bauen.
Wissens-Suche
Semantische Suche über Wikis, Verträge, Handbücher — findet Antworten, nicht nur Keyword-Treffer.
Agent-Kontext
Multi-Agent-Systeme greifen auf denselben Index zu — konsistentes Wissen über alle Rollen hinweg.
Compliance-Nachweis
Jede Antwort trägt einen Quellen-Verweis — nachvollziehbar für Audits und rechtliche Prüfungen.