Daten & RAG

RAG-Chatbot für interne Wissensdatenbanken

Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und bekommen Antworten mit Quellenangabe — direkt aus Ihren eigenen Dokumenten, Tickets und Wikis.

6–10 Wochen MVP
ab 22.000 €
Senior-Profile
Passenden Experten anfragen

Typische Probleme

  • Wissen verteilt auf SharePoint, Confluence, Drive, Mailpostfächer
  • Suche liefert Treffer, aber keine Antworten
  • Onboarding dauert Monate, weil niemand weiß, wo die Doku liegt
  • Standard-ChatGPT darf laut Compliance keine internen Daten sehen

So lösen wir es

  • Sichere Ingestion-Pipeline (SharePoint, Confluence, S3, Notion, GDrive)
  • Vektor-Index mit Rechte-Mapping — Nutzer sieht nur, was er sehen darf
  • Antworten immer mit Quellen-Link und Confidence
  • Hosting in EU oder On-Prem, Audit-Log für jede Query

Konkrete Ergebnisse

1.

60% weniger interne Support-Tickets

2.

Time-to-Answer von Stunden auf Sekunden

3.

Onboarding-Zeit für Neueinsteiger halbiert

Stack & Tools

Unsere Senior-Profile arbeiten produktionserprobt mit:

OpenAI / Anthropic / MistralLangChainLlamaIndexQdrantpgvectorAzure AI Search

Häufige Fragen

Welche Datenquellen können angebunden werden?+

Confluence, SharePoint, Notion, Google Drive, S3, Postgres, Jira, Zendesk, eigene APIs. Wenn es eine Schnittstelle hat, binden wir es an.

Halluziniert der Bot?+

Wir minimieren Halluzinationen durch striktes Retrieval-Grounding, Quellenpflicht in der Antwort und Eval-Suites. 0% lässt sich nicht garantieren — aber unter 2% ist realistisch und messbar.

Können wir das selbst hosten?+

Ja. Setup mit Llama 3, Mistral oder Qwen on-prem oder in Ihrer Azure/AWS-Subscription ist Standard.

Verwandte Lösungen

Bereit für RAG-Chatbot für interne Wissensdatenbanken?

Beschreiben Sie kurz Ihren Use-Case — wir schlagen innerhalb von 48 Stunden passende Senior-Profile vor.

Projekt starten