RAG-Engineering aus Minden

Wir bringen RAG in Produktion

Viele KI-Projekte bleiben eine Demo. Wir bauen KI-Systeme, die im Echtbetrieb laufen, mit Fokus auf RAG.

RAG-Workshop entdecken oder Erstgespräch buchen

Womit wir arbeiten

Microsoft, Open Source oder etwas Eigenes.

Azure AI Search

Microsoft Copilot

Microsoft Fabric

Vespa.ai

Qdrant

pgvector

Chroma

Ihr Stack

01 · Das Problem

Jeden Tag suchen Ihre Mitarbeiter nach Wissen & finden es nicht schnell genug.

Verträge, Richtlinien, Tickets, Mails: alles vorhanden, aber verteilt über SharePoint, Fileserver, CRM und ein halbes Dutzend Tools. Was man gerade braucht, findet man trotzdem nicht.

ChatGPT hilft da kaum: Es kennt Ihre internen Dokumente nicht und darf sie aus Compliance-Gründen oft gar nicht sehen. Und Low-Code-Baukästen brechen, sobald es ernst wird.

Die Antwort heißt Retrieval Augmented Generation (kurz: RAG): eine KI-basierte Methode, die in Ihren eigenen Unterlagen nachschlägt und belegte Antworten gibt.
Nur schaffen es die wenigsten RAG-Prototypen vom Test in den echten Betrieb. Genau hier beginnt unsere Arbeit.

02 · Unsere Leistungen

Vom Workshop zur funktionierenden KI-Anwendung.

RAG-Workshop

In drei Tagen zum RAG-Prototypen.

Evolutionär von Naive- zu Modular-RAG: Hybrid Search, Reranking, Evaluation mit Ragas. Sie bauen selbst und lernen, Stacks neutral zu bewerten.

3 TageBis zu 10 Teilnehmer

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KI-Agenten & RAG-Umsetzung

Wir haben unsere eigene RAG-Architektur gebaut.

Deshalb beherrschen wir jeden Stack: Microsoft (Copilot, Azure AI Search, Fabric), fertige Plattformen (Vespa.ai, Qdrant …) oder maßgeschneidert. Connector-System, Chunking, RBAC, modell- und infrastruktur-agnostisch.

On-PremiseCloudHybrid

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Workflow-Automatisierung

Die natürliche Ausbaustufe nach dem RAG-Fundament.

Posteingangsverarbeitung, Vertragsanalyse, Ticket-Vorklassifizierung: Use Cases, die auf einem soliden RAG-Fundament aufsetzen und messbaren ROI liefern.

Ab 4-Wochen-Projekte

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04 · Branchen-Anwendungsfälle