RAG-Systeme
Die KI zieht Antworten aus euren eigenen Dokumenten — Verträge, Handbücher, Wikis — statt zu raten. Präzise, nachvollziehbar, mit Quellenbezug. Umgesetzt mit pgvector auf eigener Infrastruktur.
03.3 · Automation · AI
KI, die mit euren Daten denkt.
Agents, RAG, Chatbots und ML-Pipelines — LLM-Systeme mit eigener Wissensbasis, die entscheiden, nicht nur ausführen, und DSGVO-konform bleiben.
Das Problem
Generische KI weiß alles — nur nichts über euch.
Ein Standard-Chatbot beantwortet allgemeine Fragen passabel und versagt bei jeder, die euer konkretes Produkt, eure Verträge oder eure Abläufe betrifft. Er halluziniert, weil ihm die Grundlage fehlt. Und an die Cloud weitergereichte Daten will man bei sensiblen Prozessen ohnehin nicht. Wir lösen beides: eigenes Wissen als Grundlage, eigene Infrastruktur als Rahmen.
Worum es geht
AI & intelligente Systeme.
Ein Sprachmodell allein ist ein eloquenter Generalist, der eure Firma nicht kennt. Erst wenn es auf eurem Wissen aufsetzt, wird es nützlich. Genau das bauen wir: Systeme, die aus euren Dokumenten antworten statt zu raten, Agents, die mehrstufige Aufgaben übernehmen, Chatbots, die Support spürbar entlasten. Im Kern steht meist RAG — Retrieval-Augmented Generation — kombiniert mit klassischer Automation, die die KI dort einsetzt, wo Urteil gefragt ist, und definierte Schritte dort, wo Verlässlichkeit zählt. Gehostet auf eigener Infrastruktur, damit die Daten in Deutschland bleiben.
Was wir liefern
Die Bausteine.
AI-Agents
Systeme, die mehrstufige Aufgaben eigenständig durchziehen: Tickets vorfiltern, Verträge vorprüfen, Recherchen bündeln. Die KI entscheidet, welcher Schritt als nächstes kommt.
Chatbots & Assistenten
Dialogsysteme für Support und interne Hilfe, angebunden an eure Wissensbasis. Sie nehmen Standardfragen ab und geben sauber an Menschen weiter, wo es nötig ist.
ML- & LLM-Pipelines
Einbettung in eure Prozesse: Daten rein, Modell, Ergebnis raus — mit Logging, Versionierung und Human-in-the-loop, wo Entscheidungen Gewicht haben.
Wie wir arbeiten
Der Weg.
01
Use Case schärfen
Was soll die KI wirklich übernehmen — und wo bleibt der Mensch? Wir definieren den Fall eng, statt „irgendwas mit KI“ zu bauen.
02
Wissensbasis aufbauen
Eure Dokumente werden aufbereitet, eingebettet und durchsuchbar gemacht. Saubere Daten sind die halbe Antwortqualität.
03
System bauen & prüfen
Wir bauen Agent, RAG oder Bot und testen gegen echte Fragen. Was halluziniert oder danebenliegt, fällt im Test auf, nicht beim Kunden.
04
Einbetten & absichern
Integration in eure Kanäle, mit Monitoring, Guardrails und Human-in-the-loop. Dazu Dokumentation, was wo verarbeitet wird — passend zum EU AI Act.
Was du bekommst
- RAG-System mit eigener Wissensbasis (pgvector)
- AI-Agent oder Chatbot, in Betrieb
- Anbindung an eure Kanäle & Systeme
- Guardrails, Logging & Human-in-the-loop
- Dokumentation der Datenverarbeitung (EU AI Act)
Typische Anlässe
- +„Support bekommt dieselbe Frage 50× pro Woche“
- +„Vertrags-Prüfung dauert jedes Mal 2 Stunden“
- +Wissen steckt in Dokumenten, die niemand schnell durchsucht
- +Anfragen müssen vorsortiert werden, bevor ein Mensch ran muss
In Zahlen
RAG
Antworten aus euren Dokumenten
DE
gehostet auf eigener Infrastruktur
0
Einheits-KI-Brei von der Stange
Häufige Fragen
FAQ.
Retrieval-Augmented Generation: Der Bot zieht Antworten aus euren eigenen Dokumenten statt zu raten — präzise und nachvollziehbar. Auf eigener Infrastruktur in Deutschland gehostet bleibt die Datenkontrolle bei euch, DSGVO-konform by design.
Automation führt definierte Schritte in fester Reihenfolge aus. KI entscheidet selbst, welcher Schritt als nächstes kommt. In der Praxis kombinieren wir beides — etwa n8n-Workflows mit einem LLM-Agent als Entscheider.
Ja, mit Grenzen. Human-in-the-loop, wo nötig — die KI macht den Vorschlag, ein Mensch entscheidet. Dazu saubere Dokumentation, was wo verarbeitet wird, passend zum EU AI Act. Keine Blackbox in kritischen Abläufen.
Als Modell-Schicht Anthropic Claude, als Wissensbasis pgvector auf Supabase und PostgreSQL, dazu n8n und Custom-Code für die Logik drumherum. Alles mit Monitoring und Logging — auch KI-Systeme bauen wir nicht ohne Überwachung.
Mehr aus Automation & AI
Weitere Bereiche.
03.1 Automation & Prozesse ↗ Workflow-Automation, Trigger-Systeme und Integrationen — die Handgriffe, die ihr heute 20× am Tag macht, laufen ab jetzt von allein. 03.2 Data & Integrationen ↗ API-Anbindungen, ETL, Data-Warehousing und saubere Datenmodelle — eine Quelle der Wahrheit statt fünf Systeme, die sich widersprechen. 03.4 AI-Governance ↗ EU AI Act, Risikoklassen, Audit-Prozesse und menschliche Kontrolle — damit eure KI nicht nur funktioniert, sondern auch erklärbar und rechtssicher bleibt. ↩ Übersicht Automation & AI ↗ Alle Bereiche dieser Disziplin im Überblick.
⟩
Bereit? Lass uns dein
Lass uns dein
Projekt bauen.
Ganz gleich, ob konkrete Pläne oder erst eine grobe Idee: Schreib uns, und wir sagen dir, was wir daraus machen würden.
Projekt starten ↗