RAG & Enterprise AI · Beratung aus Hannover
RAG-System & KI-Wissensdatenbank für Ihr Unternehmen
Ihre Dokumente, E-Mails und Datenbanken — alles per KI durchsuchbar. Mitarbeiter fragen in natürlicher Sprache und erhalten sofort die richtige Antwort, mit Quellenangabe und Beleg. Wir konzipieren, bauen und betreiben Ihr RAG-System aus Hannover, remote im gesamten DACH-Raum.
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Wenn Unternehmenswissen mehr kostet, als es nützt
- Wissen steckt verstreut in tausenden Dokumenten, E-Mail-Verläufen und SharePoint-Ordnern.
- Die Suche nach einer Information frisst Arbeitszeit — und endet oft bei einer Liste statt einer Antwort.
- Verlässt ein Experte das Unternehmen, geht sein nicht dokumentiertes Wissen mit ihm verloren.
- Allgemeine KI-Tools kennen Ihre internen Daten nicht und erfinden bei Detailfragen Antworten.
Ein RAG-System löst diese Punkte an der Wurzel: Es verbindet Ihre verstreuten Quellen mit einer KI, die in natürlicher Sprache antwortet — belegt mit dem Quelldokument. So sichern Sie Wissen langfristig und machen es für alle zugänglich.
Unsere RAG-Leistungen
Von der Datenanbindung bis zur belegten KI-Antwort
Datenquellen anbinden
Wir verbinden Ihr RAG-System mit allen relevanten Quellen — E-Mails aus Microsoft 365 oder Google Workspace, Dokumente aus SharePoint, Drive oder Dropbox, dazu Datenbanken, CRM- und Ticketsysteme. Alles wird über sichere APIs indexiert und durchsuchbar.
Semantische Suche & Antworten
Kein Stichwort-Matching, sondern Verständnis der Frage. „Was waren die Lieferprobleme im Q3?" findet die richtigen E-Mails und Notizen, auch wenn das Wort dort nicht vorkommt. Das System erkennt den Kontext und liefert eine konkrete Antwort.
Quellenangaben & Verifizierung
Jede Antwort verweist auf die Originaldokumente. Ihre Mitarbeiter prüfen die Quelle mit einem Klick — kein blindes Vertrauen in die KI. Durch die strikte Quellenbindung werden Halluzinationen auf ein Minimum reduziert.
Zugriffsrechte & Datenschutz
Das System respektiert bestehende Berechtigungen: Wer ein Dokument nicht sehen darf, bekommt auch keine Antworten daraus. DSGVO-konform, auf Wunsch komplett on-premise oder in der EU-Cloud. Sie behalten die volle Kontrolle über Ihre Daten.
Automatische Aktualisierung
Neue Dokumente, E-Mails und Daten werden automatisch indexiert und sind innerhalb von Minuten durchsuchbar — ohne manuelle Pflege. Optional richten wir einen Feedback-Loop ein, mit dem die Antwortqualität durch Nutzung weiter steigt.
Integration in Ihre Tools
Auf Wunsch binden wir das RAG-System dort ein, wo Ihr Team ohnehin arbeitet — im Intranet, im Chat oder im Helpdesk. So nutzen Mitarbeiter die Wissenssuche ohne Medienbruch direkt im gewohnten Arbeitsablauf.
RAG-System statt Stichwortsuche und allgemeiner KI
Der Unterschied liegt darin, wie eine Frage verstanden und beantwortet wird — und woher die Antwort stammt.
Bedeutung verstehen statt Stichworte matchen
Die klassische Suche in SharePoint oder auf dem Dateiserver findet nur Dokumente, die exakt Ihr Suchwort enthalten — und liefert eine Liste. Ein RAG-System versteht die Bedeutung Ihrer Frage, findet auch anders formulierte Inhalte und fasst sie zu einer Antwort zusammen. Im Unterschied zu ChatGPT greift es dabei ausschließlich auf Ihre eigenen, geprüften Daten zu.
Direkt gegenübergestellt
- Versteht die Bedeutung Ihrer Frage (semantisch)
- Liefert eine konkrete Antwort statt einer Dateiliste
- Durchsucht alle Quellen gleichzeitig, mit Quellenangabe
- Antwortet nur aus Ihren eigenen, geprüften Daten
- Klassische Suche braucht das exakte Stichwort
- Klassische Suche endet bei einer Trefferliste
- Allgemeine KI kennt Ihre internen Daten nicht
- Ohne Quellenbindung drohen erfundene Antworten
Kurz gesagt: Sie bekommen eine nachprüfbare Antwort aus Ihren Daten — nicht nur eine Liste oder eine erfundene Auskunft.
Einsatzbereiche
Wo eine KI-Wissensdatenbank den Unterschied macht
Überall dort, wo Mitarbeiter schnell und zuverlässig auf internes Wissen zugreifen müssen — im Büro, im Außendienst oder im Homeoffice.
Support & Kundenservice
- Antworten aus Tickets & Handbüchern
- Kürzere Bearbeitungszeit pro Fall
- Konsistente Auskünfte im Team
Onboarding neuer Mitarbeiter
- Fragen statt Ordner durchsuchen
- Schneller produktiv
- Entlastet einarbeitende Kollegen
Vertriebs-Intelligence
- Alles zu einem Kunden auf einen Blick
- E-Mails, Angebote, Notizen gebündelt
- Vorbereitet ins Gespräch
Compliance & Audit
- Nachweise in Sekunden finden
- Revisionssicher dokumentiert
- Weniger Aufwand bei Prüfungen
Produktion & Qualität
- Zeichnungen & Prüfprotokolle
- Wartungsanleitungen am Arbeitsplatz
- Information ohne Rückfrage
Recht & Vertragsmanagement
- Verträge durchsuchen & vergleichen
- Klauseln und Fristen im Blick
- Hilfreich bei großen Vertragswerken
Sie möchten Ihr Unternehmenswissen in Sekunden auffindbar machen? Wir beraten Sie kostenfrei.
Anwendungsfall besprechenSo entsteht Ihr RAG-System
In vier Schritten zur eigenen KI-Wissensdatenbank
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01
Datenquellen-Analyse
Wir verschaffen uns einen Überblick: Wo liegt Ihr Wissen, in welchen Formaten, welche Quellen sind am wertvollsten? Gemeinsam priorisieren wir die Anbindung.
-
02
MVP & Prototyp
In ein bis zwei Wochen bauen wir einen funktionierenden Prototyp mit einer echten Datenquelle. Ihr Team stellt selbst Fragen und bewertet die Antworten.
-
03
Erweiterung & Integration
Auf Basis des Feedbacks kommen weitere Quellen hinzu, Zugriffsrechte werden feinjustiert und das System wird in Intranet, Chat oder Helpdesk integriert.
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04
Go-Live & Betrieb
Wir rollen das System für alle Nutzer aus. Die automatische Indexierung hält es aktuell; wir überwachen die Leistung und bleiben für Erweiterungen ansprechbar.
Warum Yagemi für Ihr RAG-System?
Wir reden nicht nur über RAG — wir setzen es jeden Tag selbst ein. Diese Praxis fließt in jede Implementierung ein.
Wir nutzen RAG selbst
Unser interner Knowledge Graph macht E-Mails, Projektdokumente und Spezifikationen in Sekunden auffindbar. Diese Erfahrung aus dem Eigeneinsatz fließt in jede Kundenlösung ein.
Erprobt bei Formaten & Konflikten
PDF, Word, Excel, E-Mail, HTML — jedes Format will richtig verarbeitet sein. Wie man widersprüchliche Dokumente behandelt und Halluzinationen vermeidet, wissen wir aus der Praxis.
MVP-First statt Großprojekt
Wir starten mit einem schlanken Prototyp und einer Quelle, dann erweitern wir schrittweise. Greifbare Verbesserungen in jeder Iteration statt monatelanger Projekte ohne Fortschritt.
Aus Hannover, im DACH-Raum
Persönliche Ansprechpartner vor Ort in der Region Hannover, Umsetzung remote im gesamten DACH-Raum. Sie sprechen mit Menschen, die Ihr System selbst gebaut haben.
Was das für Sie bedeutet
Sie sprechen mit Menschen, die solche Systeme selbst gebaut und betrieben haben. Unsere Antworten kommen aus dem täglichen Einsatz — nicht aus der Theorie. Und Sie sehen den Mehrwert schon am MVP, bevor Sie groß investieren.
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Mehr erfahrenFAQ
Häufige Fragen zu RAG-Systemen
Was ist ein RAG-System einfach erklärt?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Das System durchsucht zuerst Ihre eigenen Dokumente und Daten (Retrieval) und formuliert daraus eine Antwort (Generation). Anders als ein allgemeines Sprachmodell antwortet es nur auf Basis Ihrer Informationen — mit Verweis auf das Quelldokument, sodass Sie jede Aussage nachprüfen können.
Was ist eine KI-Wissensdatenbank?
Eine KI-Wissensdatenbank verbindet Ihr verstreutes Unternehmenswissen mit einer KI-Suche. Statt Stichworte einzugeben, stellen Mitarbeiter Fragen in natürlicher Sprache und erhalten eine konkrete Antwort statt einer Trefferliste. Die Quellen reichen von E-Mails über Dokumente bis zu Datenbanken — alles zentral durchsuchbar, mit Beleg und über bestehende Zugriffsrechte abgesichert.
Worin unterscheidet sich ein RAG-System von ChatGPT?
ChatGPT nutzt allgemeines Weltwissen und kennt Ihre internen Daten nicht — bei spezifischen Fragen erfindet es Antworten. Ein RAG-System durchsucht gezielt Ihre eigenen Dokumente und Datenbanken. Die Antworten basieren auf Ihren realen Informationen, mit Quellenangabe. So werden Halluzinationen stark reduziert. Das ist besonders in regulierten Branchen wichtig.
Welche Datenquellen lassen sich an ein RAG-System anbinden?
Microsoft 365, Google Workspace, SharePoint, Confluence, Notion, Jira, CRM-Systeme wie HubSpot oder Salesforce, SQL-Datenbanken, PDF-Archive und lokale Dateiserver. Praktisch jede Quelle, die über eine API oder einen Datei-Export zugänglich ist, lässt sich indexieren. Auch proprietäre Systeme binden wir in vielen Fällen an.
Sind meine Daten bei einem RAG-System sicher?
Ja. Wir bieten Cloud-Lösungen mit EU-Hosting und komplett lokale Installationen auf Ihren eigenen Servern. Beide Varianten sind DSGVO-konform. Ihre Daten verlassen Ihr Unternehmen nicht, wenn Sie das wünschen. Bestehende Zugriffsrechte werden übernommen: Wer ein Dokument nicht sehen darf, erhält auch keine Antworten daraus.
Welche Datenbank kommt für ein RAG-System zum Einsatz?
RAG-Systeme arbeiten meist mit einer Vektordatenbank, in der Dokumente als Bedeutungsmuster (Embeddings) gespeichert werden. Je nach Anforderung kombinieren wir das mit klassischer Volltextsuche oder einem Wissensgraphen. Welche Architektur passt, klären wir anhand Ihrer Datenmenge, Quellen und Antwortqualität — nicht nach festem Schema.
Wie lange dauert die Implementierung eines RAG-Systems?
Ein MVP mit einer Datenquelle ist in ein bis zwei Wochen einsatzbereit. Das reicht, um den Mehrwert zu erleben und intern zu testen. Vollständige Implementierungen mit mehreren Quellen und detaillierten Zugriffsrechten dauern vier bis acht Wochen. Wir arbeiten in Iterationen und liefern in jeder Phase sichtbare Ergebnisse.
RAG-Beratung anfragen
Im kostenfreien Erstgespräch identifizieren wir Ihre wichtigsten Datenquellen und zeigen, wie ein Prototyp mit Ihren echten Daten aussieht. Unverbindlich.
Ihr Ansprechpartner
Lars Paetzold
Über 20 Jahre Digitalisierung und KI-Praxis. Antwortet persönlich auf Ihre Anfrage.
- Telefon+49 511 9999 3960
- E-Mailinfo@yagemi.de
- ErreichbarMo–Do: 08:00–17:00 Uhr | Fr: 08:00–15:00 Uhr
- Analyse Ihrer Datenquellen im Erstgespräch
- Greifbarer MVP statt monatelanger Projekte
- DSGVO-konform: EU-Cloud oder on-premise
- Persönliche Betreuung aus Hannover, remote im DACH-Raum