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PDFs, Word, Tabellen, Websites, Notion, Drive und Datenbanken – automatisch zerlegt, bereinigt und eingebettet.
KI- & RAG-Anwendungen
Ihr Wissenbeantwortet Fragen.
Wir machen aus Handbüchern, Richtlinien, Verträgen und Tickets einen Assistenten, dem Ihr Team und Ihre Kunden vertrauen können – fundiert, mit Quellen und messbar.
Module
- Document ingestion
- Hybrid search
- Chat with citations
- Admin & analytics
- Prompt manager
- Evaluation suite
- WhatsApp bot
Entwickelt mit
- Claude
- OpenAI
- PostgreSQL
- pgvector
- NestJS
- Next.js
Funktionen
Alles, was ein ernsthaftes RAG-System braucht
Hybrides Retrieval
Semantische Suche mit pgvector, kombiniert mit Stichwort-Ranking und Metadatenfiltern – damit jedes Mal der richtige Absatz erscheint.
Fundiert, mit Quellenangaben
Jede Antwort verweist auf ihre Quellpassage. Keine Quelle, keine Aussage.
Leitplanken & Berechtigungen
Zugriff auf Zeilenebene, Schwärzung personenbezogener Daten und Themengrenzen – Nutzer sehen nur, was sie sehen dürfen.
Evaluiert, nicht geraten
Golden-Question-Testsets und Antwortbewertung laufen bei jeder Änderung an Prompts oder Modellen.
Passt zu Ihrem Stack
REST-APIs, WhatsApp, Slack, Web-Widget oder eingebettet in Ihr bestehendes Produkt.
So liefern wir
In wenigen Wochen von Dokumenten zum verlässlichen Assistenten
- 01
Wissens-Audit
Woche 1Wir erfassen Quellen, Zugriffsregeln und die 50 wichtigsten Fragen.
- 02
Pipeline & Index
Wochen 2–3Einlesen, Chunking-Strategie und hybride Suche – abgestimmt auf Ihre Daten.
- 03
Assistent & Leitplanken
Wochen 3–4Chat-Oberfläche, Quellenangaben, Berechtigungen und Sicherheitsgrenzen.
- 04
Evaluieren & launchen
Ab Woche 5Golden-Set-Bewertung, Pilotphase mit Mitarbeitenden, dann Produktiv-Rollout mit Monitoring.
Häufig gestellte Fragen
RAG-Fragen, beantwortet
01Werden unsere Daten zum Training von KI-Modellen verwendet?
Nein. Wir nutzen Enterprise-API-Bedingungen, bei denen Anbieter nicht mit Ihren Daten trainieren, und können bei Bedarf Open-Weight-Modelle vollständig auf Ihren eigenen Servern betreiben.
02Wie genau sind die Antworten?
Antworten beschränken sich auf abgerufene Textpassagen und zitieren diese. Vor dem Launch messen wir die Genauigkeit anhand eines Golden Sets Ihrer echten Fragen und verfolgen sie danach weiter.
03Lässt es sich on-premise betreiben?
Ja. Der gesamte Stack – Datenbank, Vektorindex, Anwendung und optional das Modell – lässt sich innerhalb Ihres Netzwerks betreiben.
Live
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Weiterlesen
01
Sprach-KI auf selbst gehostetem LiveKit
KI-Interviewer
Sprachinterviews in Echtzeit, auf Ihren eigenen Servern.
02
RAG für das Personalwesen
KI-HR-Manager
Ihre HR-Richtlinien beantworten Mitarbeiterfragen rund um die Uhr.
03
Headless-CMS
CMS & Content-Plattformen
Ihr Team bearbeitet alles. Entwickler rühren nichts an.
Sie haben einen Stapel Dokumente, die niemand liest?
Schicken Sie uns ein Beispiel. Wir zeigen Ihnen einen funktionierenden Prototyp, der daraus antwortet.