Produkt
KI-gestützte Dokumentenrecherche
Wer regelmäßig große Mengen an Fachliteratur, internen Dokumenten oder Berichten auswertet, kennt das Problem: Standard-KI-Modelle wie ChatGPT kennen Ihre spezifischen Dokumente nicht, haben keinen Zugriff auf aktuelle Publikationen und erfinden im schlimmsten Fall Quellen, die es nicht gibt. Ein Retrieval-Augmented Generation-System (RAG) löst das: Es durchsucht Ihre eigene Dokumentenbasis, findet die relevanten Stellen und beantwortet Fragen auf Basis echter Quellen. Jede Aussage ist nachvollziehbar und zitierfähig einer konkreten Textstelle zugeordnet.
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Ihr Mehrwert
Antworten die auf Ihren Dokumenten basieren
Das System durchsucht nur die Dokumentenbasis, die Sie definieren: interne Archive, Fachdatenbanken, PDF-Sammlungen. Keine Vermischung mit öffentlichem Internetwissen.
Jede Aussage mit Quellennachweis
Jede Antwort verweist auf die genaue Textstelle, aus der sie stammt. Das macht Ergebnisse zitierfähig und nachprüfbar.
Keine Halluzinationen
Das Modell antwortet nur auf Basis der gefundenen Dokumente. Wenn keine passende Quelle vorhanden ist, sagt es das, statt eine Antwort zu erfinden.
Schnell umsetzbar
Neue Dokumente werden in die Wissensbasis aufgenommen. Das Modell muss dafür nicht neu trainiert werden, somit bleiben Aufwand und Kosten überschaubar.
Ihr Ansprechpartner
Dr. Paul Springer
Head of Data Science
Paul bringt über 10 Jahre Erfahrung in KI-Entwicklung, Data Science und Projektleitung mit. Er hat komplexe KI-Projekte in Versicherung, Medizin, Landwirtschaft und Finanzdienstleistung geleitet und kennt sowohl die technische als auch die strategische Seite von KI-Vorhaben.
Unsere Zusammenarbeit
- 1
Dokumentenbasis definieren und aufbereiten
Welche Dokumente sollen durchsuchbar sein, in welchen Formaten liegen sie vor und wie werden sie aktuell gehalten? Das bestimmt die Architektur des Systems.
- 2
Vektordatenbank aufbauen
Die Dokumente werden in eine Vektordatenbank überführt, die eine semantische Suche ermöglicht: das System findet relevante Stellen auch wenn die genauen Suchbegriffe nicht wortwörtlich im Text vorkommen.
- 3
Sprachmodell anbinden und konfigurieren
Ein Sprachmodell wird so konfiguriert, dass es ausschließlich auf Basis der gefundenen Dokumentenstellen und mit Quellenangabe, ohne Rückgriff auf externes Wissen antwortet.
- 4
Übergabe und Einweisung
Das System wird übergeben und die Nutzer eingewiesen. Neue Dokumente können selbst ohne technische Unterstützung hinzugefügt werden.
Instrumente
- Python
- Vektordatenbank
- LLM-Auswahl und -Anbindung
Ergebnisse
- RAG-System
- Dokumentenbasis
- Schulung
Betrieb
- Durch Ihr Team
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