RAG-Systeme & Wissensautomation
Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, die aus Ihren Dokumenten, Tools und Geschäftsdaten antworten.
Ich entwerfe und baue RAG-Systeme, die Sprachmodelle mit privaten Wissensdatenbanken, Produktdokumentation, Support-Historie und operativen Daten verbinden. Die Arbeit umfasst Ingestion, Chunking, Embeddings, Vektorsuche, Metadatenfilter, Quellenangaben, Evaluation und die Automationsworkflows rund um den Assistant.
Use Cases
Interne Wissensassistenten
SOPs, Policies, Onboarding-Dokumente und interne Wikis in einen durchsuchbaren KI-Assistenten mit Zitaten und Zugriffskontrollen verwandeln.
Customer-Support-Automation
Support-Tickets, Help-Center-Artikel und Produktdokumentation verbinden, damit ein KI-Agent präzise Antworten entwerfen und unsichere Fälle eskalieren kann.
Sales-Enablement-Suche
Sales-Teams können Case Studies, Pricing Notes, Einwandbehandlung und CRM-Kontext über einen geerdeten Assistant durchsuchen.
Dokumentenintensive Workflows
Aus Verträgen, Rechnungen, Reports oder technischen Handbüchern extrahieren und antworten, während Quellenreferenzen für Review erhalten bleiben.
Häufige Fragen
Welche Vektordatenbank nutzen Sie?
Das hängt von Skalierung und Datensensitivität ab. Für produktive SaaS-Workflows nutze ich Pinecone oder managed Postgres Vector Search, für kleinere private Deployments ChromaDB oder lokale Stores.
Wie verhindern Sie erfundene Antworten?
Ich erde Antworten im abgerufenen Kontext, gebe Quellen zurück, erzwinge strukturierte Antwortformate und setze Confidence-Schwellen, damit unsichere Antworten zur Prüfung gehen.
Kann RAG an Live-Geschäftssysteme angebunden werden?
Ja. Statische Dokumente sind nur eine Quelle. Ich kann Retrieval mit CRMs, Ticketsystemen, Datenbanken, Cloud Storage und n8n-Workflows verbinden, wenn der Assistant frischen operativen Kontext braucht.
Was Sie bekommen
- →Knowledge-Base-Architektur und Dokumenten-Ingestion
- →Chunking-Strategie, Embeddings und Vektordatenbank-Setup
- →Metadatenfilter und berechtigungsbewusste Retrieval-Logik
- →Quellenangaben und Answer Grounding
- →Evaluationsdatensätze und Retrieval-Qualitätstests
- →Deployment, Monitoring und Übergabedokumentation
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