Use Case

Internes Wissen sofort auffindbar machen.

Das Wissen Ihres Unternehmens liegt verstreut in Wikis, Dokumenten, Tickets und Altsystemen. Eine RAG-Suche beantwortet Fragen in natürlicher Sprache, mit Quellenangabe und unter Beachtung der Berechtigungen.

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Was ist RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert eine Suche über Ihre eigenen Inhalte mit einem Sprachmodell. Die Antwort basiert auf gefundenen Quellen aus Ihren Daten, jede Aussage ist belegt. Das macht sie überprüfbar und aktuell.

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Qualitätsmerkmale

  • Jede Antwort mit Quellenangabe, nachvollziehbar belegt
  • Berechtigungssteuerung: jeder sieht nur, was er sehen darf
  • Neue Dokumente sind sofort durchsuchbar, die Suche aktualisiert sich laufend
  • Datenqualität als Voraussetzung: wir räumen die Quellen mit auf

Quellen

Typische Wissensquellen, die wir anbinden

Eine Suche über das, was bei Ihnen schon vorhanden ist.

  • Wikis und Confluence
  • SharePoint und Dateiablagen
  • Handbücher, Richtlinien und technische Dokumentation
  • Tickets, Mails und Servicefälle
  • Altsysteme und Datenbanken

Vorgehen

Unser Vorgehen

So bauen wir eine Wissenssuche, die belastbare Antworten gibt.

  1. 01

    Quellen anbinden und aufbereiten.

    Wir binden Ihre Wikis, Ablagen und Altsysteme an, bereinigen die Inhalte und bereiten sie für die Suche auf.

  2. 02

    Retrieval mit Berechtigungsfilter.

    Zu jeder Frage holt das System die passenden Stellen aus Ihren Quellen, und zwar nur die, für die der Nutzer freigegeben ist.

  3. 03

    Antwort mit Quellenangabe.

    Das Sprachmodell formuliert die Antwort aus den gefundenen Stellen und verweist auf die Quelle, damit jede Aussage überprüfbar ist.

  4. 04

    Evaluierung und Betrieb.

    Wir messen die Antwortqualität an echten Fragen, justieren nach und halten die Suche im Betrieb aktuell.

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RAG oder Fine-Tuning?

Für interne Wissenssuche ist RAG fast immer die richtige Wahl: günstiger, aktuell zu halten und mit Quellennachweis. Fine-Tuning lohnt sich eher für Stil und Format, nicht für Faktenwissen.

Erfahrung

Warum appDev

appDev baut seit über 15 Jahren Backend- und Integrationssoftware, auch für Krankenkassen, Banken und Industrie. Daten aus vielen Systemen zusammenzuführen, Berechtigungen sauber abzubilden und nachvollziehbar zu arbeiten ist dort das tägliche Geschäft.

Genau das braucht eine Wissenssuche, die im Unternehmen Vertrauen verdient. Sie sprechen direkt mit den festangestellten Senior-Entwicklern, die Ihre Lösung umsetzen.

EU-Hosting

Verarbeitung und Speicherung innerhalb der EU.

Datenschutz von Anfang an

Datenminimierung und Berechtigungssteuerung, eingebaut ab dem ersten Entwurf.

AI-Act-Check inklusive

Konformitäts-Einordnung für Ihren Use Case gehört dazu.

FAQ

Häufige Fragen

Was ist RAG?

RAG verbindet eine Suche über Ihre eigenen Dokumente mit einem Sprachmodell. Die Antwort stützt sich auf die gefundenen Quellen und ist dadurch belegt und aktuell.

RAG oder Fine-Tuning, was ist besser?

Für Faktenwissen und interne Suche ist RAG meist besser: günstiger, leicht aktuell zu halten und mit Quellenangabe. Fine-Tuning eignet sich eher für festen Stil oder Format.

Sieht jeder alle Inhalte?

Nein. Die Berechtigungssteuerung sorgt dafür, dass Nutzer nur Quellen sehen, für die sie freigegeben sind.

Wie geht ihr mit Halluzinationen um?

Jede Antwort stützt sich auf belegte Stellen aus Ihren Quellen und nennt sie, damit Sie sie prüfen können. Ist die Quellenlage zu dünn, macht das System das transparent. So bleibt die Suche verlässlich.

Welche Quellen lassen sich anbinden?

Wikis, SharePoint, Dateiablagen, Handbücher, Tickets und Altsysteme. Welche bei Ihnen relevant sind, klären wir zu Beginn.

Wie lange dauert die Einführung?

Eine erste, nützliche Wissenssuche steht im Piloten in sechs bis acht Wochen. Den genauen Umfang schneiden wir vorab scharf.

Einstieg

So starten Sie

Der Einstieg ist eine Discovery für 1.900 €, anrechenbar. Wir sehen uns Ihre Quellen an und schärfen den Use Case. Sie bekommen ein verbindliches Festpreis-Angebot. Der Pilot bringt die Suche dann in sechs bis acht Wochen produktiv, ab 39.000 €.

Passt dieser Use Case zu Ihnen?

Wir schneiden ihn mit Ihnen scharf und sagen ehrlich, ob ein Festpreis-Pilot sich rechnet.