RAG-Entwicklung (Retrieval-Augmented Generation)
RAG-Entwicklung vom Berliner Spezialisten: Context Studios realisiert Ihre RAG-Entwicklung fuer praezise, quellenbasierte KI-Antworten -- professionelle RAG-Entwicklung mit Vektordatenbanken und LLM-Integration.
Was ist RAG-Entwicklung?
RAG-Entwicklung (Retrieval-Augmented Generation) bezeichnet die Konzeption und Umsetzung von KI-Architekturen, die Sprachmodelle mit externen Wissensquellen verbinden. RAG-Entwicklung löst das zentrale Problem halluzinierter Antworten durch quellenbasierte Faktenprüfung. Professionelle RAG-Entwicklung kombiniert Vektorsuche und Sprachmodelle für präzise Antworten auf Basis Ihrer Unternehmensdaten. Context Studios liefert produktionsreife RAG-Entwicklung mit Enterprise-Sicherheit und Skalierbarkeit.
- Spezialisierung
- Vektor-Datenbanken, Embedding-Strategien, Hybrid-Search, Re-Ranking
- Technologien
- Pinecone, Weaviate, pgvector, LangChain, LlamaIndex, Cohere Rerank
- Zielgruppe
- Unternehmen mit umfangreichen Wissensdatenbanken und Dokumenten
- Projektdauer
- 4–12 Wochen für produktionsreife RAG-Systeme
- Investition
- Ab €20.000 für RAG-MVP, €50.000–150.000 für Enterprise
- Compliance
- DSGVO, Datenlokalisierung, Zugriffskontrolle, Audit-Trails
LLM-Entwicklung, KI-Wissensmanagement, KI-Dokumentenverarbeitung, KI-Chatbot-Entwicklung, LLM Fine-Tuning
Unsere RAG-Entwicklungsleistungen
Von der Dokumentenaufbereitung bis zur produktionsreifen Wissensdatenbank
Intelligente Dokumentenaufbereitung
RAG-Entwicklung mit optimierten Embedding-Pipelines: Dokumente, Wissensdatenbanken und FAQ-Sammlungen werden praezise eingebettet. Unsere RAG-Entwicklung nutzt modernste Embedding-Modelle fuer maximale Relevanz.
Vektordatenbank-Architektur
RAG-Entwicklung mit Hybrid-Retrieval: Kombination aus semantischer Vektorsuche und klassischem Keyword-Matching. Unsere RAG-Entwicklung maximiert Recall und Praezision gleichzeitig.
Semantische Suche & Hybrid-Retrieval
RAG-Entwicklung mit Chunking-Optimierung: Intelligente Dokumentenaufteilung fuer optimale Kontextfenster. Unsere RAG-Entwicklung findet die ideale Balance zwischen Granularitaet und Kontext.
Chunking-Strategie & Embedding-Optimierung
RAG-Entwicklung mit Quellenverankerung: Jede Antwort referenziert die zugrundeliegenden Dokumente. Unsere RAG-Entwicklung macht KI-Antworten nachvollziehbar und vertrauenswuerdig.
Antwort-Evaluation & Qualitätssicherung
RAG-Entwicklung mit automatischer Indexierung: Neue Dokumente werden sofort eingebettet und durchsuchbar. Unsere RAG-Entwicklung haelt Ihre Wissensbasis stets aktuell.
Inkrementelle Datenaktualisierung
RAG-Entwicklung mit Evaluierungspipeline: Automatische Messung von Antwortqualitaet, Relevanz und Vollstaendigkeit. Unsere RAG-Entwicklung verbessert sich datenbasiert kontinuierlich.
Unser RAG-Entwicklungsprozess
Beratungsgespräch
Tag 1Kostenloses Erstgespräch per Video-Call. Wir verstehen Ihr Business, identifizieren KI-Potenziale und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit und Zeitplan.
Angebot & Planung
Tag 2–3Detaillierte Feature-Aufschlüsselung, Festpreis-Angebot, technischer Architekturplan und Wochen-Meilensteine.
KI-beschleunigte Entwicklung
Wochen 1–4Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos. Funktionierendes MVP in 4 Wochen mit produktionsreifem Code und automatisierten Tests.
Launch & Support
Woche 4+Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation. Inklusive 2 Wochen Priority-Support nach Go-Live.
Häufige Fragen zur RAG-Entwicklung
RAG-Entwicklung fuer Ihr Unternehmen
RAG-Entwicklung -- Machen Sie Ihr Unternehmenswissen intelligent durchsuchbar. Starten Sie Ihre RAG-Entwicklung mit Context Studios in Berlin.
Unser RAG-Technologie-Stack
AI & ML
Web & Mobile
Backend & Daten
DevOps & Infrastruktur
RAG-Lösungen nach Branche
Rechtsbranche
RAG-Entwicklung fuer Rechtsabteilungen: Intelligente Suche in Vertraegen, Urteilen und Gesetzen. Unsere RAG-Entwicklung findet relevante Praezedenzfaelle in Sekunden.
Pharma & Life Sciences
RAG-Entwicklung fuer den Kundenservice: Automatische Antworten aus der Wissensdatenbank. Unsere RAG-Entwicklung beantwortet Kundenanfragen praezise und quellenbasiert.
Technische Dokumentation
RAG-Entwicklung fuer das Gesundheitswesen: Medizinische Fachliteratur und Leitlinien intelligent durchsuchen. Unsere RAG-Entwicklung unterstuetzt klinische Entscheidungsfindung.
Versicherungen
RAG-Entwicklung fuer den Finanzsektor: Recherche in Berichten, Analysen und regulatorischen Dokumenten. Unsere RAG-Entwicklung beschleunigt finanzielle Due Diligence.
Beratung & Professional Services
RAG-Entwicklung fuer HR und Recruiting: Intelligente Suche in Policies, Handbüchern und Schulungsmaterialien. Unsere RAG-Entwicklung beantwortet Mitarbeiterfragen sofort.
Öffentlicher Sektor
RAG-Entwicklung fuer Forschung und Entwicklung: Semantische Suche in wissenschaftlichen Publikationen und Patenten. Unsere RAG-Entwicklung beschleunigt den Innovationsprozess.
Projektbeispiele
Typische KI-Projekte, die wir umsetzen
KI-gestützter Support-Agent
RAG-Entwicklung eines KI-gestuetzten Support-Agenten: Quellenbasierte Antworten aus der Wissensdatenbank fuer 73% automatisierte Anfragenbearbeitung. Diese RAG-Entwicklung lieferte praezise, verifizierbare Antworten.
RAG-basiertes Dokumentensystem
RAG-Entwicklung eines Dokumentensystems fuer tausende Fachunterlagen: Semantische Suche mit Quellenreferenzen. Diese RAG-Entwicklung beschleunigte die Recherche um 80%.
Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten
RAG-Entwicklung fuer Workflow-Automatisierung: KI-Agenten greifen kontextbezogen auf Unternehmenswissen zu. Diese RAG-Entwicklung reduzierte manuelle Recherchearbeit um 70%.
RAG-Entwicklung -- Beratung in Berlin
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