RAG-Entwicklung (Retrieval-Augmented Generation)

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.

Context Studios -- RAG-Entwicklung BerlinPinecone · Weaviate · LangChain · LlamaIndexDSGVO-konform · EU AI ActBerlin-Charlottenburg seit 2024
LLM-Entwicklung entdecken

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

1

Beratungsgespräch

Tag 1

Kostenloses Erstgespräch per Video-Call. Wir verstehen Ihr Business, identifizieren KI-Potenziale und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit und Zeitplan.

2

Angebot & Planung

Tag 2–3

Detaillierte Feature-Aufschlüsselung, Festpreis-Angebot, technischer Architekturplan und Wochen-Meilensteine.

3

KI-beschleunigte Entwicklung

Wochen 1–4

Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos. Funktionierendes MVP in 4 Wochen mit produktionsreifem Code und automatisierten Tests.

4

Launch & Support

Woche 4+

Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation. Inklusive 2 Wochen Priority-Support nach Go-Live.

Häufige Fragen zur RAG-Entwicklung

RAG-Entwicklung kombiniert Information Retrieval mit Text-Generierung: Zuerst werden relevante Dokumente gefunden, dann generiert das LLM eine Antwort basierend auf diesen Quellen. RAG-Entwicklung eliminiert so Halluzinationen.

RAG-Entwicklung fuer Ihr Unternehmen

RAG-Entwicklung -- Machen Sie Ihr Unternehmenswissen intelligent durchsuchbar. Starten Sie Ihre RAG-Entwicklung mit Context Studios in Berlin.

hello@contextstudios.ai

Unser RAG-Technologie-Stack

AI & ML

Anthropic Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6OpenAI GPT-5.2 / GPT-5.3-Codex / o3-proGoogle Gemini 3.1 Pro & Gemini 3 FlashOpen-Source LLMs (Llama 4, Qwen 3, DeepSeek v3.2, Mistral)LangChain & LlamaIndexRAG & Vector DBs (Pinecone, Weaviate)MCP (Model Context Protocol)Hugging Face TransformersComputer Vision (YOLO, SAM 2)ElevenLabs (Voice AI)Google Veo 3.1 (Video AI)

Web & Mobile

Next.js 16 & React 19TypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSS v4Shadcn/uiVercel Edge Runtime

Backend & Daten

Node.js & Hono (Edge)PythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI 3.1

DevOps & Infrastruktur

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD-Pipelines (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)

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

Kundenservice

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.

Automatisierte ErstantwortMehrsprachig24/7 verfügbar
Wissensmanagement

RAG-basiertes Dokumentensystem

RAG-Entwicklung eines Dokumentensystems fuer tausende Fachunterlagen: Semantische Suche mit Quellenreferenzen. Diese RAG-Entwicklung beschleunigte die Recherche um 80%.

Quellenbasierte AntwortenSchnelle SucheSkalierbar
Prozessautomatisierung

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%.

End-to-End automatisiertFehlerreduktionZeitersparnis

RAG-Entwicklung -- Beratung in Berlin

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