RAG-Beratung Schweiz
RAG-Beratung in der Schweiz für interne Wissenssysteme
RAG ist der richtige Ansatz, wenn Ihr Unternehmen KI-Antworten braucht, die auf eigenen Dokumenten, Richtlinien, Berichten und Tools beruhen. Fanktank entwirft und baut Retrieval-Systeme mit Fokus auf Quellenqualität, Nachvollziehbarkeit, Berechtigungen und messbarer Antwortzuverlässigkeit.
Erfahrung mit Hybrid Retrieval, BM25, Vektorsuche, Reranking, Chunking, Metadaten-Design und Zitier-Workflows.
Produktionsreife Betrachtung von Zugriffskontrolle, Dokumentenupdates, Evaluationssets und Fehlermodi.
Praktischer Fokus auf Business-Nutzer, die vertrauenswürdige Antworten brauchen, nicht Demos, die nur mit sauberen Beispiel-PDFs funktionieren.
RAG ist mehr als PDFs hochladen
Ein zuverlässiges RAG-System braucht Dokumentenvorbereitung, Chunking-Strategie, Metadaten, Retrieval-Evaluation, Prompt-Design, Zitierlogik und einen Prozess für Updates. Ohne diese Teile wirkt das System in einer Demo gut, scheitert aber an echten internen Fragen.
Die Architektur hängt vom Risiko ab
Ein Sales-Wissensassistent, ein Assistent für klinische Richtlinien und ein ERP-integrierter Workflow-Assistent sollten nicht gleich gebaut werden. Das richtige Design hängt von Datensensibilität, benötigten Quellen, Berechtigungen, Latenz, Kosten und der Erkennung falscher Antworten ab.
Wie Fanktank RAG-Systeme baut
Ein typisches Projekt startet mit einem Inhalts- und Sicherheitsaudit, danach folgen Pilot-Korpus, Retrieval-Evaluation, Qualitätschecks der Antworten und eine produktive Architektur, die bei Dokumentenänderungen wartbar bleibt.
Gute RAG-Anwendungsfälle
- Interne Assistenten für Richtlinien, Prozesse und Dokumentation.
- Customer-Support-Copilots mit quellenbasierten Antworten.
- Suche in klinischen, Compliance- oder technischen Richtlinien mit Zitaten.
- Suche und Q&A über Berichte, PDFs, Wikis und strukturierte Daten.
Häufige Fragen
Was bedeutet RAG?
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Ein KI-System ruft relevante Unternehmensinformationen ab, bevor es antwortet, damit Antworten auf aktuellen Quellen beruhen.
Kann ein RAG-System Quellen zitieren?
Ja. Quellenangaben sollten von Anfang an in Retrieval und Antwortlogik eingeplant werden, besonders bei geschäftskritischen Systemen.
Können Sie RAG mit bestehenden Tools integrieren?
Ja. Je nach Zugriff und Sicherheitsanforderungen kann ein RAG-System mit Dokumentenablagen, Datenbanken, Wikis, Support-Tools oder ERP-Workflows verbunden werden.