KI-Copilots & RAG-Systeme
Entwicklung maßgeschneiderter KI-Assistenten mit Retrieval Augmented Generation (RAG) für deutschen Mittelstand. Ihre PDFs, Confluence-Seiten und Wissensdatenbanken werden intelligent durchsuchbar – ohne dass sensible Daten zum Training öffentlicher KI-Modelle genutzt werden. Wahlweise mit GPT-5.2, Claude 4 oder komplett self-hosted mit Llama 4.
Ihre Vorteile auf einen Blick
RAG statt Training: Ihre Daten bleiben privat
Retrieval Augmented Generation sendet nur relevante Dokument-Auszüge temporär an LLMs. Keine Gefahr, dass Geschäftsgeheimnisse ins Modell-Training fließen.
GPT-5.2 Expertise: Cutting-Edge Qualität
Ich setze auf die neuesten LLMs (GPT-5.2, Claude 4) für beste Antwortqualität. Alternative: Llama 4 self-hosted für maximale Datensouveränität.
Multi-Source Knowledge Base
PDFs, Confluence, SharePoint, Notion, Google Docs – alle Quellen werden indexiert. Semantische Suche über Abteilungsgrenzen hinweg.
Role-Based Access Control (RBAC)
Nicht jeder Mitarbeiter sieht alle Dokumente. Permissions werden aus Ihrem bestehenden System übernommen. Audit-Logs für Compliance.
Bewährter Technologie-Stack
Modernste Tools und Frameworks für maximale Performance und Zukunftssicherheit
Mein Entwicklungsprozess
Transparenter, iterativer Ansatz für maximalen Projekterfolg
Use-Case Definition
Welches Problem soll KI lösen? Customer-Support, interne Wissensdatenbank, Lead-Qualifizierung? Ich definiere messbare KPIs.
Daten-Vorbereitung
Dokumente sammeln (PDFs, Word, Confluence). Text-Chunking, Embedding-Erstellung, Vektordatenbank-Setup. Metadata-Extraction.
RAG-System Development
Retrieval-Logic, Prompt-Engineering, LLM-Integration (GPT-4, Claude). Testing mit realen Queries. Fine-Tuning für bessere Relevanz.
Deployment & Training
Self-Hosted oder Cloud. User-Interface (Chat, Slack-Bot, API). Team-Training, Monitoring, Feedback-Loop für kontinuierliche Verbesserung.
Was Sie erwartet
Konkrete Leistungen und Deliverables für Ihr Projekt
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Ihre Dokumente bleiben intern. Nur relevante Ausschnitte werden temporär an LLM geschickt. Keine Daten ins Training, volle Kontrolle.
Multi-Source Knowledge Base
PDFs, Word, Confluence, Notion, SharePoint, Google Docs. Alle Quellen werden indexiert. Semantische Suche über alle Dokumente hinweg.
Fine-Tuned Responses
Prompt-Engineering für Ihren Tone-of-Voice. Custom Instructions für branchenspezifisches Wording. Few-Shot-Examples für bessere Antworten.
Source Attribution
Jede Antwort mit Quellenangabe. Nutzer können Original-Dokumente verifizieren. Transparenz und Vertrauenswürdigkeit.
Access Control
Nicht jeder Mitarbeiter sieht alle Dokumente. Role-Based Access Control (RBAC). Dokument-Level Permissions aus Ihrem System vererbt.
Self-Hosted Option
Für maximale Sicherheit: Lokale LLMs (Llama 3, Mistral). Komplett on-premise. Keine Cloud-APIs. 100% Datensouveränität.
Häufige Fragen
Antworten auf die wichtigsten Fragen zu meiner Arbeitsweise
Was ist der Unterschied zu ChatGPT?
ChatGPT kennt Ihre Firmendaten nicht. Meine RAG-Systeme haben Zugriff auf Ihre internen Dokumente – aber Ihre Daten verlassen nie Ihre Infrastruktur.
Welche LLMs nutzen Sie?
Primär OpenAI GPT-5 und GPT-4, oder Anthropic Claude (via API mit DPA). Für höchste Qualität setze ich auf GPT-5, das noch bessere Reasoning und Context-Verständnis bietet. Alternativ: Self-Hosted Llama 3, Mistral. Abhängig von Datenschutz-Anforderungen und Budget.
Wie genau sind die Antworten?
Hängt von Datenqualität ab. Bei guten, strukturierten Dokumenten: 85-95% Accuracy. Ich baue Confidence-Scores ein – das System sagt, wenn es unsicher ist.
Kann der KI-Assistent auch Aktionen ausführen?
Ja, mit Function-Calling. Der Assistent kann z.B. Tickets erstellen, E-Mails senden, Datenbank-Einträge aktualisieren. Voll programmierbar.
Was kostet eine RAG-Implementierung?
Setup: €20.000-50.000 (je nach Komplexität). Laufende Kosten: €200-1.000/Monat (LLM-API + Server). Self-Hosted teurer im Setup, günstiger langfristig.
Wie lange dauert die Implementierung?
MVP: 4-6 Wochen (einfacher Chat-Bot mit Dokumenten). Production-Ready: 2-3 Monate (mit Access-Control, Monitoring, Fine-Tuning).
Bereit, Ihr Projekt zu starten?
Lassen Sie uns in einem kostenlosen Erstgespräch über Ihre Anforderungen sprechen. Keine Verkaufsmasche, nur ehrliche Einschätzung.
Antwort innerhalb von 24 Stunden garantiert