KI-Copilots & RAG-Systeme
Sicherer KI-Zugriff auf Unternehmensdokumente ohne Training-Risiko. GPT-5, Claude 4 oder vollständig Self-Hosted.
Warum RAG statt Fine-Tuning?
Source Attribution
Jede Antwort mit Quellenangabe – keine KI-Halluzinationen
Multi-Source RAG
PDF, Confluence, SharePoint, Datenbanken – alles integriert
Access Control
Feingranulare Berechtigungen pro User, Team oder Dokument
Real-Time Updates
Knowledge Base aktualisiert sich automatisch bei Änderungen
Unterstützte LLMs
GPT-5
OpenAI
Beste Reasoning-Fähigkeiten, große Context Window
Claude 4 Opus
Anthropic
Längster Context (200K), beste Dokumentenanalyse
Llama 4 405B
Meta (Self-Hosted)
Volle Datenkontrolle, keine API-Kosten
Typische Use Cases
Support-Copilot
Automatisierte Ticket-Beantwortung mit Wissensbasis-Zugriff
Onboarding-Assistent
Neue Mitarbeiter finden sofort alle relevanten Infos
Sales-Intelligence
Produktwissen, Preise und Konkurrenzvergleiche auf Knopfdruck
Compliance-Checker
Dokumente gegen Richtlinien prüfen lassen
Projektablauf
Discovery
Analyse vorhandener Datenquellen, Use-Cases definieren
Architecture
RAG-Pipeline Design, LLM-Auswahl, Security-Konzept
Implementation
Chunking, Embedding, Vector Store, API-Entwicklung
Deployment
Testing, Prompt-Tuning, Monitoring, Go-Live
Häufige Fragen
Werden meine Daten zum LLM-Training verwendet?
Nein. Bei OpenAI/Anthropic Enterprise APIs werden keine Daten trainiert. Bei Self-Hosted (Llama) verlassen die Daten nie Ihre Infrastruktur.
Wie genau sind die Antworten?
RAG-Systeme liefern quellenbasierte Antworten. Halluzinationen werden durch Source Attribution sichtbar gemacht und können validiert werden.
Kann ich mehrere Datenquellen kombinieren?
Ja. Multi-Source RAG integriert PDFs, Wikis, Datenbanken, APIs und mehr in einer einheitlichen Knowledge Base.
Was kostet ein KI-Copilot?
Projekte starten ab €20.000. Die Kosten hängen von Datenvolumen, Komplexität und LLM-Wahl (API vs Self-Hosted) ab.
KI-Copilot für dein Unternehmen?
Lass uns besprechen, wie ein RAG-System deine Prozesse verbessern kann.
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