RAG Training von KI Systemen.
KI, die aus euren eigenen Dokumenten antwortet statt zu raten. Wir bauen eine durchsuchbare Wissensbasis, verbinden sie mit einem Sprachmodell und sorgen dafür, dass jede Antwort belegt und nachvollziehbar ist. DSGVO-konform, aus Reutlingen für den DACH-Raum.
RAG Training mit System
Ein Sprachmodell wie ChatGPT kennt euer Unternehmen nicht. Es weiß nichts über eure Produkte, eure Verträge oder eure internen Abläufe und erfindet im Zweifel eine Antwort, die überzeugend klingt, aber falsch ist. Retrieval Augmented Generation löst genau dieses Problem. Wir verbinden das Modell mit eurer eigenen Wissensbasis, sodass es zur Beantwortung jeder Frage die passenden Stellen aus euren Dokumenten heraussucht und die Antwort darauf stützt. Das Ergebnis ist KI, der ihr vertrauen könnt, weil ihr jede Aussage bis zur Quelle zurückverfolgt.
- Antworten basieren auf euren Dokumenten, nicht auf dem allgemeinen Wissen des Modells
- Jede Antwort ist mit Quelle belegt und damit nachprüfbar
- Neue Dokumente sind sofort verfügbar, ohne das Modell neu zu trainieren
- Sensible Daten bleiben auf Wunsch in einer DSGVO-konformen Umgebung in Deutschland
Für Produkt X gelten 24 Monate Gewährleistung. Bei Online-Registrierung verlängert sich die Herstellergarantie auf 36 Monate.
Wann RAG Training besonders sinnvoll ist
RAG lohnt sich immer dann, wenn KI auf eurem eigenen Wissen arbeiten soll. Diese sechs Situationen sehen wir in der Praxis am häufigsten.
Euer Team beantwortet immer wieder dieselben Fragen aus umfangreichen Unterlagen
Ein Tool wie ChatGPT erfindet Antworten, weil es eure Produkte und Daten nicht kennt
Euer Wissen liegt verstreut in PDFs, Handbüchern, Mails oder einem Wiki
Kunden oder Mitarbeitende sollen verlässliche Antworten mit nachvollziehbarer Quelle bekommen
Ihr wollt KI auf euren Daten nutzen, ohne sensible Inhalte an US-Cloud-Modelle zu geben
Eure Informationen ändern sich häufig und ein einmal trainiertes Modell wäre schnell veraltet
Unsere Leistungen im RAG Training
Fünf Bausteine, die zusammen ein verlässliches System ergeben: von den Rohdaten bis zum laufenden Betrieb.
01Wissensbasis und Datenaufbereitung
- Wir sammeln und strukturieren eure Quellen: Dokumente, Handbücher, FAQ und Wikis
- Sinnvolle Zerlegung der Inhalte, damit die KI genau die richtige Stelle findet
- Bereinigung von Dubletten und veralteten Ständen, damit keine falschen Infos einfließen
- Klärung, welche Inhalte einfließen dürfen und welche aus Datenschutzgründen draußen bleiben
02Embeddings und Vektordatenbank
- Umwandlung eurer Inhalte in durchsuchbare Vektoren, sogenannte Embeddings
- Aufbau einer Vektordatenbank, auf Wunsch DSGVO-konform in Deutschland gehostet
- Auswahl des passenden Modells für eure Sprache und euren Fachbereich
03Retrieval und Prompt Engineering
- Feinabstimmung, wie die KI die relevanten Passagen findet und auswählt
- Prompts, die dafür sorgen, dass die KI antwortet statt zu fantasieren
- Anpassung von Tonalität und Format an euren Anwendungsfall
04Evaluation und Qualitätssicherung
- Systematische Tests mit echten Fragen aus eurem Arbeitsalltag
- Messung, wie oft die KI korrekt und mit der richtigen Quelle antwortet
- Nachschärfen, bis die Trefferquote verlässlich im grünen Bereich liegt
05Integration und Betrieb
- Anbindung an eure Kanäle: Website, internes Tool, Chat oder Ticketsystem
- Laufender Betrieb inklusive Aktualisierung der Wissensbasis bei neuen Dokumenten
- Monitoring, damit Qualität und Verfügbarkeit dauerhaft stimmen
Bausteine und Werkzeuge
Vier Komponenten stecken hinter jedem guten RAG-System. Hier in einem Satz erklärt, ohne Fachjargon.
Vektordatenbank
Speichert euer Wissen so, dass die KI in Sekunden die passenden Stellen findet. Auf Wunsch self-hosted und DSGVO-konform in Deutschland.
Embeddings
Verwandeln eure Texte in eine Form, in der die KI nach Bedeutung sucht statt nur nach Stichworten. So findet sie auch, was anders formuliert ist.
Retrieval
Die Logik, die zu jeder Frage die relevantesten Passagen aus eurer Wissensbasis heraussucht und dem Modell als Grundlage übergibt.
Evaluation
Der Prüfstand, der laufend misst, ob die Antworten korrekt, belegt und nützlich sind, damit die Qualität nicht dem Zufall überlassen bleibt.
Unser Prozess für RAG Training
Vier Schritte vom ersten Gespräch bis zum System, das mit euch mitwächst.
Verstehen
Wir klären, welche Fragen die KI beantworten soll, welche Quellen es dafür gibt und wer das System später nutzt. Ohne dieses Fundament baut man an der Realität vorbei.
Konzipieren
Wir legen Architektur, Datenquellen, Hosting und Datenschutz fest. Ihr bekommt ein klares Bild davon, wie das System funktioniert und wo eure Daten liegen, bevor es losgeht.
Umsetzen
Wir bauen die Wissensbasis auf, richten das Retrieval ein und testen an echten Fragen aus eurem Alltag. Ihr seht früh, wie das System antwortet, und könnt mitsteuern.
Optimieren und skalieren
Nach dem Start schärfen wir die Qualität weiter nach, ergänzen zusätzliche Quellen und erweitern das System auf neue Anwendungsfälle, sobald es sich bewährt hat.
Bereit für RAG Training mit Gradient Labs
Im kostenlosen Erstgespräch schauen wir gemeinsam, welche Fragen eure KI beantworten soll und welche eurer Dokumente die Grundlage dafür bilden. Unverbindlich, ehrlich und ohne Vertriebsfolien.
Für wen wir arbeiten
Wir arbeiten mit kleinen und mittleren Unternehmen, bei denen viel Wissen in Dokumenten steckt und immer wieder dieselben Fragen aufkommen. Support und Kundenservice, interne Wissensteams, technische Dokumentation oder Vertrieb: Überall dort, wo verlässliche Antworten aus euren eigenen Unterlagen gebraucht werden, ist RAG genau richtig.
Als Agentur aus Reutlingen sind wir in der Region Reutlingen, Tübingen und Stuttgart gerne persönlich vor Ort. Im gesamten DACH-Raum arbeiten wir remote, mit demselben strukturierten Vorgehen und demselben Anspruch an Datenschutz und Qualität.
Häufige Fragen zu RAG Training
Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um RAG Training mit Gradient Labs.
Was ist RAG Training von KI Systemen?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Dabei wird ein Sprachmodell mit einer durchsuchbaren Wissensbasis aus euren eigenen Dokumenten kombiniert. Stellt jemand eine Frage, sucht das System zuerst die passenden Stellen in euren Daten und lässt das Modell die Antwort darauf stützen, inklusive Quellenangabe. Anders als beim Training im engeren Sinn werden dabei keine Modellgewichte verändert. Das Modell bekommt zur Laufzeit einfach die richtigen Informationen aus eurem Wissen mitgeliefert. Genau das macht Antworten aktueller, belegbar und deutlich verlässlicher.
Wann lohnt sich Retrieval Augmented Generation?
Immer dann, wenn KI auf eurem eigenen, oft wechselnden Wissen arbeiten soll und die Antworten verlässlich sein müssen. Typische Fälle sind ein Kundenservice, der Fragen zu Produkten und Verträgen beantwortet, ein interner Assistent für verstreutes Firmenwissen oder eine Suche über technische Dokumentation. Sobald falsche oder erfundene Antworten ein echtes Risiko wären, ist RAG die richtige Wahl.
Welche Daten werden für RAG benötigt?
Eure vorhandenen Dokumente reichen in fast jedem Format: PDFs, Word-Dateien, Handbücher, FAQ, Wiki-Seiten oder Exporte aus euren Systemen. Wichtiger als die Menge ist die Qualität. Aktuelle und klar strukturierte Inhalte liefern bessere Ergebnisse als ein riesiger, unsortierter Datenberg. Die Aufbereitung übernehmen wir, ihr müsst eure Daten nicht vorher selbst in Form bringen.
Wie unterscheidet sich RAG vom Fine Tuning?
RAG gibt dem Modell zur Laufzeit Zugriff auf euer Wissen. Das ist ideal für Informationen, die sich ändern, und liefert nachprüfbare Quellen. Fine Tuning dagegen verändert das Verhalten des Modells selbst, indem es mit Beispielen trainiert wird, etwa für eine bestimmte Tonalität, ein festes Format oder eine spezielle Aufgabe. Für aktuelles Faktenwissen ist RAG die bessere Wahl, für konsistenten Stil und wiederkehrende Muster das Fine Tuning. In vielen Projekten kombinieren wir beides.
Weitere Leistungen, die dazu passen
Fine Tuning von KI Systemen
Wenn das Modell nicht nur Wissen braucht, sondern ein bestimmtes Verhalten, trainieren wir es gezielt auf eure Anforderungen.
Mehr zu Fine Tuning von KI Systemen →Entwicklung von KI Systemen
Individuelle KI-Lösungen und Automatisierungen, die genau auf eure Prozesse zugeschnitten sind.
Mehr zu Entwicklung von KI Systemen →