Wann sollten wir RAG statt Fine-Tuning verwenden?
Wenn das Problem von sich änderndem internem Wissen, Quellenangaben oder berechtigungsbewusstem Zugriff abhängt, ist RAG meist der bessere Ausgangspunkt.
RAG- und Wissenssysteme - Geerdete KI-Systeme für Enterprise-Wissen und interne Unterstützung.
Wissensintensive Organisationen haben oft die richtigen Informationen, aber verteilt über PDFs, Richtlinien, SharePoint-Ordner, Ticketing-Systeme und team-spezifische Repositories.
Wir helfen Kunden, diese fragmentierte Landschaft in geerdete KI-Workflows mit starker Retrieval-Qualität, berechtigungsbewusstem Zugriff und klaren Nutzererwartungen zu überführen.
Was wir liefern - Konkrete Resultate statt generischer KI-Strategie
- Dokumenten-Ingestion, Chunking, Metadatenstrategie und Content-Refresh-Workflows.
- Retrieval-Design über Vektor-, Keyword- und metadatenbewusste Suchmuster.
- Wissensassistenten mit Quellenangaben, Feedback-Erfassung und rollenbasiertem Zugriff.
- Evaluation von Antwortqualität, Retrieval-Abdeckung und Failure Modes vor breiterem Rollout.
Geeignete Einsatzfelder - Für wen dieses Angebot gedacht ist
- Passende Situation. Interne Support-Teams, die schnellere Antworten über Richtlinien, SOPs und technische Dokumentation hinweg benötigen.
- Passende Situation. Organisationen mit mehrsprachigen Wissensbasen, fragmentierten Repositories oder hohem Dokumentenumsatz.
- Passende Situation. Programme, bei denen Quellenangaben, Datenzugriffskontrolle und Antwortzuverlässigkeit essenziell sind.
Typische Architektur - Ausgelegt auf Zuverlässigkeit, Grounding und saubere Übergabe in den Betrieb
Der konkrete Stack hängt vom Problem ab, aber das sind die Gestaltungsprinzipien, auf die wir typischerweise optimieren.
- Architekturprinzip. Pipelines, die Quellinhalte normalisieren und anreichern, bevor sie in die Modellschicht gelangen.
- Architekturprinzip. Retrieval-Strategien, die auf die Daten abgestimmt werden und nicht aus generischen Tutorials kopiert sind.
- Architekturprinzip. Berechtigungsbewusstes Systemdesign, damit Assistenten dieselben Zugriffsgrenzen spiegeln wie die zugrunde liegenden Content-Quellen.
- Warum Super AI Labs. Fokus auf geerdete Antworten und Produktionsverhalten statt auf oberflächliche Demo-Qualität.
- Warum Super AI Labs. Starker Fit für Schweizer Organisationen, die klare Quellenherkunft und Vertrauen interner Stakeholder brauchen.
- Warum Super AI Labs. Erfahrung darin, Retrieval-Systeme mit breiteren operativen Workflows zu verbinden und nicht nur mit isolierten Chat-UIs.
FAQ - Fragen, die früh im Gespräch auftauchen
Das sind die Fragen, die meist wichtig werden, bevor ein Team Scope, Architektur und Rollout festlegt.
Kann ein Wissensassistent über mehrere interne Repositories hinweg arbeiten?
Ja. Ein grosser Teil der Arbeit besteht darin, Ingestion, Metadaten, Berechtigungen und Retrieval so zu gestalten, dass verschiedene Quellen in einer konsistenten Erfahrung zusammenkommen.
Wie messen Sie, ob das System tatsächlich nützlich ist?
Wir schauen auf Retrieval-Qualität, Groundedness, Task Success, Eskalationsmuster und darauf, ob Nutzer den Antworten vertrauen und sie operationalisieren können.
Relevante Nachweise - Fallstudien, Artikel und nächste Schritte
Wenn das nah an Ihrem Bedarf liegt, sind diese Seiten die besten nächsten Anlaufstellen.
Dokumentenintelligenz mit Governance betreiben
Ein praxisnaher Blick auf operative Kontrollen für dokumentenlastige KI-Systeme.
Unser Delivery-Prozess
Wie wir von Discovery und Architektur zu produktionsreifer Implementierung gelangen.
Ihre Wissenssystem-Architektur besprechen
Hilfreich, wenn Ihr Team zwischen Search, RAG und agentischen Workflow-Mustern entscheidet.