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Private KI-Architektur

Unternehmens-KI mit RAG: Internes Wissen auf Knopfdruck

Statt monatelang nach dem richtigen Dokument zu suchen, fragt ihr einfach. Die KI durchsucht euren gesamten internen Wissensbestand, und halluziniert nicht, weil sie echte Quellen zitiert.

Semantisch
Suche
Versteht Fragen, nicht nur Keywords, findet auch ohne exakten Treffer
Quellenlink
Jede Antwort
Keine Halluzinationen, jede Aussage verlinkt auf das Originaldokument
DSGVO
Konform
Läuft on-premises, keine Daten an externe Anbieter
Alle Formate
Unterstützt
PDF, Word, Confluence, Notion, SharePoint und weitere

Jedes Unternehmen ab einer gewissen Größe hat dasselbe Problem: Wissen ist vorhanden, aber nicht zugänglich. Handbücher, die niemand liest. Verträge, die in Ordnern verschwinden. Best Practices, die in Slack-Threads begraben sind. RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) lösen das, indem sie eine KI direkt mit euren Dokumenten verknüpfen.

Die häufigsten Herausforderungen

1

Mitarbeiter suchen Minuten oder Stunden nach internem Wissen

Onboarding, Compliance-Fragen, technische Dokumentation: jede Suche kostet Zeit, die in die Arbeit fließen könnte. Neue Mitarbeiter sind besonders betroffen, sie wissen oft nicht mal, wo sie suchen sollen.

2

KI-Chatbots halluzinieren und geben falsche Auskunft

Allgemeine Sprachmodelle erfinden Antworten, wenn sie keine echte Grundlage haben. In unternehmenskritischen Fragen ist das inakzeptabel. RAG verhindert das, indem die KI nur aus euren echten Dokumenten antwortet, mit Quellenangabe.

3

Wissen geht verloren wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlassen

Wenn der einzige Mensch, der einen Prozess kennt, die Firma verlässt, ist das Wissen weg. Ein RAG-System macht dokumentiertes Wissen dauerhaft zugänglich, unabhängig von einzelnen Personen.

Der CCsolutions-Ansatz

CCsolutions baut RAG-Systeme, die euren gesamten Dokumentenbestand indizieren: PDFs, Word-Dokumente, Confluence-Seiten, Notion, SharePoint, interne Wikis. Die KI durchsucht diesen Index semantisch, sie versteht Fragen, nicht nur Keywords.

Das System läuft on-premises oder in eurem Private-Cloud-Segment. Jede Antwort kommt mit Quellenangabe und direktem Link zum Originaldokument. Mitarbeiter können im Browser oder über Slack und Teams fragen.

Zugriffsrechte bleiben erhalten: wer kein Zugriff auf ein Dokument hat, bekommt auch keine Antwort daraus. Das System integriert sich mit eurem bestehenden Identity-Management.

Technologien

LangChain LlamaIndex Chroma Qdrant Llama 3 Mistral Kubernetes Confluence API SharePoint API

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen RAG und einem normalen Chatbot?

Ein normaler Chatbot antwortet aus seinem Trainings-Wissen, das kann veraltet oder falsch sein. RAG greift bei jeder Anfrage live auf eure aktuellen Dokumente zu und zitiert direkt aus der Quelle.

Wie lange dauert die Implementierung?

Ein erstes produktives RAG-System mit 5.000-10.000 Dokumenten ist in 4-6 Wochen bereitstellbar. Die Qualität verbessert sich kontinuierlich durch Feedback und Erweiterung des Dokumentenbestands.

Bleibt das System aktuell wenn neue Dokumente hinzukommen?

Ja. Der Index wird automatisch aktualisiert wenn neue Dokumente hinzugefügt werden, entweder durch automatisiertes Crawling oder über Webhooks aus euren Dokumentenverwaltungssystemen.

Bereit, loszulegen?

Wir analysieren eure Situation kostenlos und zeigen, was in eurem konkreten Fall möglich ist.

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