LEISTUNG

Interne Wissensdatenbank-KI-Assistenten (RAG)

Machen Sie Ihr Unternehmenswissen in Klartext durchsuchbar.

4–6
Wochen Pilot
✓
DSGVO-konform
EU
Datenstandort
Interne Wissensdatenbank-KI-Assistenten (RAG)

Warum diese Leistung

Unternehmenswissen ist nutzlos, wenn niemand es findet. Ein RAG-System macht Dokumente, Handbücher und interne Threads in natürlicher Sprache durchsuchbar — ohne dass Daten Ihre Umgebung verlassen.

Was Sie konkret erhalten

Jede Phase produziert ein schriftliches oder systemisches Liefergut. Keine Folien-Shows, keine versprochenen "späteren".

📋

Discovery-Bericht

Ist-Zustand, Engpässe, Baseline-Metriken und konkret vorgeschlagener Fokus. 12–18 Seiten, schriftlich.

🏗

Architekturdiagramm

Technisches Design: Modellauswahl, Datenfluss, Integrationspunkte, Sicherheit. Les- und prüfbar.

💻

Lauffähiges Produktionssystem

Deployed in Ihrer Umgebung – keine Demo. Quellcode und Konfigurationen werden übergeben.

📖

Runbook und Dokumentation

Benutzerhandbuch, Wartungsabläufe, Fehler-Checkliste, Eskalationspfade. Finnisch/Englisch.

🎓

Adoption-Programm

Rollenbasierte Schulung, interne "KI-Champions", 30/60/90-Tage-Meilensteine.

📊

Ergebnisberichte

Monatlich: wo Metriken sich gegen Baseline bewegt haben, was im nächsten Monat angepasst wird.

Wie wir Erfolg messen

Metriken werden bei Discovery vereinbart und die Baseline vor der Implementierung erfasst. Diese Zahlen besprechen wir bei den 30/60/90-Tage-Reviews.

  • Zeit bis zur Antwort
  • Antwortrelevanz (1–5 Bewertung)
  • Korrektheit der Quellenangaben
  • Wissensbasis-Abdeckung je Thema
  • Anzahl Experten-Eskalationen
  • Wöchentliches Abfragevolumen (Proxy für Nutzervertrauen)

Anwendungsfälle

01

Interner Wissensassistent

HR-, IT- oder Produktinfos im Klartext abfragen.

02

Technische Doku

Ingenieure finden Antworten in Tausenden Seiten in Sekunden.

03

Kundenportal

Eingegrenzte Suche für Kunden in deren Dokumenten.

04

Compliance-Suche

Vorschriften und interne Richtlinien parallel.

05

Sales Enablement

Pitches und Wettbewerbsvergleiche in einer Suche.

06

Onboarding-Suche

Neue Mitarbeiter finden Wissen schnell.

Unser Lieferprozess

1

Discovery

Wir kartieren Ist-Zustand, Prozesse und Produktivitätslecks.

2

Use-Case-Auswahl

Wir priorisieren höchster Wert, niedrigstes Risiko.

3

Pilot

Wir bauen eine funktionierende Version in 4–6 Wochen mit KPIs.

4

Rollout

Produktiv-Härtung und Integration in den SaaS-Stack.

5

Schulung

Praktische Workshops und ein interner Champion.

6

Optimierung

Messen, justieren, skalieren — KI lebt weiter.

Eingesetzte Technologien

Pinecone Qdrant Weaviate Elasticsearch OpenAI embeddings Cohere LangChain LlamaIndex PostgreSQL pgvector Azure AI Search

Häufige Fragen

Ein typischer Pilot ist in 4–6 Wochen fertig, vollproduktiv in 2–3 Monaten. Konkrete Timeline nach dem Discovery-Call.

Wir gestalten die Architektur so, dass Ihre Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben. Self-hosted Modelle und EU-Cloud, DSGVO-konform.

Nein. Wir bauen auf Ihren SaaS-Stack auf — wir verbinden, wir ersetzen nicht.

Adoption ist Teil jedes Auftrags. Ohne sie liefert KI nichts — und das ist bereits eingepreist.

Bereit, dies in Produktion zu bringen?

Wir starten immer mit einem kostenlosen 30-Minuten-Gespräch. Kein Verkaufsdruck.

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