KI-Beratung · RAG & KI-Agenten

Aus Ihrem Wissen werden belegbare Antworten

RAG-Systeme und KI-Agenten machen Ihr internes Wissen in Sekunden nutzbar – präzise, DSGVO-konform und auf Wunsch vollständig on-premise.

DSGVO-konformOn-Premise möglichMit Quellenangaben
ALGEBRA Wissens-Assistent
Welche Wartung braucht Pumpe P-23 vor dem Winter?

Vor dem Winter sind ein Dichtungswechsel und ein Frostschutz-Check empfohlen; die Flanschschrauben mit 45 Nm nachziehen.

QuellenWartungshandbuch S. 42Ticket #1182

Ihr Wissen ist da – aber unauffindbar

Fachkräfte verbringen mehrere Stunden pro Woche allein mit der Suche nach Informationen. Das Wissen steckt in Handbüchern, Tickets, Protokollen und E-Mails – nur nicht dort, wo und wann es gebraucht wird. Eine professionelle KI-Beratung setzt genau hier an und macht dieses Wissen nutzbar.

  • Antworten verstecken sich in hunderten Seiten Dokumentation.
  • Klassische Stichwortsuche findet nur, was exakt benannt ist.
  • Generische KI-Chatbots erfinden Fakten und kennen Ihr Unternehmen nicht.
  • Sensible Daten dürfen das Haus nicht verlassen.

Die Lösung: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG verbindet die Geschwindigkeit semantischer Suche mit der Sprachkompetenz generativer KI – und liefert faktenbasierte, nachvollziehbare Antworten aus Ihrem eigenen Wissen, mit Quellenangabe und ohne Halluzinationen.

Ihre Fragein natürlicher Sprache
Semantische SucheVektor-DB · Embeddings

PDFConfluenceTicketsDB
Relevante PassagenTop-Treffer + Quellen
LLMformuliert die Antwort
Belegbare Antwortmit Quellenangaben

Generische KI vs. RAG aus Ihrem Wissen

Derselbe Use-Case, zwei Welten: Eine generische KI rät – ein RAG-System antwortet aus Ihren Daten, mit Quellen und ohne Erfundenes. Der Unterschied wird sofort sichtbar.

„Welche Wartung braucht Pumpe P-23 vor dem Winter?“

Generische KI & Web-Sucheohne RAG
„Pumpen sollten generell regelmäßig gewartet werden; die genauen Schritte hängen vom Modell ab …“

Keine Quelle · ggf. erfunden
  • Kennt Ihr Unternehmen & Ihre Dokumente nicht
  • Erfindet plausible, aber falsche Fakten
  • Keine Nachvollziehbarkeit, keine Quellen
  • Daten fließen an externe Anbieter
VS

ALGEBRA RAG-Systemmit RAG
Vor dem Winter: Dichtungswechsel + Frostschutz-Check; Flanschschrauben mit 45 Nm nachziehen.

Handbuch S. 42Ticket #1182
Mit Quellen · nachvollziehbar
  • Antwortet aus Ihrem eigenen Wissen
  • Faktenbasiert, ohne Halluzination
  • Mit Quellenangaben & Audit-Trail
  • 100% on-premise möglich – DSGVO-konform

Wann sich ein RAG-System lohnt – und wann nicht

Nicht jede Suchaufgabe braucht ein RAG-System. Bevor wir über Technik sprechen, prüfen wir mit Ihnen, ob der gewünschte Anwendungsfall vier Bedingungen erfüllt – erfüllt er sie, trägt das Projekt in aller Regel:

  • Die Frage wiederholt sich. Wird dieselbe Auskunft mehrmals pro Woche von verschiedenen Leuten gesucht, entsteht ein messbarer Nutzen. Einmalige Spezialrecherchen rechtfertigen kein System.
  • Die Antwort steht in Dokumenten. RAG findet, was geschrieben wurde. Wissen, das ausschließlich in den Köpfen erfahrener Kolleginnen und Kollegen liegt, kann kein Retrieval heben – das wäre ein Dokumentationsprojekt, kein KI-Projekt.
  • Ein Fehler ist erkennbar. Wer die Antwort erhält, muss beurteilen können, ob sie stimmt. Deshalb funktionieren Assistenzsysteme für Fachleute deutlich besser als Auskunftssysteme für Laien.
  • Es gibt einen Verantwortlichen. Jemand aus dem Fachbereich muss entscheiden, welche Dokumente gelten und welche veraltet sind. Ohne diese Rolle veraltet der Wissensbestand schneller, als das System Nutzen stiftet.

Typische Kandidaten, die alle vier Kriterien erfüllen: Service- und Wartungsdokumentation, Angebots- und Vertragsvorlagen, interne Richtlinien und Arbeitsanweisungen, technische Normen und Prüfvorschriften.

Wann wir abraten: Wenn der Dokumentenbestand klein und gut strukturiert ist, wenn Nutzer ohnehin nach eindeutigen Kennungen suchen, oder wenn eine saubere Volltextsuche mit gepflegten Metadaten das Problem löst. Dann ist ein RAG-System zusätzlicher Betriebsaufwand ohne Gegenwert – und das sagen wir Ihnen im Erstgespräch, nicht nach dem Angebot.

So arbeiten wir mit Ihnen

Von der ersten Idee bis zum produktiven Betrieb – strukturiert, transparent und mit festem Ansprechpartner.

Messbarer Nutzen

95%
weniger Suchzeit
(45 → < 2 Min.)

80%
schnellere Recherche
in der Praxis

70%
weniger Analysezeit
pro Use-Case

100%
interne Daten
0 Byte Abfluss

Kennzahlen aus realen ALGEBRA-Projekten und Studien. Konkrete Ergebnisse hängen vom Anwendungsfall ab.

Was unsere KI-Lösungen auszeichnet

  • Semantische Suche mit Vektordatenbanken und modernen Embeddings
  • LLMs nach Wahl: Open-Source (On-Premise) oder API
  • DeepResearch-Loop für tiefgehende, iterative Analysen
  • MCP-Anbindung an Ihre Bestandssysteme
  • 100 % On-Premise / Private Deployment – volle Datenhoheit
  • DSGVO-konform, mit Quellenangaben und Audit-Trail

KI – auch in unserer eigenen Arbeit

KI ist für uns nicht nur Beratungsthema, sondern tägliches Werkzeug: Wir nutzen KI-gestützte Tools in Analyse, Konzeption und Entwicklung. Das beschleunigt Ihr Projekt und macht auch kleinere Vorhaben wirtschaftlich – bei voller fachlicher Kontrolle. Sie sitzen in der Region? Hier erfahren Sie mehr über unsere KI-Beratung in Stuttgart – mit Workshops vor Ort.

Hilfsmittel für unsere Berater
KI beschleunigt Recherche, Analyse und Konzeption – mehr Zeit für Ihre Fachlichkeit.

Hilfsmittel für unsere Entwickler
KI übernimmt Boilerplate, Tests und Refactoring – wir konzentrieren uns auf Logik und Qualität.

Ihr Vorteil
Weniger Aufwand bedeutet geringere Kosten und kürzere Time-to-Value – auch kleinere Vorhaben rechnen sich.
bis zu ≈40% schnellere Lieferung30–50% weniger Routineaufwand100% menschlich geprüft

Branchenübliche Richtwerte für KI-gestützte Entwicklung – konkrete Werte variieren je nach Projekt. Maßgeblich bleibt: Jede KI-Ausgabe wird von unseren Fachleuten geprüft und verantwortet.

Ihr Berechtigungskonzept bleibt gültig

Die Frage, die vor der Einführung zu selten gestellt wird, ist nicht, wo die Daten liegen – sondern wer über das System an welche Dokumente kommt. Wird ein Bestand ohne Rücksicht auf Zugriffsrechte indexiert, kann anschließend jeder Nutzer über eine geschickt formulierte Frage an Inhalte gelangen, die er im Dateisystem nie hätte öffnen dürfen: Gehaltslisten, Kündigungsentwürfe, Angebotskalkulationen.

Wir reichen die bestehenden Berechtigungen deshalb bis in die Suchergebnisse durch, statt erst in der Oberfläche zu filtern. Das System zeigt jedem Nutzer ausschließlich Passagen aus Dokumenten, die er auch ohne KI hätte lesen dürfen – Ihr vorhandenes Rechtekonzept bleibt die maßgebliche Instanz und wird nicht durch eine zweite, parallele Logik ersetzt.

Ebenso wichtig ist der umgekehrte Weg: Wird ein Dokument gelöscht, weil eine Aufbewahrungsfrist abläuft oder jemand sein Recht auf Löschung geltend macht, müssen die daraus erzeugten Vektoren mitgelöscht werden. Das geschieht nicht von selbst. Ein Embedding ist keine anonyme Zahlenreihe, sondern eine verdichtete Kodierung des Ausgangstextes – wer es aufbewahrt, bewahrt den Inhalt auf. Wir planen das Löschkonzept deshalb von Anfang an mit ein, statt es nachzurüsten.

Einsatzbereiche aus der Praxis

Häufige Fragen zur KI-Beratung

Retrieval-Augmented Generation verbindet eine semantische Suche in Ihren eigenen Daten mit generativer KI. Statt aus dem Trainingswissen zu antworten, sucht das System zuerst die relevanten Passagen aus Ihren Dokumenten und legt nur diese dem Sprachmodell als Kontext vor. Die Antwort ist damit faktenbasiert und nennt ihre Quellen – und das Modell muss nicht auf Firmendaten trainiert werden, was Aufwand, Kosten und die heikelsten Datenschutzfragen von vornherein vermeidet.
Ja. Auf Wunsch betreiben wir die gesamte Lösung on-premise oder in Ihrer privaten Cloud – ohne Datenabfluss nach außen. Wichtig ist dabei: Auch der Vektorindex gehört unter dasselbe Schutzniveau wie die Quelldokumente, denn aus Embeddings lassen sich Inhalte in erheblichem Umfang rekonstruieren. Wir behandeln ihn entsprechend.
Ihr bestehendes Berechtigungskonzept bleibt maßgeblich. Wir reichen die Zugriffsrechte bis in die Suchergebnisse durch, sodass jeder Nutzer nur Passagen aus Dokumenten erhält, die er auch ohne das System hätte lesen dürfen. Eine reine Filterung in der Oberfläche reicht dafür nicht aus – die Einschränkung muss im Retrieval selbst greifen.
Ein erster produktiver Assistent ist häufig in wenigen Wochen erreichbar. Wir starten bewusst mit einem eng umrissenen Anwendungsfall als Proof of Concept, der eine einzige Frage beantwortet: Sind die Antworten gut genug, dass die Leute das System freiwillig benutzen? Erst danach folgen Anbindung weiterer Quellen, Berechtigungslogik und Betriebsprozesse. Den Zeitplan bestimmt dabei selten die Technik, sondern wie schnell der Fachbereich klärt, welche Dokumente gelten.
Der PoC-Einstieg ist planbar und überschaubar; eine Vollösung richtet sich nach Umfang und Integrationstiefe. Belastbare Zahlen entstehen, sobald drei Dinge feststehen: Zustand und Menge der Dokumente, Anzahl der anzubindenden Quellsysteme und die Frage, ob on-premise oder in einer verwalteten Umgebung betrieben wird. Wer vor dieser Klärung eine Pauschale nennt, kalkuliert die Unsicherheit ein – zu Ihren Lasten. Genau dafür ist der PoC da: aus Schätzungen Zahlen zu machen. Das Erstgespräch ist kostenfrei.
Nicht zwingend. Je nach Anforderung nutzen wir Open-Source-Modelle on-premise oder leistungsfähige APIs und wählen die wirtschaftlich passende Variante. Für viele Anwendungsfälle im Mittelstand genügt vorhandene Server-Hardware, weil der aufwendige Teil das Retrieval ist und nicht das Modell. Wo GPUs nötig sind, sagen wir das vor dem Projekt, nicht mittendrin.
Wir messen Retrieval und Antwortqualität getrennt. Findet die Suche die falschen Passagen, kann auch das beste Sprachmodell keine richtige Antwort daraus bauen – ein Gesamturteil würde diese Ursache verdecken. Vor dem Produktivbetrieb evaluieren wir das System anhand definierter Kennzahlen gegen einen Satz echter Fragen aus Ihrem Haus und optimieren iterativ.
Die daraus erzeugten Vektoren werden mitgelöscht. Das ist keine Selbstverständlichkeit, sondern muss von Anfang an eingeplant werden – sonst hält das System Inhalte vor, die es offiziell nicht mehr gibt. Das betrifft ablaufende Aufbewahrungsfristen ebenso wie Löschersuchen nach DSGVO. Wir legen dafür ein Konzept fest, bevor der erste Bestand indexiert wird.

Sprechen Sie direkt mit unserem KI-Team

Kein Account-Manager, keine Warteschleife – Sie reden direkt mit den Menschen, die Ihre Lösung bauen. Lassen Sie uns über Ihren Use-Case sprechen.

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