LLM & RAG
LLMs werden zu nützlichen Produkten, wenn sie auf den richtigen Daten fußen und an echten Aufgaben gemessen werden. Wir bauen RAG- und Generative-KI-Systeme, die über die Demo hinaus funktionieren.
Warum wir es einsetzen
- /Macht unstrukturierte Informationen zu nutzbaren Workflows
- /Macht vorhandenes Wissen per natürlicher Sprache durchsuchbar
- /Kann Extraktion, Zusammenfassung und Klassifikation automatisieren
- /Funktioniert über mehrere Modellanbieter und Datenquellen hinweg
Wann wir danach greifen
- /Wissensassistenten über interne Dokumente
- /Suche in großen unstrukturierten Datenbeständen
- /Workflows zur Dokumentenextraktion und -zusammenfassung
- /KI-Funktionen, deren Antworten auf proprietären Daten beruhen müssen
Wir beginnen mit der Aufgabe und einem Evaluationsset, nicht mit dem Modell. Retrieval-Qualität, Prompt-Verhalten, Latenz, Kosten und Fehlerfälle messen wir, bevor die Funktion live geht.
Bei RAG-Systemen entwerfen wir Ingestion, Chunking, Metadaten, Retrieval, Berechtigungen und Quellenangaben als ein System. Das Modell ist nur eine Schicht.
Häufige Fragen
Was ist RAG?+
Retrieval-Augmented Generation kombiniert ein Sprachmodell mit externen Informationen, die zur Abfragezeit abgerufen werden. So stützen sich Antworten auf Ihre eigenen Dokumente oder Daten.
Wann sollten wir RAG statt Fine-Tuning einsetzen?+
RAG ist meist die richtige Wahl, wenn das Modell Zugriff auf sich häufig änderndes oder proprietäres Wissen braucht. Fine-Tuning eignet sich eher dazu, das Verhalten des Modells zu verändern, als Faktenwissen laufend zu aktualisieren.
Können Sie einen KI-Assistenten auf Basis unserer internen Dokumente bauen?+
Ja. Wir bauen Ingestion, Retrieval, Berechtigungen, Quellenangaben, Evaluation und die Anwendungsschicht für einen internen oder kundenseitigen Wissensassistenten.
Mit welchen LLM-Anbietern arbeiten Sie?+
Wir arbeiten anbieterübergreifend, etwa mit OpenAI, Anthropic und AWS Bedrock, und wählen Modelle nach Qualität, Latenz, Datenschutz und Kosten aus.
Wie reduzieren Sie Halluzinationen?+
Wir stützen Antworten auf relevantes Quellmaterial, steuern das Retrieval, definieren Fallbacks und evaluieren die Ergebnisse vor dem Produktivbetrieb anhand repräsentativer Anwendungsfälle.
Wie messen Sie eine LLM-Funktion?+
Wir definieren aufgabenspezifische Evaluationen, die Dimensionen wie Genauigkeit, Retrieval-Qualität, Relevanz, Latenz, Fehlerrate und Kosten abdecken.