Custom RAG-Pipelines & Knowledge-Source-Anbindung
In einer Zeit, in der Unternehmensdaten schneller wachsen als je zuvor, wird der Zugang zu relevantem Wissen zum Wettbewerbsvorteil. Mit einer maßgeschneiderten Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipeline verbinden Sie Ihre internen Wissensquellen direkt mit modernen KI-Modellen.
Führende Unternehmen weltweit vertrauen WZ-IT
In einer Zeit, in der Unternehmensdaten schneller wachsen als je zuvor, wird der Zugang zu relevantem Wissen zum Wettbewerbsvorteil. Mit einer maßgeschneiderten Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipeline verbinden Sie Ihre internen Wissensquellen - etwa Dokumente, Datenbanken oder API-Daten - direkt mit modernen KI-Modellen. So generieren Sie nicht nur Antworten, sondern kontextgerechte Einsichten auf Basis Ihrer eigenen Daten. Unsere Lösung unterstützt Sie dabei: von der Konzeption über den Aufbau bis zum produktiven Betrieb.
Was ist eine RAG-Pipeline?
Die perfekte Kombination aus Daten-Retrieval und KI-Generierung
Eine RAG-Pipeline kombiniert das Beste aus Daten-Retrieval und KI-Generierung:
1. Daten aufbereiten & indexieren
Im ersten Schritt werden Ihre Dokumente oder Datenquellen in 'Chunks' aufgeteilt, mit Embeddings versehen und in einer Vektordatenbank abgespeichert.
2. Relevante Daten abrufen
Anschließend wird bei einer Nutzeranfrage das relevante Material aus der Vektordatenbank abgerufen ('retrieval').
3. Kontextgerechte Antwort generieren
Das abgerufene Material wird dem LLM als Kontext übergeben, um eine präzise, datenbasierte Antwort zu generieren ('generation').
Das Ergebnis
Antworten, die auf Ihren Daten basieren, und nicht nur auf dem generischen Trainingswissen eines Sprachmodells. Damit reduzieren Sie Halluzinationen und verbessern Zuverlässigkeit.
End-to-End RAG & Knowledge-Source-Anbindung
Von der Konzeption bis zum produktiven Betrieb
Konzeption Ihrer Daten-Architektur
Datenquellen-Analyse, Datenaufbereitung und strategische Planung Ihrer RAG-Infrastruktur
Aufbau der Pipeline
Daten-Ingestion, Chunking, Embeddings, Vektor-DB, Modell-Anbindung - alles aus einer Hand
Integration von Knowledge Sources
Dokumente, APIs, Datenbanken, Knowledge Graphs - wir verbinden Ihre Wissensquellen nahtlos
Middleware & Konnektoren
Wir bauen APIs und Integrationen zu Ihren Systemen, damit Ihre Daten nahtlos nutzbar sind
Betrieb & Infrastruktur
On-Premises oder Hybrid, mit GPU-Servern, Hosting, Monitoring und Sicherheit
Beratung & Schulung
Wir begleiten Sie von der Idee bis zur laufenden Anwendung - mit deutscher Dokumentation und Support
Was mit RAG heute geht - und wohin es sich entwickelt
RAG ist mehr als „Dokument rein, Antwort raus". Wir bauen es zukunftssicher - lokal, souverän und messbar.
Agentic RAG
RAG mit Tool-Use: das System recherchiert mehrstufig, ruft APIs und Datenbanken ab und plant Schritte - statt nur einer einzelnen Antwort.
GraphRAG / Wissensgraphen
Beziehungen zwischen Entitäten statt isolierter Textchunks - präzisere Antworten bei stark vernetztem Wissen.
Multimodales RAG
Nicht nur Text: Tabellen, PDFs mit Layout, Scans und Bilder - perspektivisch auch Audio.
Evaluation & Qualität
Kontinuierliche Messung (Faithfulness, Context Precision) mit RAGAS und Langfuse - RAG, das messbar besser wird.
Hybrid-Suche & Re-Ranking
Vektor- plus Keyword-Suche und Cross-Encoder-Reranking für deutlich höhere Trefferqualität.
Souverän & aktuell
Automatische Re-Ingestion bei Dokumentänderungen, live durchgesetzte Zugriffsrechte - und lokale Modelle (Mistral, Qwen, Llama), die stetig besser werden.
Erfolgsgeschichten: RAG-Pipelines in der Praxis
So nutzen unsere Kunden RAG-Lösungen für ihren Wettbewerbsvorteil
Fallbeispiel: Anwaltskanzlei
RAG-basierte Dokumentenrecherche
!Herausforderung
Eine mittlere Anwaltskanzlei mit zahlreichen Mandaten und einem großen Aktenarchiv stellte fest, dass die Recherche nach Präzedenzfällen, Schriftsätzen und internen Nachweisen oft sehr zeitaufwendig war - mehrere Stunden pro Fall. Zudem lagen sensible Mandantendaten vor, die nicht in externe Cloud-Systeme gehören.
✓Lösung mit dem AI Cube
- RAG-Lösung zur Wissensdatensuche: Alle Schriftsätze, Urteile und internen Dokumente in durchsuchbarer Wissensdatenbank
- Anwälte stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten sofort relevante Dokumentabschnitte mit Quellenangaben
- Infrastruktur verbleibt vollständig im eigenen Netzwerk der Kanzlei, Betrieb und Wartung durch den IT-Dienstleister der Kanzlei
→Ergebnis
Drastisch reduzierte Recherchezeit
Anwälte können schneller argumentieren und entscheiden
Gestärkte Wissensbasis
Neue Mitarbeitende greifen deutlich schneller auf bewährte Dokumente zu
Fallbeispiel: Verbund aus Privatkliniken (Psychiatrische Einrichtungen)
Wissensdatenbank für medizinische Protokolle
!Herausforderung
Ein Klinikverbund mit mehreren Standorten muss große Mengen an medizinischen Protokollen, SOPs, Schulungsunterlagen und internen Reports verwalten. Die Dokumentation war fragmentiert und schwer zugänglich - insbesondere wenn es um schnelle Entscheidungsunterstützung und Qualitätsprüfungen ging.
✓Lösung mit dem AI Cube
- Wissensplattform mit BookStack als Knowledge-Source (Integration durch uns programmiert), angebunden an RAG-Pipeline mit Open WebUI + vLLM
- Mitarbeiter können direkt Fragen stellen mit unmittelbarer Zitierung der Quelle
- AI Cube läuft lokal im Unternehmensnetzwerk, Betrieb und Wartung durch uns
→Ergebnis
Drastisch verkürzte Zugriffszeit
Auf relevante Dokumente wird unmittelbar zugegriffen
Gestärkte Qualität & Compliance
Mitarbeiter an verschiedenen Standorten greifen konsistent auf denselben Wissenspool zu
Wir reden nicht nur über RAG - wir betreiben es
Der WZ-IT KI-Angebotsfinder ist ein produktives RAG-System, das wir selbst gebaut haben und betreiben. Besucher beschreiben ihr Vorhaben in eigenen Worten - das System ordnet es über semantische Suche und eine kuratierte Wissensbasis den passenden Lösungen zu, mit Quellenbezug und Rückfragen. Genau diesen Stack richten wir auch bei Ihnen ein.
- Qdrant als Vektordatenbank für die semantische Suche
- LiteLLM-Gateway + Mistral (europäisches Modell) für die Inferenz
- Langfuse für Observability sowie Kosten- und Qualitätsmessung
- Eigene Infrastruktur, DSGVO-konform - kein Datenabfluss an US-LLM-Anbieter
Typische Use-Cases & Branchen
So nutzen verschiedene Branchen RAG-Pipelines
Wissensmanagement in Anwaltskanzleien
Durchsuchen großer Aktenbestände & Urteilssammlungen - präzise Antworten auf Basis Ihrer eigenen Rechtsdokumente
Medizinische Forschung
Zugriff auf Publikationen, Studien, Patientendaten - DSGVO-konform und mit vollständiger Datensouveränität
Agenturen & Marketing
Kampagnenwissen, Trenddaten, Kundenspezifika in Ihre KI-Lösung einbinden - für personalisierte Insights
Industrie & Produktion
Protokolldaten, Wartungsberichte, IoT-Logs als Wissensbasis - schnelle Fehleranalyse und Optimierung
Warum wir Ihr Partner sind
Expertise
Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von KI-Infrastruktur, RAG-Lösungen und Datenpipelines
Maßgeschneidert
Keine 'One-size-fits-all' Lösung, sondern Ihr Use-Case steht im Mittelpunkt
Datensouveränität
On-Premises- oder Hybrid-Betrieb garantiert Ihnen volle Kontrolle über Ihre Daten
Ganzheitlich
Wir begleiten Sie von Strategie über Technik bis Betrieb - alles aus einer Hand
Häufig gestellte Fragen
Bereit für Ihre RAG-Pipeline?
Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Daten zu einem strategischen Asset machen
RAG für Berufsgeheimnisträger?
Für Kanzleien, Arztpraxen, Notariate & Co. bauen wir RAG §203-konform und lokal - kein Datenabfluss.
Sprechen wir über Ihr Vorhaben - ehrlich und unverbindlich
- Direkt mit Timo und Robin - kein Vertrieb, kein Sales-Pitch
- Ehrliche Einschätzung, auch wenn wir nicht der richtige Partner sind
- Konkrete nächste Schritte für Infrastruktur, Software oder KI
Kein Risiko: Im schlechtesten Fall gehen Sie mit mehr Klarheit über Ihr Projekt heraus als vorher.
„Die Beratung von WZ-IT zu unserer Azure-Migration war schon im Erstgespräch fachlich sehr fundiert und völlig unverbindlich - wir haben eine Menge mitgenommen.“
Lassen Sie uns über Ihre Idee sprechen
Ob konkrete IT-Herausforderung oder einfach eine Idee - wir freuen uns auf den Austausch. In einem kurzen Gespräch prüfen wir gemeinsam, ob und wie Ihr Projekt zu WZ-IT passt.
Führende Unternehmen vertrauen WZ-IT
Timo Wevelsiep & Robin Zins
Geschäftsführer