Leistung
Produktionsreife RAG- und Wissenssysteme
Wissenssysteme, die Antworten aus Unternehmensdokumenten und Daten zuverlässig finden, bewerten, belegen und ausliefern.
Typische Ausgangslage
Wann diese Leistung sinnvoll ist
- Teams finden Antworten in großen Dokumentbeständen nicht zuverlässig.
- Generische Chatbots liefern Antworten ohne belastbare Quellen.
- Ein RAG-Prototyp existiert, aber Evaluation, Monitoring oder Produktionsreife fehlen.
Was wir bauen
Konkrete Ergebnisse
- Retrieval-Pipelines mit Parsing, Chunking, Embeddings und semantischer Suche.
- Reranking, fundierte Antworten, Quellen und berechtigungsbewusste Suche.
- Workflows für Dokumentenaufnahme und Dokumentenintelligenz.
- Evaluationsdaten, Qualitätsmonitoring und produktionsreife Bereitstellung.
Vorgehen
Ein pragmatischer Weg von Problem zu Produktion
- 01
Antwortqualität definieren
Wir klären Fragen, Quellen, Rollenrechte und Nachweise, die für verlässliche Antworten nötig sind.
- 02
Retrieval bauen und messen
Chunking, Suche, Filter und Reranking werden gegen repräsentative Fragen getestet.
- 03
Mit Feedbackschleifen deployen
Logging, Quellen, Evaluation und Review-Prozesse machen Qualität nach dem Launch messbar.
Relevante Case Studies
Praxisbeispiele
KI-Engineering · Backend-Integration · Produktionsautomatisierung
Semantische Suche und automatisierte Matching-Pipeline
Cognivox Labs integrierte ein Python-basiertes semantisches Matching-System in eine Laravel-Produktionsplattform mit automatischen Triggern, Background Workern, sicherer Service-Kommunikation und Deployment-Dokumentation.
SaaS-MVP · KI-Produkt · Full-Stack-Engineering
BriefyMate
BriefyMate zeigt, wie ein fokussiertes SaaS-MVP mit klaren Nutzerflüssen, KI-gestützter Erstellung, Authentifizierung, Payments und skalierbarer Produktbasis aufgebaut wird.
Workflow-Automatisierung · Interne Tools · KI-gestützte Prozesse
Customer Support Workflow Automatisierung
Ein Support-Workflow wurde strukturierter, schneller prüfbar und besser für wiederkehrende Anfragen vorbereitet.
FAQ
Häufige Fragen
Ist das nur ein Chatbot über Dokumenten?
Nein. Entscheidend sind Aufnahme, Retrieval, Reranking, Quellen, Berechtigungen und Evaluation. Chat ist nur eine mögliche Oberfläche.
Können Sie ein bestehendes RAG-System verbessern?
Ja. Wir prüfen Retrieval-Qualität, Dokumentenverarbeitung, Prompts, Latenz, Kosten und Evaluation.
Soll aus einer Idee ein produktionsreifes System werden?
Schreiben Sie kurz, worum es geht. Wir prüfen Problem, Umfang und Architektur und geben eine realistische Einschätzung.