RAG-Entwicklung

Was ist RAG-Entwicklung?

Bei der RAG-Entwicklung (Retrieval-Augmented Generation) entstehen KI-Systeme, die zunächst Ihre eigenen Inhalte durchsuchen – etwa Dokumente, Wikis, Help-Center-Artikel, Tickets und Datenbanken – und die relevantesten Passagen dann an ein großes Sprachmodell übergeben, damit es auf dieser Grundlage antworten kann. Das Ergebnis ist ein Assistent, der Fragen zu Ihrem Unternehmen präzise beantwortet, seine Quellen angibt und aktuell bleibt, ohne dass ein Modell neu trainiert werden muss. Ryven konzipiert, entwickelt und betreut RAG-Systeme für Unternehmen in den USA, den VAE, Großbritannien und Australien.

Was wir mit RAG entwickeln

Die meisten RAG-Projekte folgen einem dieser Muster. Meist beginnen wir mit dem Anwendungsfall, der die am häufigsten gestellten Fragen beantwortet oder die meisten Stunden einspart.

• Interne Wissensassistenten: Mitarbeitende stellen Fragen in Slack, Teams oder einer Web-App und erhalten Antworten aus Richtlinien, SOPs, Wikis und früheren Projekten.
• Chatbots für den Kundensupport: gestützt auf Ihr Help-Center, Ihre Produktdokumentation und frühere Tickets – mit Übergabe an einen Menschen, wenn die Antwort nicht eindeutig ist.
• Dokumenten-Q&A: Verträge, Angebote, technische Handbücher und Berichte durchsuchen und befragen – mit Anzeige der exakten Quellpassage.
• KI-Suche für Websites und Apps: Suche in natürlicher Sprache über Ihren Katalog, Ihre Inserate oder Ihre Content-Bibliothek.
• Assistenten für Vertrieb und Angebote: Antwortentwürfe für Ausschreibungen (RFPs) und Kundenfragen auf Basis freigegebener früherer Antworten.
• RAG-gestützte KI-Agenten: Assistenten, die Informationen nachschlagen und dann handeln – etwa ein Ticket erstellen oder Ihr CRM aktualisieren.

Was kostet RAG-Entwicklung?

Bei Ryven kostet ein fokussierter RAG-Assistent mit ein oder zwei Wissensquellen in der Regel $3,000–$10,000 und geht in 2–4 Wochen live. Systeme mit mehreren Quellen, Nutzerberechtigungen, Integrationen, Evaluierungs-Dashboards und mehreren Sprachen liegen meist bei $10,000–$30,000+. Nach dem Launch entstehen laufende Kosten vor allem durch die Nutzung der KI-Modelle und das Hosting der Vektordatenbank – für die meisten kleinen und mittelgroßen Teams zwischen einigen Dutzend und einigen Hundert Dollar pro Monat. Nach einem kostenlosen Gespräch zum Projektumfang erhalten Sie ein Festpreisangebot.

Unser RAG-Entwicklungsprozess

Jedes Projekt folgt denselben sechs Schritten, sodass Sie sehen, wie sich die Genauigkeit verbessert, bevor etwas live geht.

• Analyse und Daten-Audit: Wir sammeln die Fragen, die Nutzer tatsächlich stellen, und die Quellen, in denen die Antworten stehen, und prüfen anschließend deren Qualität und Zugriffsregeln.
• Ingestion-Pipeline: Dokumente werden bereinigt, in Passagen aufgeteilt und in einer Vektordatenbank indexiert – mit automatischer Synchronisierung, sobald sich Inhalte ändern.
• Retrieval-Optimierung: hybride Keyword- und semantische Suche, Metadatenfilter und Re-Ranking, damit die richtige Passage gefunden wird und nicht nur eine ähnliche.
• Antworten und Leitplanken: Prompts, die Quellenangaben verlangen, nicht raten, wenn die Antwort nicht in Ihren Inhalten steht, und dafür sorgen, dass die Antworten zu Ihrer Marke passen.
• Evaluierung: Vor dem Launch testen wir mit einem Set echter Fragen und messen die Antwortgenauigkeit und die Retrieval-Qualität.
• Deployment und Monitoring: Livegang auf Ihrer Website, in Ihrer App, in Slack, Teams oder WhatsApp – mit Logs, Feedback-Buttons und monatlichen Genauigkeitsprüfungen.

RAG-Tech-Stack

Wir wählen die Tools passend zu Ihren Daten, Ihrem Budget und Ihren Hosting-Anforderungen, statt Ihnen einen bestimmten Stack aufzuzwingen.

• Sprachmodelle: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini sowie Open-Source-Modelle wie Llama und Mistral für selbst gehostete Deployments.
• Vektordatenbanken: pgvector (PostgreSQL), Pinecone, Qdrant, Weaviate und Chroma.
• Frameworks und Orchestrierung: LangChain, LlamaIndex sowie n8n zum Synchronisieren von Daten und Auslösen von Aktionen.
• Datenquellen: Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence, Zendesk, HubSpot, Websites, PDFs und SQL-Datenbanken.

RAG vs. Fine-Tuning: Was brauchen Sie?

Setzen Sie auf RAG, wenn sich Ihre Informationen häufig ändern, Antworten eine Quelle nennen müssen oder verschiedene Nutzer unterschiedliche Dokumente sehen sollen. Setzen Sie auf Fine-Tuning, wenn ein Modell einen bestimmten Stil, ein bestimmtes Format oder eine eng umrissene Fähigkeit übernehmen soll, die sich allein durch Prompting nicht erreichen lässt. Die meisten Business-Assistenten brauchen zuerst RAG; Fine-Tuning ist ein optionaler späterer Schritt, und beides lässt sich kombinieren.

Sind unsere Daten bei einem RAG-System sicher?

Ja, wenn das System dafür ausgelegt ist. Wir nutzen die Business-API-Bedingungen der KI-Anbieter, nach denen Ihre Daten nicht zum Training ihrer Modelle verwendet werden, und können in Ihrer eigenen Cloud oder mit selbst gehosteten Open-Source-Modellen deployen, wenn Daten Ihre Umgebung nicht verlassen dürfen. Zugriffskontrollen greifen bereits beim Abruf, sodass Nutzer nur Antworten aus Dokumenten erhalten, die sie sehen dürfen, und personenbezogene Daten können vor der Indexierung geschwärzt werden. Die Datenarchitektur legen wir in der Analysephase gemeinsam mit Ihnen fest – im Einklang mit der DSGVO und den Datenschutzanforderungen der VAE.

Warum Unternehmen bei RAG auf Ryven setzen

Wir entwickeln RAG als Teil vollständiger KI-Systeme, nicht als isolierte Demos. Dasselbe Team entwickelt auch KI-Agenten, n8n-Automatisierungen und Individualsoftware, sodass sich Ihr Assistent mit den Tools verbinden kann, die Ihr Team bereits nutzt, und handeln kann, statt nur zu antworten. Jedes Projekt wird mit Dokumentation, einer Übergabesitzung und einem Genauigkeitsbericht geliefert, und Code sowie Datenpipeline gehören Ihnen.