RAG – wie Sie Ihren eigenen ChatGPT mit Unternehmensdaten bauen
Kurz gesagt
RAG (Retrieval-Augmented Generation) erklärt. Vektordatenbank, Dokumenten-Chunking, Embeddings. LangChain, OpenAI API. Kosteneffizienter KI-Assistent.
- Zuerst Problem und Ziel klar benennen.
- Dann einen einfachen Schrittplan skizzieren.
- Jeder Schritt braucht eine feste Verantwortung und einen Termin.
- Ergebnisse messen — ohne Zahlen bleibt es Meinung.
Stellen Sie sich einen KI-Assistenten vor, der jedes Dokument in Ihrem Unternehmen kennt. Richtlinien, Verfahren, Angebote, Verträge. Antwortet in Sekunden – das ist RAG.
Was ist RAG? 🤖
RAG kombiniert Informationssuche mit KI-Textgenerierung. Sie stellen eine Frage → das System durchsucht Ihre Dokumente → findet relevante Fragmente → die KI antwortet basierend NUR auf diesen Fragmenten. Keine Halluzinationen.
⛔ MYTHOS: "RAG ist nur für Konzerne mit KI-Budget"
FAKT: 2026 kann sogar ein Einzelunternehmer RAG einsetzen. Kostenlose Open-Source-Tools, günstige Embedding-APIs und grundlegende Python-Kenntnisse reichen. Eine bezahlte Lösung kostet 100-150 € monatlich.
Unsere KI-Dienstleistungen oder fordern Sie eine RAG-Beratung an.
Häufige Fragen
Ist RAG sicher für Unternehmensdaten?
Ja. Sie können alles lokal hosten. Daten verlassen Ihre Infrastruktur nicht. Sie senden nur Embeddings an das KI-Modell oder nutzen lokale Modelle wie Llama komplett vor Ort.
Wie ich das für Sie umsetze
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