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KI-Wissenssuche und RAG-Entwicklung

KI-Wissenssuche und RAG-Entwicklung: Retrieval-Augmented Generation, die Fragen aus Ihren Dokumenten, Wikis, Tickets, Verträgen und Datenbanken mit Quellenangaben beantwortet, KI-Suche für Unternehmen unter Beachtung der Berechtigungen jedes Nutzers, Wissensassistenten für Support-, Vertriebs- und Operations-Teams sowie die Reparatur von RAG-Systemen, die falsche Antworten geben, auf Azure AI Search, PostgreSQL mit pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone oder Weaviate, mit dedizierten RAG-Entwicklern für Ihr Team oder einem Projekt, das wir Ende-zu-Ende umsetzen.

RAG-Systeme, die wir bauen

  • Wissensassistenten

    Antworten für Mitarbeiter oder Kunden aus Ihrem Help-Center, Ihren Richtlinien, Ihrer Produktdokumentation und früheren Tickets, mit verlinkter Quelle für jede Aussage und einer klaren Aussage, wenn die Quellen die Frage nicht beantworten.

  • KI-Suche für Unternehmen

    Eine Suche über SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira und Ihre Datenbanken, mit hybrider Stichwort- und Vektorsuche, Re-Ranking und einer Prüfung der Zugriffsrechte jedes Nutzers zum Abfragezeitpunkt.

  • Dokumentenaufnahme

    PDFs, Scans, Folien, Tabellen und Webseiten werden unter Erhalt von Layout, Tabellen und Bildern geparst, in Abschnitte zerlegt, die ein Leser wiedererkennt, und automatisch neu indexiert, wenn sich eine Quelle ändert.

  • Feinabstimmung des Retrievals

    Hybride Suche, Re-Ranking, Umformulierung von Anfragen, Metadatenfilter und kontextbezogenes Chunking, abgestimmt an Ihren eigenen Fragen, sowie graphbasiertes Retrieval, wo Antworten von Beziehungen zwischen Datensätzen abhängen.

  • Antworten aus strukturierten Daten

    Fragen werden aus SQL-Datenbanken, Tabellen und APIs beantwortet, über schreibgeschützte Abfragen, die das Modell schreibt und Code prüft, kombiniert mit Textsuche, wo eine Antwort beides braucht.

  • Agentic RAG

    Assistenten, die mehrere Suchen planen, Quellen vergleichen und eine Rückfrage stellen, wenn die erste Antwort nicht genügt, für Recherche, Due Diligence und Supportfälle, die viele Dokumente umfassen.

  • Reparatur von RAG-Systemen mit falschen Antworten

    Ein bestehendes RAG-System wird an einem Satz echter Fragen gemessen, Fehler werden auf Parsing, Chunking, Retrieval oder den Prompt zurückgeführt, und jede Korrektur wird durch den Messwert statt durch eine Demo belegt.

  • Evaluierung und Monitoring

    Retrieval- und Antwortqualität werden bei jeder Änderung mit Ragas oder DeepEval bewertet, Nutzerfeedback wird erfasst, und unbeantwortete Fragen werden gemeldet, damit Ihr Content-Team weiß, was es als Nächstes schreiben muss.

  • Berechtigungen und Datenschutz

    Dokumentenberechtigungen werden beim Retrieval statt im Prompt durchgesetzt, personenbezogene Daten geschwärzt, wo das Modell sie nicht braucht, und Indizes in Ihrem eigenen Cloud-Konto gehalten.

RAG-Entwickler einstellen

  • Dedizierte RAG-Entwickler

    RAG-Entwickler, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Tools und Ihrem Prozess arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.

  • Projekte im Bereich KI-Wissenssuche

    Ein abgegrenztes Arbeitspaket im Bereich KI-Wissenssuche mit festem Umfang, festem Plan und einem benannten Verantwortlichen auf unserer Seite, der das Ergebnis verantwortet und den Fortschritt in Ihren Kanälen berichtet.

  • KI-Wissenssuche als laufender Service

    KI-Wissenssuche als fortlaufende Leistung: jeden Monat dieselben Personen, ein Backlog, das Sie priorisieren, und Stunden, die Sie in unserem Portal und auf der Rechnung einsehen können.

Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.

Wer sich bei Ihnen um KI-Wissenssuche kümmert

  • RAG- und KI-Entwickler

    Retrieval, Prompts und Evaluierung

  • Data Engineers

    Ingestion-Pipelines und Konnektoren

  • Suchingenieure

    Elasticsearch, OpenSearch und Vektordatenbanken

  • .NET-, Python- und Frontend-Entwickler

    Die Anwendung und die Oberfläche

  • QA-Ingenieure

    Evaluierungsdatensätze und Regressionstests

Antworten, die sich prüfen lassen

Ein RAG-System ist nur so gut wie sein Retrieval. Wir beginnen mit echten Fragen Ihrer Nutzer und den Antworten, die Ihre Experten erwarten, messen Retrieval und Antworten getrennt und ändern Parsing, Chunking, Suche oder Prompts nur, wenn der Messwert zeigt, dass die Änderung hilft.

Jede Antwort nennt die Textstellen, aus denen sie stammt, sodass ein Nutzer sie mit einem Klick prüfen kann, und der Assistent sagt es, wenn Ihre Quellen eine Frage nicht abdecken, statt die Lücke zu füllen. Aus diesen Fragen wird eine Liste von Inhalten, die zu schreiben sind.

Weitere KI-Entwicklungsleistungen von uns

Übersicht über KI-Entwicklung

Fragen zur KI-Wissenssuche und zu RAG

Wie verhindern Sie, dass das Modell Dinge erfindet?

Indem die Antworten auf abgerufenen Quellen beruhen und die Quellenangaben angezeigt werden, das Modell angewiesen wird zu sagen, wenn die Quellen die Frage nicht beantworten, und unbeantwortbare Fragen im Evaluierungsdatensatz bleiben. Das verringert erfundene Antworten und misst, was übrig bleibt; kein heutiges Modell schließt sie vollständig aus.

Welche Vektordatenbank setzen Sie ein?

Oft eine, die Sie ohnehin betreiben: PostgreSQL mit pgvector, Elasticsearch, OpenSearch oder Azure AI Search bewältigen die meisten Dokumentbestände. Qdrant, Pinecone oder Weaviate eignen sich für größere Skalierung oder einen verwalteten Vektordienst. Wir wählen nach Ihren Volumen, der Latenz und danach, wo die Daten liegen dürfen.

Können Nutzer Antworten nur aus Dokumenten erhalten, die sie lesen dürfen?

Ja. Berechtigungen aus SharePoint, Google Drive, Confluence oder Ihrem eigenen System werden zu jeder indexierten Textstelle gespeichert und beim Retrieval für die fragende Person geprüft, sodass ein Dokument, das jemand nicht öffnen kann, das Modell in dessen Auftrag nie erreicht.

Unser RAG-Chatbot gibt falsche Antworten. Können Sie das beheben?

Ja. Wir bauen einen Evaluierungsdatensatz aus echten Fragen, messen, wo die Antworten scheitern, und führen jeden Fehler auf Parsing, Chunking, Retrieval oder den Prompt zurück. Korrekturen folgen nach ihrer Wirkung, und jede wird durch den Messwert belegt.

Wie schnell können RAG-Entwickler starten?

Steht für die Position RAG-Entwickler eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.

Wie stellen wir RAG-Entwickler über BigTree108 ein?

Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.

Wem gehören die Arbeitsergebnisse?

Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.

Möchten Sie Antworten aus Ihren eigenen Dokumenten?

Sagen Sie uns, wo die Dokumente liegen, wer fragen wird und wozu. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan, Kandidatenprofile oder eine Prüfung des Systems, das Sie bereits haben.

E-Mail an hello@bigtree108.comSo antworten wir