RAG-Chatbot · Dokumentensuche

Ihr Firmenwissen, intelligent erschlossen

Ihr eigener KI-Chatbot beantwortet Fragen direkt aus Ihren Dokumenten, Wikis, CRM- und ERP-Systemen — präzise, quellenbasiert und DSGVO-konform.

Wie funktioniert RAG?

🔒 DSGVO-konform — Betrieb On-Premise oder in deutschen RZ

📄 Quellenangabe bei jeder Antwort — Transparenz & Nachverfolgbarkeit

🏭 Made in Germany — Entwicklung & Support aus Augsburg

📚 RAG-Chatbot — Firmenwissen

Wie funktioniert die Maschinenabstellung?

📄 Bedienungshandbuch (S. 47)

Die Abstellung erfolgt über den roten Notschalter an der Maschinenvorderseite...

📋 Wartungshandbuch (Kap. 3.2)

Regelmäßige Abstellung fördert die Langlebigkeit und senkt den Energieverbrauch...

⚙️ Technische Specs (v2.1)

Abstellungszeit: max. 30 Sekunden. Wiederauffahrt dauert ca. 2 Minuten...

3.847

Dokumente

98%

Trefferquote

Was RAG für Sie leistet

Alle Funktionen, die Ihr Unternehmen brauchte, um Wissen wirklich nutzbar zu machen

📄

Quellenbasierte Antworten

Jede Antwort enthält die genaue Quelle: Dokumentname, Seite, Abschnitt. Keine Halluzinationen.

🔗

Multi-Source Integration

Confluence, Notion, SharePoint, SAP, Jira, PDFs, APIs — durchsuchen Sie alles gleichzeitig.

🔒

100% DSGVO-konform

Betrieb wahlweise On-Premise oder in deutschen Rechenzentren. Kein Datenabfluss zu OpenAI oder Google.

👤

Rollenbasierter Zugriff

Jeder Nutzer sieht nur das, wofür er berechtigt ist. Integration mit Active Directory und LDAP.

🔄

Kontinuierliches Lernen

Neue Dokumente werden automatisch indexiert. Ihre Wissensbasis bleibt stets aktuell.

⚡

Einfache Integration

REST-API, Slack-Bot, Teams-Integration oder Widget auf Ihrer Website — innerhalb von Minuten einsatzbereit.

Wie RAG funktioniert

Ein bewährter, transparenter Prozess in 4 Schritten

Datenquellen anbinden

Confluence, SharePoint, PDFs, Datenbanken — alles wird sicher importiert und vorbereitet.

Vektorisierung & Indexierung

Inhalte werden in Vektoren umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert (Chroma, Weaviate, pgvector).

KI-Konfiguration

LLM-Auswahl (GPT-4, Mistral, Llama), Prompt-Engineering und Qualitätssicherung.

Integration & Go-Live

API, Widget oder Slack/Teams-Bot — innerhalb von 2–4 Wochen produktiv.

Anwendungsfälle im Mittelstand

Wir haben RAG bereits erfolgreich für diese Szenarien implementiert

👥

Internes Wissensmanagement

Onboarding, HR-Fragen, IT-Support automatisieren. Neue Mitarbeiter erhalten sofort Antworten.

📚

Technische Dokumentation

Maschinenhandbücher, Schaltpläne, Wartungsanleitungen — schnell auffindbar und durchsuchbar.

⚖️

Rechtliche & Compliance-Dokumente

Verträge, Richtlinien, ISO-Dokumentation — immer aktuell und konform.

💬

Kunden-Support

FAQ-Bots, Produktdatenblätter, Auftragsbearbeitung — 24/7 ohne menschliche Intervention.

💰

Finanz & Rechnungswesen

Bilanzierungs-Handbücher, Steuerrichtlinien, interne Reports — schnelle Referenz für Fachleute.

🔬

Forschung & Entwicklung

Patent-Recherche, Studien, technische Standards — Wissensraum intelligent durchsuchen.

Transparente Preise

Einmaliger Setup + monatliche Betriebskosten — kein Vendor-Lock-in

Starter

ab €4.900

Einmaliger Setup

Bis 10.000 Dokumente
1 Datenquelle (PDF, Confluence, etc.)
Standard-LLM
REST-API
E-Mail-Support

Beliebteste Wahl

Professional

ab €9.900

Einmaliger Setup

Bis 100.000 Dokumente
Bis 5 Datenquellen
LLM-Auswahl (GPT, Mistral)
REST-API + Widget
AD/LDAP-Integration
Priority-Support

Enterprise

Auf Anfrage

Custom Setup & SLA

Unbegrenzte Dokumente
Unbegrenzte Datenquellen
Custom LLM On-Premise
White-Label-Lösung
SLA & Service-Level
Dedicated Support

Alle Preise netto zzgl. 19% MwSt. | Monatliche Betriebskosten für Hosting & Support ab €190/Monat (On-Premise) oder ab €290/Monat (Cloud in deutschen RZ). Laufzeit: 12 Monate. Jederzeit kündbar mit 30-Tagen Frist.

DSGVO-Compliance: Vertrauen ist verdient

Alle Systeme und Prozesse sind von Grund auf auf Datenschutz ausgerichtet

🇩🇪

Server in Deutschland

Alle Daten auf Servern in zertifizierten Rechenzentren in Augsburg, München oder Falkenstein (Hetzner). DSGVO-konform.

🚫

Kein Datenabfluss

Ihre Dokumente und Anfragen verlassen NICHT Ihr System oder deutsche RZ. Keine Weitergabe an Drittanbieter.

📋

AVV-Vertrag inklusive

Auftragsverarbeitungsvertrag nach DSGVO Art. 28 wird automatisch mitgeliefert.

🛡️

ISO 27001 zertifiziert

Alle RZ sind nach ISO 27001:2022 zertifiziert. Verschlüsselung, Backup & Disaster Recovery.

Häufig gestellte Fragen

Was ist RAG und wie unterscheidet es sich von ChatGPT?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet externe Wissensdatenbanken mit KI-Modellen. Im Gegensatz zu ChatGPT, das auf allgemeinem Wissen trainiert wurde, antwortet RAG basierend auf Ihren spezifischen Dokumenten und Daten — präzise, aktuell und quellenbasiert. ChatGPT könnte halluzinieren; RAG nicht, da jede Antwort direkt aus Ihren Dokumenten stammt.

Welche Dokumentenformate werden unterstützt?

Wir unterstützen eine breite Palette: PDF, Word (.docx), PowerPoint (.pptx), Excel (.xlsx), Text (.txt, .md), HTML, sowie direkte API-Integration mit Confluence, SharePoint, Notion, Jira, SAP und anderen Systemen. Weitere Formate auf Anfrage.

Wie werden sensible Daten geschützt?

Ihre Daten werden verschlüsselt speichert (AES-256), in Transit über HTTPS/TLS und in Ruhe mit modernen Verschlüsselungsstandards. Zudem bieten wir rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Audit-Logs, regelmäßige Backups und Disaster-Recovery-Maßnahmen. On-Premise: volle Kontrolle über Ihre Infrastruktur.

Kann ich das System mit unserer bestehenden IT integrieren?

Ja, absolut. Wir bieten REST-APIs für Integration mit Ihren bestehenden Tools (CRM, ERP, Ticketing-Systeme), Slack- und Teams-Bots, sowie einfache Widget-Einbettung auf Ihrer Website. Auch SSO/LDAP/Active-Directory-Integration ist standardmäßig möglich.

Wie lange dauert die Implementierung?

Eine typische Implementierung dauert 2–4 Wochen, abhängig von Komplexität und Datenvolumen:
• Woche 1: Datenvorbereitung & Integration der Quellen
• Woche 2–3: Vektorisierung, LLM-Training & Qualitätstests
• Woche 4: Go-Live & erste Optimierungen
Für sehr große Installationen (>1 Mio. Dokumente) können es auch 6–8 Wochen sein.

Was passiert, wenn sich Dokumente ändern?

Neue und geänderte Dokumente werden automatisch erkennt und neu indexiert — typischerweise innerhalb von 5–15 Minuten nach Upload. Sie können auch manuelle Neu-Indizierung über die Admin-API auslösen. Versionsverwaltung ist ebenfalls möglich.