KI Antworten aus Ihrem Wissen statt aus Vermutungen
Wir verbinden KI mit Ihren Dokumenten und Systemen, damit Antworten und Vorschläge auf echten Quellen basieren.
RAG, das aus Ihren Inhalten verlässliche Antworten macht
Antworten mit Quellen, nicht mit Bauchgefühl
RAG sorgt dafür, dass KI nicht frei antwortet, sondern relevante Textstellen aus Ihren eigenen Inhalten nutzt. Das können Help Center Artikel, interne Dokumente, Prozessbeschreibungen, Produktinfos oder Vertragsbausteine sein. Die KI arbeitet dann mit genau diesen Quellen und liefert Antworten, die zu Ihrem Unternehmen passen und nachvollziehbar bleiben.
Ihre Quellen, sauber strukturiert und nutzbar gemacht
RAG funktioniert nur, wenn Quellen auffindbar sind. Wir definieren, welche Inhalte genutzt werden, wie sie strukturiert werden und wie Aktualität gesichert wird. Damit entstehen keine Antworten aus veralteten PDFs oder widersprüchlichen Texten. Sie entscheiden, welche Bereiche genutzt werden dürfen und welche ausgeschlossen sind.
Kontrolle durch Regeln, Prüfungen und Freigaben
Nicht jede Antwort sollte automatisch rausgehen. Wir bauen Regeln, wann nur ein Vorschlag erzeugt wird und wann eine Freigabe nötig ist. Zusätzlich prüfen wir Pflichtinhalte, Tonalität und Risikofaktoren. So bleibt RAG im Alltag sicher, ohne die Geschwindigkeit zu verlieren.
RAG als Prozessbaustein, nicht nur als Chat Antwort
RAG kann mehr als Antworten schreiben. Ergebnisse können als strukturierte Felder gespeichert werden, zum Beispiel Kategorie, Zusammenfassung, nächster Schritt oder verlinkte Quelle. Das ist besonders wertvoll für Support und Vertrieb, weil Wissen nicht nur ausgegeben, sondern direkt im System nutzbar gemacht wird.
SO FUNKTIONIERT ES
RAG aus eigenen Daten in vier klaren Schritten
Wir klären, welche Aufgaben RAG lösen soll, zum Beispiel Support Antworten, interne Suche oder Vertriebskontext. Danach definieren wir, welche Quellen genutzt werden dürfen.
Wir strukturieren Inhalte und bauen den Zugriff so auf, dass die richtigen Textstellen gefunden werden. Dabei legen wir fest, wie Aktualität, Versionen und Ausschlüsse funktionieren.
Wir bauen den RAG Workflow in n8n, testen reale Fragen, prüfen Trefferqualität und verbessern Regeln. Unklare Fälle werden als Ausnahme geführt oder in Freigabe geschickt.
Nach Go Live verbessern wir anhand echter Fragen. Quellen werden ergänzt, Regeln werden präziser und Antworten werden konsistenter.
Use Cases für RAG aus eigenen Daten
Support Antworten aus Help Center und internen Dokus
Ziel
Schneller antworten, ohne falsche Aussagen.
Input
Tickettext plus relevante Artikel aus Wissensbasis.
RAG Schritte
1 passende Textstellen finden
2 Antwortentwurf auf Basis dieser Quellen erstellen
3 Quellen als Referenz speichern
Output
Antwortvorschlag plus Quellenlink, optional als Ticketnotiz.
Typisch für
SaaS, Support Teams, Service Organisationen.
Vertriebskontext aus Angeboten, Produktinfos und Prozessen
Ziel
Sales Gespräche vorbereiten, ohne lange Suche.
Input
Lead Anfrage plus interne Produkt und Prozessdokumente.
RAG Schritte
1 relevante Infos zum Thema finden
2 Zusammenfassung und Argumente erzeugen
3 nächste Schritte vorschlagen
Output
CRM Notiz mit Kontext, Vorschlag und Quellenhinweis.
Typisch für
B2B Vertrieb, Beratungen, komplexe Produkte.
Interne Wissenssuche für Teams
Ziel
Schneller Antworten auf interne Fragen, weniger Ping Pong.
Input
Frage aus Chat oder Formular plus interne Dokumente.
RAG Schritte
1 Suche in freigegebenen Quellen
2 kurze Antwort mit Quelle erstellen
3 offene Punkte markieren wenn Daten fehlen
Output
Antwort plus Link zur Quelle, optional Aufgabe wenn Klärung nötig ist.
Typisch für
Teams mit vielen internen Abläufen und Dokumenten.
Onboarding und Policies konsistent kommunizieren
Ziel
Neue Mitarbeiter schneller einarbeiten, weniger Missverständnisse.
Input
Onboarding Fragen plus Richtlinien und Prozessdokumente.
RAG Schritte
1 passende Policy Textstellen finden
2 Antwort in klarer Schrittfolge ausgeben
3 verlinkte Quellen bereitstellen
Output
Onboarding Antwort plus Quellen und Checkliste.
Typisch für
Wachsende Teams, mehrere Abteilungen, hoher Dokumentationsbedarf.
FAQ
Häufige Fragen zu RAG aus eigenen Daten
Was ist der Unterschied zu normaler KI Nutzung
RAG nutzt konkrete Textstellen aus Ihren Quellen. Dadurch basieren Antworten auf Ihrem Wissen und nicht auf generischen Aussagen.
Welche Quellen können genutzt werden
Zum Beispiel Help Center, interne Dokumente, Notion, Google Drive, CRM Notizen, Prozessbeschreibungen und Produktinfos, je nachdem was verfügbar ist.
Werden Quellen in der Antwort angezeigt
Wenn Sie das möchten, ja. Quellenhinweise erhöhen Nachvollziehbarkeit und helfen beim Prüfen.
Braucht es immer eine Freigabe
Nicht immer. Für kritische Antworten ist Freigabe sinnvoll. Für interne Nutzung kann auch ein Vorschlag reichen.
Wie bleibt das aktuell
Wir definieren Regeln für Updates, Versionen und Ausschlüsse. Außerdem wird anhand realer Fragen kontinuierlich verbessert.