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Suche, die versteht, was Sie meinen.
Leistung — Embeddings & semantische Suche
Embeddings verwandeln Dokumente, Tickets und Produktdaten in Vektoren, die Bedeutung abbilden statt nur Schlagwörter. Darauf bauen wir semantische Suche, hybride Suche und RAG-Pipelines, damit Ihr Team und Ihre Kunden die richtige Antwort finden, auch wenn sie andere Worte verwenden.
Von Rohdokumenten zu relevanten Treffern.
Von Rohdokumenten zu relevanten Treffern.
Was wir bauen
Semantische & hybride Suche
Suche über Dokumente, Wissensdatenbank oder Produktkatalog, die Vektorähnlichkeit mit klassischem Keyword-Ranking (BM25) kombiniert, damit exakte Begriffe und Bedeutung zählen.
RAG-Pipelines
Retrieval-Augmented Generation auf Ihren eigenen Inhalten: Chunking, Embedding, Retrieval und Reranking, mit Antworten, die ihre Quellen nennen.
Vektordatenbank einrichten
Auswahl, Schema und Betrieb von pgvector, Qdrant oder einer verwalteten Alternative, inklusive Metadatenfiltern, Zugriffsrechten und EU-Hosting.
Retrieval-Evaluation
Testsets aus echten Fragen, Kennzahlen wie Recall@k und MRR sowie Regressionstests, damit Änderungen an Modell oder Chunking gemessen statt geschätzt werden.
Stack
Offen, portabel und EU-tauglich.
Jede Änderung wird an echten Fragen geprüft.
Relevanz, die man messen kann
Suchqualität ist kein Bauchgefühl. Wir pflegen ein Testset echter Anfragen und prüfen, ob die richtige Passage unter den ersten Treffern erscheint. Neue Modelle, Chunking-Strategien oder Filter gehen erst live, wenn sie diesen Wert verbessern.
Messbare Relevanz, Schritt für Schritt.
So arbeiten wir
[Aufbau]
[01]
Fragen & Inhalte prüfenWir sammeln echte Suchfragen und prüfen die Quellen: Formate, Qualität, Dubletten und Berechtigungen.
[02]
Baseline & TestsetEin bewertetes Testset und eine einfache Baseline legen fest, was „besser“ bedeutet, bevor wir optimieren.
[Lieferung]
[03]
Pipeline & IndexChunking, Embedding, hybride Suche und Reranking werden aufgebaut und mit der Baseline verglichen.
[04]
Betreiben & verbessernMonitoring, Neu-Indexierung und Feedback halten die Ergebnisse relevant, während Ihre Inhalte wachsen.
Weiterlesen
Das Thema vertiefen.
Leitfaden: KI-Wissensassistent mit Quellen
RAG, Zugriffsrechte und Kosten eines internen Assistenten.
RAG Pipeline Development: Lessons from Production
Artikel: Chunking, Retrieval und Evaluation aus echten Projekten.
GraphRAG vs RAG: When Graphs Actually Win
Artikel: Wann ein Wissensgraph die Vektorsuche sinnvoll ergänzt.
Private KI
Selbst gehostete LLMs in Ihrer Infrastruktur oder der EU.
FAQ
Embeddings, verständlich erklärt.
Ein Embedding ist eine Zahlenliste (ein Vektor), die die Bedeutung eines Textes, Bildes oder Datensatzes abbildet. Inhalte mit ähnlicher Bedeutung liegen nah beieinander. So findet Software relevante Inhalte, auch wenn die Formulierung abweicht.
Keyword-Suche gleicht die exakten Wörter einer Anfrage ab. Semantische Suche vergleicht Bedeutung über Embeddings. In der Praxis liefert eine hybride Suche aus beidem meist die verlässlichsten Ergebnisse, besonders bei Produktnamen, Nummern und Fachbegriffen.
Nicht immer. Für viele Projekte reicht pgvector in einer bestehenden PostgreSQL-Datenbank. Eine eigene Engine wie Qdrant lohnt sich bei sehr großen Indizes, anspruchsvollen Filtern oder hohem Anfragevolumen.
Ja, mit einem passenden mehrsprachigen Embedding-Modell. Wir testen Kandidaten auf Ihren deutschen und englischen Dokumenten, weil die Qualität je nach Sprache und Fachgebiet deutlich schwankt.
RAG nutzt Embedding-basiertes Retrieval, um passende Passagen zu finden, und lässt ein Sprachmodell darauf aufbauend antworten. Gutes Retrieval ist die Grundlage: Wird die richtige Passage nicht gefunden, kann die Antwort nicht darauf beruhen.
Ja. Berechtigungen werden als Metadaten gespeichert und beim Retrieval als Filter angewendet. Nutzer erhalten nur Treffer aus Dokumenten, die sie sehen dürfen.
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