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Deploris

Retrieval-Augmented KI geerdet in Ihrem eigenen Wissen.

Eine produktive RAG-Pipeline über Ihr Wissen Chunking, Embedding, Vektorsuche, Prompt-Orchestrierung, Retrieval-Evaluation und zugriffskontrollierte Antworten mit Quellenverweisen.

Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, die LLM-Antworten in Ihren Dokumenten verankern mit Zugriffskontrolle, Zitaten und Evaluation.

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Was es ist

Eine produktive RAG-Pipeline über Ihr Wissen Chunking, Embedding, Vektorsuche, Prompt-Orchestrierung, Retrieval-Evaluation und zugriffskontrollierte Antworten mit Quellenverweisen.

Für wen es passt

Unternehmen, deren Mitarbeitende oder Kunden immer wieder dieselben wissensintensiven Fragen stellen und die Antworten auf dem aktuellen Stand der Dokumentation benötigen.

Ergebnisse

  1. 1

    Wissens-Audit

    Welche Quellen, wie groß, wie sensibel, wie oft ändern sie sich.

  2. 2

    Prototyp

    End-to-End-RAG auf einem eingegrenzten Korpus, evaluiert an realen Fragen.

  3. 3

    Produktivierung

    Zugriffskontrolle, Monitoring, Kosten, Retraining-Kadenz.

  4. 4

    Kontinuierliche Evaluation

    Wöchentliche Bewertung auf wachsendem Fragenset Precision, Recall, Halluzinationsrate.

Pilot

$20–50k

Scoped RAG on one corpus, evaluated on real questions.

Production

$60–160k

End-to-end pipeline with access control and monitoring.

Continuous

$5–15k / mo

Ongoing eval + retraining + optimization.

Bands, not quotes every engagement is priced in writing after discovery.

Häufige Fragen

Was ist ein RAG-System?
Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) verankert die Antworten eines Sprachmodells in Ihren eigenen Dokumenten. Es sucht die relevantesten Passagen in Ihrem Wissen heraus und lässt das Sprachmodell auf dieser Basis antworten mit Quellenangabe zur menschlichen Überprüfung.
Worin unterscheidet sich RAG von einem feinjustierten Modell?
Fine-Tuning verändert die Modellgewichte. RAG belässt das Modell wie es ist und übergibt ihm zur Laufzeit Ihre aktuellen Dokumente. RAG ist schneller aktualisierbar, besser auditierbar und für regulierte Inhalte sicherer, weil jede Antwort quellenprüfbar ist.
Gehen unsere internen Daten an den Modell-Anbieter?
Nur die zur Beantwortung einer konkreten Frage abgerufenen Passagen. In Enterprise-Tarifen werden diese nicht zum Training verwendet. Wenn kein Datenabfluss zulässig ist, betreiben wir die Pipeline gegen ein On-Prem- oder EU-gehostetes Modell.
Wie wird Prompt Injection abgewehrt?
Gekennzeichnete Retrieval-Grenzen, sodass abgerufene Inhalte System-Instruktionen nicht überschreiben können, System-Reminder in jeder Runde und Tool-Allow-Lists. Jeder Versuch wird protokolliert und nachträglich prüfbar.
Wie messen Sie RAG-Qualität?
Ein wachsendes beschriftetes Eval-Set aus echten Fragen; Retrieval-Präzision, Antwort-Treue (gestützt auf abgerufene Inhalte) und Ablehnungsquote bei Off-Topic-Fragen. Wöchentlicher Report während aktiver Projekte.
Welche Dokumentquellen können angebunden werden?
Confluence, Notion, SharePoint, Google Drive, Dropbox, S3-Buckets, Postgres- und MySQL-Datenbanken, Zendesk- und Intercom-Wissensbasen, GitHub-Wikis, PDF-Archive sowie Transkripte aus Fireflies, Grain oder Otter jeweils unter Beibehaltung der nativen Rechteverwaltung.
Wie oft wird der Index aktualisiert?
Für aktiv bearbeitete Quellen (Notion, Confluence, Google Drive) nutzen wir Webhooks oder Change-Feeds und reindizieren innerhalb von Minuten. Langsamer werdende Archive erhalten einen nächtlichen Batch-Lauf. Die Cadence ist pro Quelle konfigurierbar.
Was kostet der Betrieb eines RAG-Systems?
Die Betriebskosten skalieren mit Dokumentvolumen und Query-Last. Für einige hunderttausend Seiten bei moderatem Nutzeraufkommen liegen Infrastruktur plus Modell-Inferenz typischerweise im niedrigen vierstelligen Euro-Bereich pro Monat. Das vollständige Kostenmodell liegt vor Vertragsabschluss vor.
Welche Modelle werden unterstützt?
Claude (Opus, Sonnet), GPT-4-Klasse-Modelle, Gemini, Open-Weight-Modelle via Together, Fireworks oder Groq sowie selbst gehostete Deployments auf vLLM oder SGLang. Die Orchestrierung ist modell-agnostisch Sie können jederzeit wechseln, ohne die Anwendung umzuschreiben.

Anwendungsfall-Pfeilerseite

RAG-Wissensbasis für Kundensupport-Teams. →

Ein Retrieval-Augmented-Generation-System, verankert in Ihrer aktuellen Produktdokumentation, Ihren Release-Notes, Ihrer Ticket-Historie und Ihren internen Runbooks. Deploris baut es, bringt es in 4 bis 6 Wochen in Produktion und betreibt die Infrastruktur, aus der es antwortet.

Weiterführende Inhalte

Vergleich

Glossar

Aus dem Blog

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