RAG-Pilot · Corporate LLM · Wissenssystem
Testen Sie aufbereitetes Unternehmenswissen, bevor daraus ein großes KI‑Projekt wird.
Ein RAG-Pilot validiert einen klar begrenzten Wissensbereich. Wenn Datenkanäle, Qualität und Verantwortung noch unklar sind, beginnt der sinnvolle Weg mit Daten- & KI-Readiness.
klar begrenzt
geprüft und gepflegt
RAG
mit Quellen prüfen
ausbauen oder stoppen
Ziel
Antwortqualität und Nutzen auf einer tragfähigen Wissensbasis bewerten.
RAG-Projekte scheitern selten am Sprachmodell allein. Entscheidend sind aufbereitete Quellen, Berechtigungen, Suchlogik, Testfragen und die Einbettung in echte Arbeitsabläufe.
Der Pilot reduziert Risiko, wenn die Daten- und Wissenslandschaft ausreichend verstanden ist. Fehlt diese Grundlage, schafft die vorgelagerte Readiness-Phase zuerst Klarheit.
Pilot-Architektur
Ein kontrollierter Ausschnitt reicht, um die wichtigen Fragen zu beantworten.
Wir wählen einen relevanten Wissensbereich, definieren typische Fragen, prüfen Quellen und bauen eine erste RAG-Strecke mit Quellenbezug und klaren Grenzen.
Ablauf
Vom Wissensbereich zur belastbaren Entscheidung.
Scope wählen
Ein klar begrenzter Wissensbereich mit relevanten Nutzerfragen.
Quellen prüfen
Dokumente, Aktualität, Struktur, Rechte und potenzielle Risiken bewerten.
Prototyp bauen
RAG-Strecke mit Testfragen, Quellenanzeige und Antwortgrenzen umsetzen.
Roadmap ableiten
Qualität messen und nächsten Ausbau, Integration oder Abbruch sauber entscheiden.
Ergebnis
Nach dem Pilot ist klar, ob und wie RAG für Ihr Unternehmen funktioniert.
Sie erhalten eine fachliche und technische Einschätzung zur Datenlage, Antwortqualität, Nutzerakzeptanz und Integrationsfähigkeit.
Damit wird aus einer abstrakten KI-Idee eine konkrete Entscheidungsgrundlage für Corporate LLM, Wissenssystem oder Automatisierungsstrecke.
Nächster Schritt
Starten wir mit einem fokussierten Wissensbereich.
Im Erstgespräch klären wir, welcher Use Case für einen RAG-Pilot geeignet ist.