Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine starke Technik, die Large Language Models mit einer eigenen Wissensbasis kombiniert. Statt sich nur auf die Trainingsdaten des Modells zu verlassen, bringt RAG zur Laufzeit frische, relevante Informationen hinein – so werden Antworten genauer, nachvollziehbarer und aktueller.
Bei Dekkode unterstützen wir Document Ingestion, Datenbank-Integration und dynamischen Datenzugriff über Interfaces wie Function Calling. Daten werden in sinnvolle Einheiten (Chunks) aufgeteilt, als Vektoren (Embeddings) repräsentiert und für die spätere Suche gespeichert. Je nach Umfang und Performance-Anforderungen setzen wir auf Vector Databases wie Pinecone oder Weaviate – oder auf Open-Source-Lösungen wie FAISS, wenn es passt. Wenn eine leichte Lösung ausreicht, bleiben wir bewusst schlank.
RAG bringt LLMs näher an eure Business-Realität – und sorgt für Antworten, die auf euren Daten basieren und eure Source of Truth respektieren.
LLMs mit eurem Wissen verbinden
LLMs mit eurem Wissen verbinden
RAG ermöglicht Antworten auf Basis eurer Daten – nicht nur auf dem, was das Modell „gelernt“ hat. Denkt an interne Wikis, Produkt-Handbücher oder Support-Logs.
Smart Chunking & Embeddings
Wir teilen Inhalte in gut verdauliche, semantische Chunks und wandeln sie mit modernen Embedding-Modellen in hochdimensionale Vektoren um.
Skalierbarer Vector Storage
Von leichten lokalen Stores bis zu Enterprise-Vector-Databases: Wir wählen die Lösung passend zu euren Anforderungen – und balancieren Speed, Kosten und Präzision.
Real-Time Function Calling
Wir erweitern Retrieval mit Live-DB-Queries, API-Responses oder strukturierten Outputs – indem wir RAG mit Function Calling kombinieren.
Einfacher Dokumenten-Upload & Management
Wir machen das Onboarding von Dokumenten schnell und sauber – PDFs, Spreadsheets und mehr werden automatisch indexiert und sind direkt bereit für LLM-Suche und Chat.
RAG Use Cases
Mit Retrieval-Augmented Generation erweitert ihr das Wissen eines LLMs um eure eigenen Informationen. Das ist besonders wichtig, wenn eure Daten beim Training nicht verfügbar waren – oder wenn ihr Zugriff auf Echtzeit-Informationen braucht.
Interne Knowledge Assistants
Mitarbeiterfragen mit internen Dokumenten beantworten – ohne Retraining.
Document Q&A und Search
PDFs, Reports oder Verträge hochladen und per natürlicher Sprache durchsuchen – mit Quellenhinweisen auf die relevanten Abschnitte.
Support Chatbots mit Kontext
Support-Bots mit Produktwissen, FAQs und Troubleshooting verbinden – für zuverlässige Antworten.
Personalisierte Customer Interactions
Relevante User-Daten oder frühere Interaktionen einziehen, um Antworten zu personalisieren – per Retrieval aus CRM- oder Datenbank-Records.
Regulatory & Compliance Queries
Legal- und Compliance-Teams können Policies, Regeln und interne Guidelines per natürlicher Sprache abfragen.
Technical Documentation Assistant
Einen Dev-Assistant bauen, der technische Fragen beantwortet, indem er Inhalte aus API-Doku, Codebases oder Tickets findet und zusammenfasst.
Multilingual Content Retrieval
Globale Teams unterstützen, indem aus einem mehrsprachigen Dokumentenbestand passende Inhalte gefunden und lokalisiert beantwortet werden.
Wo ihr RAG braucht
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Interne Knowledge Assistants: Beantwortet Fragen von Mitarbeitenden mit Firmendokumentation, Onboarding-Guides, HR-Richtlinien oder IT-Support-Docs – ohne ein LLM neu zu trainieren.
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Document Q&A & Search: PDFs, Reports oder Verträge hochladen und Fragen in natürlicher Sprache stellen – inklusive Verweisen auf die exakten Dokumentstellen.
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Support-Chatbots mit Kontext: Customer-Service-Bots mit Produktguides, FAQs und Troubleshooting-Artikeln verbinden – für korrekte, kontextbezogene Antworten.
