Bauen Sie ein privates RAG-System, dem Ihr Team vertrauen kann.
SheltSoft entwirft Retrieval-Augmented-Generation-Systeme für Organisationen, die präzise Antworten über interne Dokumente, Richtlinien, Produktwissen und operative Inhalte benötigen.
Kostenloses 30-minütiges Gespräch. Unverbindlich.
- Private Bereitstellung in Ihrer Cloud oder Infrastruktur
- Fundierte Antworten mit quellenbewusstem Retrieval
- LLM-Flexibilität: gehostete APIs oder lokale Modelle
- Integration mit Dokumentenspeichern, Portalen und internen Tools
Ein praktischer RAG-Ansatz für Geschäftsteams
Wir konzentrieren uns auf das, was in der Produktion zählt: zuverlässiges Retrieval, private Bereitstellung bei Bedarf und ein klarer Weg von Dokumenten zu vertrauenswürdigen Antworten.
Fundierte, quellenbewusste Antworten
RAG reduziert das Risiko von Halluzinationen, indem relevanter Kontext vor der Generierung abgerufen wird. Das macht es besonders geeignet für Richtlinien-, Produkt-, Support-, Rechts- und Betriebswissen.
Ihre Daten bleiben in Ihrer Umgebung
Wenn Datenschutz und Kontrolle wichtig sind, können wir auf Ihrer Infrastruktur bereitstellen und das Setup an Ihre Anforderungen für Zugriff, Compliance und Hosting anpassen.
Entwickelt für Produktions-Retrieval
Ein gutes RAG-System hängt von Chunking-Strategie, Metadaten, Zugriffskontrolle, Indexierungsjobs, Auswertung und Monitoring ab, nicht nur von einer Vektordatenbank.
Wie ein SheltSoft-RAG-System funktioniert
- 1Schritt 1:Wir erfassen Dokumente, Wissensdatenbanken und Systemdaten
- 2Schritt 2:Wir bereinigen, segmentieren, reichern an und indexieren Inhalte für das Retrieval
- 3Schritt 3:Wir rufen den am besten passenden Kontext zum Zeitpunkt der Frage ab
- 4Schritt 4:Wir generieren Antworten mit Referenzen und Workflow-Kontrollen
Typische RAG-Anwendungsfälle
RAG ist dort am stärksten, wo Antworten nah an Ihren genehmigten Informationen bleiben müssen und wo Menschen Zeit mit manuellem Suchen, Vergleichen oder Bestätigen von Details verlieren.
- Interne Wissensassistenten für HR, Betrieb und IT
- Support-Copiloten auf Basis von Handbüchern, Richtlinien und Produktupdates
- Dokumentensuche über Verträge, Verfahren oder technische Dokumentation
- Sichere kundenorientierte Wissensassistenten mit kuratierten Quellen
Häufig gestellte Fragen
Wo liegen unsere Daten?
Dort, wo Sie es brauchen. Wir können die Lösung vollständig in Ihrer eigenen Cloud oder On-Premise-Infrastruktur bereitstellen, sodass Ihre Dokumente und Indizes Ihre Umgebung nie verlassen.
Können wir unser eigenes LLM nutzen oder alles lokal halten?
Ja. Wir sind an keinen Anbieter gebunden — wir können gehostete APIs, Ihre bestehenden Enterprise-Verträge oder vollständig lokale, quelloffene Modelle anbinden, je nach Ihren Anforderungen an Datenschutz und Kosten.
Müssen wir unsere bestehenden Systeme ändern?
Nein. Wir bauen die Retrieval-Schicht um Ihre vorhandenen Dokumentenspeicher, Wikis und Portale herum, statt Sie zu bitten, Inhalte in eine neue Plattform zu migrieren.
Wie lange dauert ein RAG-Projekt in der Regel?
Die meisten ersten Einführungen starten in 4-8 Wochen, beginnend mit einem klar abgegrenzten Wissensbereich, damit Sie die Antwortqualität validieren können, bevor Sie den Umfang erweitern.
Brauchen Sie verlässliche Antworten über privates Wissen?
Wir helfen Ihnen, die richtige Retrieval-Strategie zu wählen, die Indexierungs-Pipeline aufzubauen und eine RAG-Erfahrung bereitzustellen, die zu Ihren Systemen und Ihrem Governance-Modell passt.
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