{"id":16963,"date":"2026-10-15T14:24:23","date_gmt":"2026-10-15T12:24:23","guid":{"rendered":"https:\/\/yeeply.com\/de\/blog\/was-ist-rag-ki-eigene-daten\/"},"modified":"2026-10-15T14:24:27","modified_gmt":"2026-10-15T12:24:27","slug":"was-ist-rag-ki-eigene-daten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/yeeply.com\/de\/blog\/was-ist-rag-ki-eigene-daten\/","title":{"rendered":"Was ist RAG? So beantwortet KI Fragen mit den Daten Ihres Unternehmens"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"16963\" class=\"elementor elementor-16963 elementor-bc-flex-widget\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-r4gde01 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"r4gde01\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-r4gde02\" data-id=\"r4gde02\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-r4gde03 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"r4gde03\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<p>Fragen Sie ChatGPT nach Ihrer Urlaubsregelung, Ihrer Preisliste oder den Konditionen eines Vertrags, den Sie im Fr\u00fchjahr unterschrieben haben. Entweder gibt es zu, dass es das nicht wei\u00df, oder es liefert eine \u00fcberzeugend klingende Antwort, die falsch ist. Ihre Dokumente hat es nie gesehen. <strong>RAG<\/strong> ist die Technik, die genau das l\u00f6st, und sie steckt hinter den meisten \u201eFrag unsere Dokumentation\u201c-Assistenten, die Unternehmen in den letzten zwei Jahren eingef\u00fchrt haben.<\/p>\n<p>Was ist RAG also? Ein Verfahren, mit dem ein KI-Modell auf Ihre eigenen Informationen zugreift und aus Handb\u00fcchern, Richtlinien, Vertr\u00e4gen und Wissensartikeln antwortet statt aus dem Ged\u00e4chtnis. Dieser Leitfaden erkl\u00e4rt verst\u00e4ndlich, wie das funktioniert, woher die Informationen kommen, wie Berechtigungen und Datenschutz geregelt werden, was der Aufbau kostet und wo es sich lohnt. Wenn Sie schon wissen, dass Sie so etwas brauchen, springen Sie direkt zu den <a href=\"#kosten\">Kosten<\/a> und berechnen Sie eine Sch\u00e4tzung f\u00fcr Ihren Fall.<\/p>\n<details style=\"margin-bottom:1.5em;padding:1em;background:#f5f5f5;border-radius:6px\"><summary style=\"cursor:pointer;font-weight:600\">Inhalt<\/summary>\n<ul style=\"margin-top:.8em\">\n<li><a href=\"#was-ist-rag\">Was ist RAG?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#rag-vs-chatgpt\">RAG und ChatGPT: Was ist der Unterschied?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#quellen\">Woher bezieht ein RAG-System seine Informationen?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#berechtigungen\">Berechtigungen: Wer darf was sehen?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#aktualitaet\">Wie die Informationen aktuell bleiben<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#quellenangaben\">Quellenangaben: wichtiger, als es aussieht<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#datenschutz\">Datenschutz und Sicherheit<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#kosten\">Was kostet ein RAG-System?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#anwendungsfaelle\">Einsatzbereiche, in denen sich RAG lohnt<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#einstieg\">So starten Sie ein RAG-Projekt<\/a><\/li>\n<\/ul><\/details>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-r4gde04 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"r4gde04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"was-ist-rag\">Was ist RAG?<\/h2>\n<p>RAG steht f\u00fcr <strong>Retrieval-Augmented Generation<\/strong>, also etwa \u201edurch Suche erg\u00e4nzte Textgenerierung\u201c. Der Begriff stammt aus einem <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2005.11401\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Forschungsartikel von Lewis und Kollegen bei Facebook AI Research aus dem Jahr 2020<\/a> und beschreibt die zwei Schritte, die das System bei jeder Frage ausf\u00fchrt:<\/p>\n<ol class=\"wp-block-list\"><li><strong>Suche (Retrieval).<\/strong> Das System durchsucht Ihre Dokumente und w\u00e4hlt die wenigen Textstellen aus, die am wahrscheinlichsten die Antwort enthalten.<\/li><li><strong>Generierung.<\/strong> Es schickt diese Stellen zusammen mit der Frage an ein Sprachmodell (GPT, Claude, Gemini, Llama o. \u00c4.) und gibt eine Anweisung mit: Antworte nur auf dieser Grundlage und sag es, wenn die Antwort nicht darin steht.<\/li><\/ol>\n<p>Die Antwort formuliert weiterhin das Modell, deshalb liest sie sich nat\u00fcrlich. Die Fakten kommen aber aus Ihren Dokumenten und nicht aus dem, was das Modell irgendwann im Training aufgenommen hat. Das ist die ganze Idee.<\/p>\n<p>Damit die Suche funktioniert, werden die Dokumente vorab aufbereitet: Der Text wird extrahiert, in kurze Abschnitte zerlegt und in einem Index gespeichert, der nach Bedeutung statt nach exakten W\u00f6rtern durchsucht werden kann. So findet die Frage \u201eWie viele Urlaubstage habe ich nach dem ersten Jahr?\u201c auch den Absatz mit der \u00dcberschrift \u201eJahresurlaubsanspruch\u201c. Im deutschsprachigen Raum spricht man bei solchen L\u00f6sungen oft einfach von einer <strong>KI-Wissensdatenbank<\/strong>.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"rag-vs-chatgpt\">RAG und ChatGPT: Was ist der Unterschied?<\/h2>\n<p>ChatGPT, Copilot oder Gemini sind f\u00fcr sich genommen allgemeine Assistenten. Sie schreiben, fassen zusammen und argumentieren sehr gut und wissen viel \u00fcber die Welt bis zu ihrem Trainingsstand. \u00dcber Ihr Unternehmen wissen sie nichts, solange niemand die Informationen in das Gespr\u00e4ch kopiert.<\/p>\n<p>Ein RAG-System \u00fcbernimmt dieses Kopieren automatisch, bei jeder Frage, mit den richtigen Dokumenten und nur mit denen, die die fragende Person sehen darf.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th><\/th><th>Allgemeiner Chatbot (ChatGPT pur)<\/th><th>RAG-System<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Woher die Antworten kommen<\/td><td>Aus dem Training des Modells<\/td><td>Aus Ihren Dokumenten, bei jeder Frage neu durchsucht<\/td><\/tr><tr><td>Unternehmenswissen<\/td><td>Nur, wenn man es hineinkopiert<\/td><td>Eingebaut, aus allen angebundenen Quellen<\/td><\/tr><tr><td>Wenn sich ein Dokument \u00e4ndert<\/td><td>Bekommt es nicht mit<\/td><td>Nutzt ab der n\u00e4chsten Indexierung die neue Fassung<\/td><\/tr><tr><td>Quellenangabe<\/td><td>Nein<\/td><td>Ja, Dokument und Seite<\/td><\/tr><tr><td>Wenn es etwas nicht wei\u00df<\/td><td>Erfindet wom\u00f6glich eine plausible Antwort<\/td><td>Kann angewiesen werden zu sagen: \u201eDazu finde ich nichts\u201c<\/td><\/tr><tr><td>Berechtigungen<\/td><td>Nicht vorhanden<\/td><td>Jeder bekommt nur Antworten aus dem, worauf er Zugriff hat<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n<p>Oft kommt die Frage, ob man \u201eChatGPT nicht einfach mit den eigenen Daten trainieren\u201c k\u00f6nne. Das hei\u00dft Fine-Tuning und ist f\u00fcr Unternehmenswissen meist das falsche Werkzeug: teuer, bei jeder \u00c4nderung zu wiederholen und ohne Quellenangabe. Fine-Tuning eignet sich, um einem Modell einen Stil oder ein Format beizubringen. F\u00fcr Fakten ist RAG die richtige Wahl.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"quellen\">Woher bezieht ein RAG-System seine Informationen?<\/h2>\n<p>Von dort, wo Ihre Dokumente heute schon liegen. Ein gut gebautes System liest aus den vorhandenen Quellen, statt alle zu zwingen, ihre Dateien in ein neues Tool zu verschieben. Die \u00fcblichen Quellen sind:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Ordner in SharePoint, OneDrive und Google Drive<\/li><li>Wikis und Wissensdatenbanken wie Confluence oder Notion<\/li><li>Dokumentenmanagementsysteme (DMS), in denen meist Vertr\u00e4ge und Akten liegen<\/li><li>Hilfeartikel und fr\u00fchere Support-Tickets<\/li><li>Strukturierte Daten aus CRM, ERP oder internen Datenbanken, wenn Antworten von aktuellen Zahlen abh\u00e4ngen<\/li><\/ul>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"welche-dokumente\">Welche Dokumente am besten funktionieren<\/h3>\n<p>Sauberer digitaler Text (Word-Dateien, Google Docs, am Rechner erzeugte PDFs) ist der einfache Fall. Schwieriger und teurer wird es mit eingescannten oder fotografierten Seiten, komplexen Tabellen und Excel-Dateien, technischen Zeichnungen und allem, was noch auf Papier liegt. All das muss erst in lesbaren Text umgewandelt werden, und genau dieser Teil wird im Budget am h\u00e4ufigsten untersch\u00e4tzt.<\/p>\n<p>Die zweite Falle ist die Qualit\u00e4t. Liegen auf dem Laufwerk drei Versionen derselben Richtlinie, findet das System alle drei. Zu jedem ernsthaften Projekt geh\u00f6rt deshalb die Entscheidung, welche Dokumente als g\u00fcltig gelten und welche drau\u00dfen bleiben.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"berechtigungen\">Berechtigungen: Wer darf was sehen?<\/h2>\n<p>Das ist die Frage, die aus einem Zwei-Monats-Projekt ein F\u00fcnf-Monats-Projekt macht, und die im ersten Gespr\u00e4ch fast niemand stellt.<\/p>\n<p>Darf jeder im Unternehmen jedes Dokument \u00f6ffnen, sind Berechtigungen einfach. In den meisten Unternehmen ist das nicht so: Personalakten, Vorstandsprotokolle, Gehaltsb\u00e4nder und Kundenvertr\u00e4ge sind eingeschr\u00e4nkt. Ein RAG-System muss diese Einschr\u00e4nkungen in jeder Antwort beachten. Sonst k\u00f6nnte jeder den Assistenten nach Dingen fragen, die er selbst nicht \u00f6ffnen darf, und die KI w\u00fcrde sie bereitwillig zusammenfassen.<\/p>\n<p>\u00dcblich sind drei Stufen:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>F\u00fcr alle offen.<\/strong> Eine gemeinsame Wissensbasis ohne Einschr\u00e4nkungen. Die g\u00fcnstigste Variante und f\u00fcr \u00f6ffentliche Hilfeinhalte v\u00f6llig ausreichend.<\/li><li><strong>Pro Abteilung.<\/strong> Der Vertrieb sieht Vertriebsunterlagen, die Technik technische Dokumente. Mittlerer Aufwand.<\/li><li><strong>Pro Person oder pro Kunde.<\/strong> Das System pr\u00fcft f\u00fcr jede Person die urspr\u00fcnglichen Rechte jedes Dokuments, meist direkt aus SharePoint oder Google Drive. Die sicherste Variante und die aufwendigste.<\/li><\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"aktualitaet\">Wie die Informationen aktuell bleiben<\/h2>\n<p>Ein gro\u00dfer Vorteil von RAG gegen\u00fcber einem nachtrainierten Modell: Aktualisierungen sind g\u00fcnstig. \u00c4ndert sich ein Dokument, muss nur dieses Dokument neu eingelesen werden. Wie oft das passiert, ist eine Designentscheidung:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Ein n\u00e4chtlicher oder w\u00f6chentlicher Abgleich reicht, wenn sich die Dokumente selten \u00e4ndern.<\/li><li>Aktualisierung nahezu in Echtzeit lohnt sich f\u00fcr Support-Inhalte, Preislisten und alles, was sich mehrmals pro Woche \u00e4ndert.<\/li><li>Gel\u00f6schte oder abgelaufene Dokumente m\u00fcssen auch aus dem Index verschwinden. Das wird leicht vergessen und sorgt f\u00fcr einige der peinlichsten Falschantworten.<\/li><\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"quellenangaben\">Quellenangaben: wichtiger, als es aussieht<\/h2>\n<p>Ein RAG-System wei\u00df genau, welche Textstellen es f\u00fcr jede Antwort genutzt hat, und kann sie anzeigen. Manche Projekte nennen nur das Dokument, andere verlinken die genaue Seite und \u00f6ffnen sie mit einem Klick.<\/p>\n<p>Das klingt nach einem netten Extra. In der Praxis entscheidet es dar\u00fcber, ob die Leute dem Tool vertrauen. Wer die Quelle in zwei Sekunden pr\u00fcfen kann, verl\u00e4sst sich auf die Antwort; wer das nicht kann, fragt wieder die Kollegin. Quellenangaben machen au\u00dferdem Fehler schnell sichtbar, und so wird das System besser.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"datenschutz\">Datenschutz und Sicherheit<\/h2>\n<p>Die erste Frage von IT und Rechtsabteilung lautet fast immer: Landen unsere Dokumente im Training einer fremden KI? Mit Gesch\u00e4ftsvertr\u00e4gen der gro\u00dfen Anbieter nicht. OpenAI erkl\u00e4rt zum Beispiel, dass es <a href=\"https:\/\/openai.com\/enterprise-privacy\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">seine Modelle nicht mit Gesch\u00e4ftsdaten trainiert<\/a>, die \u00fcber die API oder die Enterprise-Produkte kommen, und Microsoft beschreibt, wie man <a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/de-de\/azure\/search\/retrieval-augmented-generation-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RAG mit Azure AI Search in der eigenen Azure-Umgebung aufbaut<\/a>.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus z\u00e4hlen diese Entscheidungen:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Wo die Daten verarbeitet werden.<\/strong> F\u00fcr europ\u00e4ische Unternehmen sind Rechenzentren in der EU wegen der DSGVO in der Regel Pflicht.<\/li><li><strong>Welches Modell.<\/strong> Bei besonders sensiblen Informationen (Gesundheit, Finanzen, Recht) l\u00e4uft das System mit Open-Source-Modellen in Ihrer eigenen Cloud, sodass nichts Ihre Infrastruktur verl\u00e4sst.<\/li><li><strong>Protokollierung.<\/strong> Wer was gefragt hat und welche Dokumente genutzt wurden, sollte nachvollziehbar gespeichert werden.<\/li><li><strong>Transparenz.<\/strong> Nutzen Kunden oder die \u00d6ffentlichkeit den Assistenten, verlangt die <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/DE\/TXT\/?uri=CELEX:32024R1689\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">europ\u00e4ische KI-Verordnung<\/a> den Hinweis, dass sie mit einer KI sprechen.<\/li><\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"kosten\">Was kostet ein RAG-System?<\/h2>\n<p>F\u00fcr ein Pilotprojekt weniger, als die meisten erwarten, f\u00fcr eine unternehmensweite L\u00f6sung mehr. Das KI-Modell ist selten der teure Teil. Den Preis bestimmen Zahl und Zustand der Dokumente, an wie vielen Orten sie liegen, das Berechtigungsmodell und ob Antworten seitengenaue Quellen nennen m\u00fcssen.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>Projektart<\/th><th>Typischer Umfang<\/th><th>Umsetzung<\/th><th>Laufende Kosten<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Pilotprojekt<\/td><td>Ein Team, eine Quelle, saubere Dokumente, einfache Weboberfl\u00e4che<\/td><td>5.000\u201315.000 \u20ac<\/td><td>150\u2013600 \u20ac\/Monat<\/td><\/tr><tr><td>Abteilungsl\u00f6sung<\/td><td>Mehrere Quellen, Berechtigungen pro Abteilung, Quellenangaben, Teams oder Slack<\/td><td>15.000\u201335.000 \u20ac<\/td><td>600\u20132.000 \u20ac\/Monat<\/td><\/tr><tr><td>Unternehmensweit<\/td><td>Viele Quellen, eingescannte Dokumente, Berechtigungen pro Person, sensible Daten<\/td><td>35.000\u201360.000 \u20ac+<\/td><td>ab 2.000 \u20ac\/Monat<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n<p>Das sind unverbindliche Spannen f\u00fcr den europ\u00e4ischen Markt, zzgl. MwSt. Die laufenden Kosten decken KI-Modell, Suchindex und Hosting ab und steigen mit der Zahl der Anfragen. Ein Tool f\u00fcr 20 Mitarbeitende kostet im Betrieb also deutlich weniger als eines, das allen Kunden offensteht.<\/p>\n<p>Auch der Standort des Teams macht einen Unterschied. Viele der zertifizierten Unternehmen in Yeeplys Netzwerk sitzen in Spanien, wo erfahrene KI-Entwickler deutlich weniger kosten als in M\u00fcnchen oder Frankfurt bei vergleichbarer Erfahrung. Bei einem Projekt dieser Gr\u00f6\u00dfe entscheidet dieser Unterschied oft dar\u00fcber, ob sich die Investition rechnet.<\/p>\n<p>F\u00fcr eine Zahl, die n\u00e4her an Ihrem Fall liegt, stellt unser Rechner zehn Fragen zu Ihren Dokumenten, zur Ablage und dazu, wer Zugriff braucht:<\/p>\n<iframe src=\"https:\/\/calculadora.yeeply.com\/c\/was-kostet-eine-ki-wissensdatenbank-ki-d-cc78f1\" title=\"Rechner: Was kostet eine KI-Wissensdatenbank\" loading=\"lazy\" style=\"width:100%;height:900px;border:0;border-radius:16px;\" allow=\"clipboard-write\"><\/iframe>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"anwendungsfaelle\">Einsatzbereiche, in denen sich RAG lohnt<\/h2>\n<p>Mitarbeitende verbringen einen gro\u00dfen Teil ihrer Woche mit der Suche nach Informationen. Eine viel zitierte <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/industries\/technology-media-and-telecommunications\/our-insights\/the-social-economy\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">McKinsey-Studie<\/a> kam auf 1,8 Stunden pro Tag bei B\u00fcroangestellten, deren Arbeit vor allem aus dem Umgang mit Informationen besteht. In diesen F\u00e4llen holt ein RAG-System diese Zeit am schnellsten zur\u00fcck:<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"internes-wissen\">Internes Wissen und Einarbeitung<\/h3>\n<p>Richtlinien, Prozessbeschreibungen, Produktinformationen und \u201eWie machen wir das hier?\u201c-Fragen. Neue Mitarbeitende unterbrechen nicht mehr st\u00e4ndig dieselben drei Kollegen, und die bekommen ihre Nachmittage zur\u00fcck.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"kundenservice\">Kundenservice<\/h3>\n<p>Entweder direkt f\u00fcr Kunden, mit Antworten aus Ihrem Hilfecenter und \u00dcbergabe an einen Menschen bei Unklarheiten, oder f\u00fcr das Support-Team, das neben jedem Ticket die passende Stelle im Handbuch sieht. Die zweite Variante ist der sicherere Einstieg.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"recht-compliance\">Recht, Compliance und Vertr\u00e4ge<\/h3>\n<p>Eine Klausel, eine K\u00fcndigungsfrist oder eine Pflicht in Hunderten von Vertr\u00e4gen, Vorschriften oder Akten finden, mit Link auf die genaue Seite. Quellenangaben und Berechtigungen z\u00e4hlen hier am meisten.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"angebote\">Angebote und Ausschreibungen<\/h3>\n<p>Antworten auf Ausschreibungen aus fr\u00fcheren Angeboten, Referenzen und Datenbl\u00e4ttern entwerfen. Der erste Entwurf dauert Minuten statt Tage, und das Team k\u00fcmmert sich um das, was wirklich neu ist.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"technik\">Servicetechnik und technische Dokumentation<\/h3>\n<p>Servicetechniker fragen per Smartphone nach einer Maschine oder Anlage und bekommen die Antwort aus dem Handbuch, auch aus eingescannten Bl\u00e4ttern und Pl\u00e4nen.<\/p>\n<p>Soll der Assistent auch <em>handeln<\/em>, etwa einen CRM-Eintrag aktualisieren oder einen Termin buchen, geht das \u00fcber RAG hinaus und wird zum <a href=\"https:\/\/yeeply.com\/de\/ki-agenten-entwicklung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">KI-Agenten<\/a>. Und wenn Sie einen Chatbot brauchen, der live auf Daten aus CRM oder ERP zugreift statt auf Dokumente, erkl\u00e4ren wir den Unterschied im Beitrag <a href=\"https:\/\/yeeply.com\/de\/blog\/ki-chatbot-mit-datenanbindung-erstellen-so-funktioniert-es-wirklich\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">KI-Chatbot mit Datenanbindung erstellen<\/a>.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"einstieg\">So starten Sie ein RAG-Projekt<\/h2>\n<p>Projekte, die funktionieren, beginnen klein und messbar:<\/p>\n<ol class=\"wp-block-list\"><li><strong>Ein Team und eine Art von Frage w\u00e4hlen.<\/strong> \u201eSupport beantwortet Produktfragen\u201c ist ein guter Umfang, \u201edas gesamte Unternehmenswissen\u201c nicht.<\/li><li><strong>50 bis 100 echte Fragen sammeln<\/strong>, die dieses Team stellt, samt richtiger Antworten. Das wird der Test, der zeigt, ob das System funktioniert.<\/li><li><strong>Die Dokumente pr\u00fcfen<\/strong>, die hinter diesen Antworten stehen: wo sie liegen, in welchem Format, wie aktuell, wer sie sehen darf.<\/li><li><strong>Den Pilot bauen und messen<\/strong>, bevor sich jemand darauf verl\u00e4sst.<\/li><li><strong>Schrittweise erweitern<\/strong> auf weitere Quellen und Teams, sobald die Trefferquote stimmt.<\/li><\/ol>\n<p>Genau dabei unterst\u00fctzt Yeeply. Wir kl\u00e4ren mit Ihnen den Umfang, legen Ihnen Angebote zertifizierter Unternehmen aus unserem Netzwerk vor, die \u00e4hnliche Systeme gebaut haben, und begleiten die Umsetzung bis zum Start. Was dazugeh\u00f6rt, sehen Sie auf unserer Seite zur <a href=\"https:\/\/yeeply.com\/de\/ki-wissensdatenbank-unternehmen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">KI-Wissensdatenbank f\u00fcr Unternehmen<\/a>.<\/p>\n<p>Wenn Sie ein Angebot f\u00fcr Ihren Fall m\u00f6chten, klicken Sie oben rechts auf <strong>\u201ePreissch\u00e4tzung erhalten\u201c<\/strong> oder schreiben Sie an sales@yeeply.com. Erz\u00e4hlen Sie uns, welche Dokumente Sie haben, wo sie liegen und wer Antworten daraus braucht.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was ist RAG? 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