KI-Lösungen & RAG-Systeme

Retrieval, Extraktion und die Pipelines darum herum — auf Ihren eigenen Dokumenten.

Wir bauen KI-Systeme, die auf dem eigenen Material eines Unternehmens arbeiten: Retrieval-Augmented Generation über interne Dokumente, strukturierte Extraktion aus unstrukturierten Eingaben sowie die Pipelines und die Evaluation um beides herum. Im Produktivbetrieb gehörte dazu die automatisierte Verarbeitung und Auswertung eingehender Rechnungsdaten mit LangChain.

Wir beginnen mit Ihren echten Dokumenten und einer schriftlichen Definition, was für die Aufgabe „richtig“ bedeutet — Felder, Zielgenauigkeit und Verhalten im Zweifelsfall —, denn daran wird das System später gemessen. Der Betrieb läuft in Ihrem eigenen Cloud-Account. Wo eine Abfrage, eine Regel oder eine Schnittstelle das Problem zuverlässiger löst als ein Modell, sagen wir das.

Zusammenarbeit. Längere Engagements, typischerweise 3–12 Monate, in Teil- oder Vollzeit. Remote oder vor Ort im Raum München. Deutsch und Englisch. Wir arbeiten in Ihrem Team und in Ihrem Repository, mit Verantwortung für einen Bereich von Anfang bis Ende.

Unsere Schwerpunkte in KI & RAG-Systemen

  • RAG auf Ihren eigenen Dokumenten
    Retrieval über Verträge, Rechnungen, Tickets, Handbücher oder eine interne Wissensdatenbank, mit Quellenangabe zu jeder Antwort. Chunking, Embedding und Retrieval-Strategie nach Ihrer Dokumentstruktur gewählt, nicht nach Voreinstellung.
  • Strukturierte Extraktion
    Aus unstrukturierten Eingaben werden strukturierte Datensätze — Rechnungen, Lieferscheine, Formulare, Berichte — inklusive Parsing, Bereinigung, Deduplizierung und Umgang mit Dokumenten, die vom erwarteten Format abweichen.
  • Die Pipeline um das Modell
    Ingest, Vorverarbeitung, Embedding, Indizierung und Re-Indizierung bei Dokumentänderungen, mit einem Index, der gegen die Quelle der Wahrheit konsistent bleibt.
  • Integration
    Die KI-Funktion landet in den Systemen, in denen die Arbeit bereits stattfindet — interne Tools, Portale, Ticketsysteme — über vorhandene APIs oder neue, wo sie fehlen.
  • Evaluation
    Ein Testset aus Ihrem eigenen Material, damit die Genauigkeit vor dem Rollout messbar ist, und Logging, das Antworten im Nachhinein nachvollziehbar hält.
  • Leitplanken
    Definiertes Verhalten, wenn das Retrieval nichts findet, und klare Grenzen dafür, was das System ohne Prüfung entscheidet.

Im Produktivbetrieb

  • RAG-basierte Rechnungsverarbeitung
    Automatisierte Verarbeitung und Auswertung eingehender Rechnungsdaten, gebaut mit LangChain: Eingang, Extraktion, strukturierte Ausgabe in das Workflow-System des Unternehmens, mit der umgebenden Pipeline für Aufbereitung und Indizierung. Direkt in das Workflow-Management-System eingebaut, das es speist — nicht als separates Werkzeug.

Technologien: LangChain · RAG-Pipelines · Vektorsuche & Embeddings · Python/FastAPI · Node.js/NestJS · Kafka · Apache Beam · PostgreSQL · Redis · Docker · Kubernetes · AWS · GCP

Beschreiben Sie den Prozess und die beteiligten Dokumente.

Sie erhalten eine Einschätzung zu Machbarkeit und Umfang — auch dazu, wo der Ansatz nicht passt.