RAG ist der Schlüssel, damit KI auf Ihr eigenes Wissen zugreift und korrekte, belegte Antworten liefert. Dieser Beitrag zeigt Vorgehen und Kostentreiber.
dgm ist ein unabhängiger Integrationspartner und nicht mit dem Anbieter von osFoundry (osFoundry Inc.) verbunden. Konkrete Kosten hängen vom Umfang ab.
Aufbau eines RAG-Systems
| Schritt | Inhalt |
|---|---|
| Datenaufbereitung | Bereinigung, Struktur |
| Indexierung | Embeddings, Speicher |
| Retrieval | relevante Stellen finden |
| Generierung | Antwort mit Quellen |
Datenqualität entscheidet
Die Qualität der Antworten hängt vor allem von der Datenbasis ab – nicht nur vom Modell. Eine saubere Aufbereitung ist daher der wichtigste Schritt. osFoundry bindet eigene Wissensbasen ein und liefert Antworten mit Quellenbezug.
Kostentreiber
Kostentreiber sind Datenaufbereitung, Embeddings/Speicher und der laufende Betrieb. Eine pauschale Zahl wäre unseriös; dgm erstellt eine individuelle Schätzung. Da eigene Dokumente verarbeitet werden, sind Datenschutz und Datenstandort zentral – osFoundry bietet EU-Regionspinning, lokale Inferenz und Self-Hosting.
Nächster Schritt
Verwandt: KI-gestützte Dokumentensuche aufbauen und KI-Wissensdatenbank aufbauen.
dgm baut als unabhängiger Partner RAG-Systeme mit osFoundry.