RAG für Unternehmen: Eigenes Wissen KI-durchsuchbar machen

Was ist RAG?

Retrieval Augmented Generation = LLM + Wissensdatenbank. Statt das Modell raten zu lassen, holt es die Antwort aus deinen Dokumenten.

Warum das ein Game-Changer ist

• Keine Halluzinationen — der Agent darf nur antworten, was wirklich im Wissensbestand steht
• Aktualität — du updatest die Wissensbasis, nicht das Modell
• DSGVO — die Daten bleiben bei dir
• Quellenangabe — der Agent zeigt, woher die Antwort kommt

Architektur

1. Dokumente (PDFs, Webseiten, Confluence) werden in Chunks geteilt
2. Embeddings werden mit OpenAI oder einem Open-Source-Modell erzeugt
3. Vektor-DB (z.B. Supabase pgvector) speichert die Embeddings
4. Bei einer Frage wird die semantisch ähnlichste Passage gesucht
5. Diese Passage geht zusammen mit der Frage an Claude/GPT
6. Das LLM generiert die finale Antwort basierend auf dem Kontext

Tech-Stack den ich nutze

• Supabase + pgvector für die Vektor-DB
• OpenAI text-embedding-3-small für Embeddings (oder bge-m3 für Self-Hosting)
• Claude Sonnet für die Antwortgenerierung
• Next.js Edge Function als API

Use Cases

• Internes Wiki als Chat
• Kundensupport mit Produkt-Wissen
• Onboarding für neue Mitarbeiter
• Vertragsdurchsuche
• Compliance-Fragen

Aufwand

Ein produktives RAG-System für kleine Wissensbestände (bis 500 Dokumente) ist in 2-3 Wochen umsetzbar. Wenn du Interesse hast — sprich mich an.