RAG- & Gen-KI-Implementierung

RAG, das den Produktivbetrieb besteht. Nicht nur die Demo.

Wir implementieren RAG- & GenAI-Lösungen und übernehmen Projekte, die feststecken – gemessen am Benchmark, nicht am Bauchgefühl.

Dieses Angebot ist für:

Unternehmen, deren RAG-Projekt nicht produktiv wird
Inhouse-KI-Teams, die Spezialwissen an Bord holen wollen
Software-Hersteller, die GenAI in ihr Produkt integrieren
Unternehmen mit On-Premise- oder Compliance-Anforderungen

Benchmark-basiert

Antwortqualität wird gemessen – vorher und nachher

On-Premise-fähig

Lokale Modelle im eigenen Rechenzentrum, air-gapped möglich

Festpreis je Phase

Mit Abnahmekriterien statt offenem Beratungsmandat

Kein Lock-in

Code, Doku und Betriebswissen gehören Ihnen

Vertraut von führenden Organisationen

Wenn RAG nicht liefert, ist selten das KI-Modell schuld.

Retrieval zu langsam, Kontext zu ungenau, Antworten unbrauchbar? Das Problem sitzt tiefer – in Datenaufbereitung, Retrieval-Architektur und fehlendem Benchmarking. Und genau dort ist es lösbar.

Typische Symptome

Hohe Halluzinationsrate trotz guter Dokumente
Relevante Passagen werden nicht gefunden
Langsame Response-Zeiten bei großen Dokumentenbeständen
Inkonsistente Antwortqualität – der Fachbereich traut dem System nicht
Seit Monaten „fast fertig“, der Go-Live verschiebt sich immer wieder
Jeder Fix zieht fünf neue Probleme nach sich

Die echten Ursachen

Chunking-Strategie passt nicht zu Dokumenten
Semantische Vorverarbeitung fehlt
Retrieval-Architektur unpassend oder zu simpel
Fehlende Reranking-Schicht
Prompt-Engineering vernachlässigt
Fortgeschrittene Algorithmen kommen nicht zum Einsatz
Fehlendes Benchmarking – ohne Messung keine gezielte Verbesserung

Warum RAG im Produktivbetrieb scheitert

Checkliste: Robuste RAG-Lösungen im Unternehmen

Für CIOs, AI Leads und Tech-Teams im Mittelstand

Die meisten RAG-Systeme liefern im Pilot gute Ergebnisse – und scheitern im Produktivbetrieb an Dokumentenkomplexität, Sicherheitslücken und schwachem Retrieval. Diese Checkliste zeigt, wo typische Architekturen brechen und wie Sie Ihr System dagegen prüfen.

Das Angebot

Vom Review zum Produktivbetrieb

Zwei Phasen, jede zum Festpreis – Sie entscheiden nach jeder Phase, ob es weitergeht.

So gehen wir vor

1

RAG-Review · 2–3 Wochen

Architektur- und Datenfluss-Review, Benchmark mit Ihren echten Dokumenten und Fragen, Ursachenanalyse von Parsing bis Prompting
2

Maßnahmenplan & Entscheidungsvorlage

Priorisierte Maßnahmen mit Aufwand und erwartetem Effekt – und ein verbindlicher Festpreis für die Umsetzung
3

Implementierung · 4–10 Wochen

Umsetzung nach Plan – bestehende Komponenten bleiben, wo sie tragen. Abnahme erst, wenn die vorab definierten Benchmark-Ziele erreicht sind
4

Übergabe oder Betrieb

Wissenstransfer an Ihr Team mit Code, Doku und Betriebshandbuch – oder laufender Betrieb und Weiterentwicklung durch uns

Was Sie bekommen

Ein produktives RAG-System – kein Bericht für die Schublade
Messbar bessere Antwortqualität: Benchmark vorher/nachher
Abnahmekriterien statt Bauchgefühl
Code, Dokumentation und Betriebswissen bei Ihnen im Haus
Ein Team, das das System versteht und weiterentwickeln kann

RAG-Review · Festpreis

Einstieg

ab 14.500 €

zzgl. MwSt. · Implementierung zum Festpreis nach Review

Sie wollen zuerst nur die Diagnose?

Die Kompakt-Analyse (2 Tage, remote oder vor Ort) liefert Architektur-Review, Bottleneck-Analyse und einen priorisierten Maßnahmenplan – bei Beauftragung des RAG-Reviews wird sie vollständig angerechnet.

6.900 €

zzgl. MwSt. · Festpreis

RAG, das wir bereits gebaut haben

Für Pharma & Chemie, Med-Tech, Kanzleien, Fachverlage, Normung, Zertifizierer und Software-Hersteller – hier eine Auswahl umgesetzter Systeme:

Sales & Service

RAG für Datenblätter und Spezifikationen im Anlagen- und Maschinenbau – Antworten auf Kundenanfragen in Sekunden statt Suchstunden

Einkauf

Prüfung von Compliance-Nachweisen, Abgleich von Auftragsbestätigungen und RFQs – direkt im Beschaffungsprozess

Wartung & Instandhaltung

Troubleshooting-Unterstützung an Anlagen – Antworten aus Handbüchern, Serviceberichten und Störungshistorie

Kanzleien & Beratung

Recherche in Beratungsthemen, Mandats- und Projektakten – mit Quellenbeleg für jede Antwort

Regulatory Compliance

Automatische Gap-Analysen gegen Normen und Impact-Analysen bei Normenänderungen – für QM und Regulatory Affairs

Fachverlage

Durchsuchen großer Content-Bestände, Ausleitung neuer Formate und Prüfung gegen interne Leitfäden und Richtlinien

Case Study

Internationaler Zertifizierer

KI ohne Cloud-Zwang: Günstiger, schneller, skalierfähiger

Wie ein internationales Zertifizierungsunternehmen mit über 30.000 Mitarbeitern sein KI-gestütztes Wissensmanagement gemeinsam mit axio auf eine neue technologische Basis stellt.

Warum wir?

KI seit 2017

Machine Learning & Data Science seit 2017, produktive RAG-Systeme seit der ersten Stunde – wir kennen die Stellen, an denen sie im Betrieb brechen, weil wir sie selbst betreiben.

Enterprise-Erfahrung

Gen-KI für Fertigung, Chemie, Rechtswesen, Verlage, Normung & Zertifizierung: regulierte Umgebungen, große Dokumentenbestände, Berechtigungen – Umgebungen, in denen „meistens richtig“ nicht reicht.

On-Premise-Kompetenz

Nicht nur Cloud-APIs – wir implementieren und betreiben auch Deployments in Ihrem Rechenzentrum mit lokalen Modellen. Air-gapped möglich.

30 Minuten Vorgespräch – danach wissen Sie, woran Sie sind

Sie schildern Architektur, Symptome und bisherige Versuche. Wir sagen Ihnen ehrlich, was wir sehen – und ob es sich lohnt.