RAG-Systeme, LLM-Funktionen und Agents dort einbauen, wo Wissen und Arbeit bereits liegen: ERP, CRM, DMS, SharePoint, Confluence, Datenbanken, APIs und interne Anwendungen.
Ich entwickle den kleinsten sinnvollen Integrationslayer zwischen vorhandener Systemlandschaft und KI. Bei RAG reicht das von der Anbindung realer Datenquellen über Parsing, Chunking und Retrieval bis zu Berechtigungen, Quellenbezug, Evaluation und Betrieb – API-first und ohne unnötige Parallelplattform.
RAG-System mit realen Datenquellen statt Demo-Datei-Upload
ERP, CRM, DMS, SharePoint, Confluence, Datenbanken und APIs sinnvoll angebunden
Berechtigungen, Quellenbezug und Datenaktualität im Retrieval erhalten
Messbare Qualität, Logging und wartbarer Betrieb statt Black Box
Ein RAG-System ist mehr als Vektordatenbank plus Chatfenster. Entscheidend ist der vollständige Pfad vom Quellsystem bis zur belegbaren Antwort: Welche Daten werden angebunden, wie bleiben sie aktuell, welche Nutzer dürfen welche Inhalte sehen und wie wird geprüft, ob Retrieval und Antwort tatsächlich funktionieren?
SharePoint, Confluence, DMS, ERP, CRM, Datenbanken, APIs und Dateiablagen werden über vorhandene Schnittstellen, Webhooks oder kontrollierte Sync-Jobs angebunden. Metadaten, Versionen, Löschungen und Aktualisierungen werden von Anfang an mitgedacht.
Dokumente werden sauber geparst, bei Bedarf per OCR verarbeitet, sinnvoll gechunkt und indexiert. Embeddings, klassische Suche, Hybrid Search oder Reranking werden nach den realen Fragen gewählt – mit nachvollziehbaren Quellen statt plausibler Black-Box-Antworten.
Rollen- und Rechtefilter bleiben auch im Retrieval wirksam. Ein repräsentatives Eval-Set, Source Freshness, Logging, Fehlerpfade und Monitoring schaffen eine messbare Baseline, bevor das System breiter ausgerollt wird.
Der Startpunkt ist nicht die Wahl einer Vektordatenbank, sondern ein klarer Geschäftsprozess mit echten Fragen, echten Dokumenten und realen Berechtigungen. So zeigt ein kleiner Pilot früh, ob der Ansatz trägt.
Wir klären Nutzergruppen, typische Fragen, relevante Quellsysteme, Dokumenttypen, Aktualität und Zugriffsrechte. Damit ist klar, welches Wissen das RAG-System tatsächlich liefern muss.
Parsing, OCR, Chunking, Metadaten, Embeddings und Suchlogik werden mit echten Daten umgesetzt. Golden Questions zeigen früh, ob relevante Quellen zuverlässig gefunden und korrekt referenziert werden.
Authentifizierung, Rollen, APIs, Benutzeroberfläche, Feedback und gegebenenfalls Tool Calls werden so eingebunden, dass Nutzer in ihrem vorhandenen Arbeitskontext bleiben und Berechtigungen nicht umgangen werden.
Retrieval-Qualität, Quellenabdeckung, Source Freshness, Latenz, Kosten und Fehlerpfade werden messbar gemacht. Konfiguration, Schnittstellen und Monitoring werden dokumentiert, damit das System wartbar weiterbetrieben werden kann.
Diese Leistung passt, wenn Wissen in SharePoint, Confluence, DMS, ERP, CRM, Datenbanken, Dateien oder Fachsystemen steckt und daraus ein belastbares RAG-System, ein Wissensassistent oder eine KI-Funktion im bestehenden Workflow entstehen soll.
Sind Stack, Hosting oder Systemgrenzen noch grundsätzlich offen, ist zuerst die KI-Architekturberatung sinnvoll. Existiert bereits ein RAG-PoC und das Problem ist Retrieval-Qualität, Reliability oder die Go-Live-Freigabe, gehört die Aufgabe in Production Readiness.
Die Seiten besitzen bewusst unterschiedliche Jobs. So bleibt klar, ob zuerst eine Architekturentscheidung, konkrete RAG-/KI-Integration oder eine Evaluation vor Produktion gebraucht wird.
Wenn Zielarchitektur, Hosting, Rechte oder Systemgrenzen noch offen sind, zuerst die technische Richtung belastbar entscheiden.
Wenn das System grundsätzlich funktioniert, aber Retrieval-Qualität, Reliability, Guardrails oder Freigabekriterien fehlen.
Wenn Private Cloud, EU-Hosting, On-Premise LLM oder Hybridarchitektur die RAG- und Integrationsentscheidung wesentlich beeinflussen.
Nennen Sie den Use Case, die wichtigsten Datenquellen und das bestehende Zielsystem. Ich ordne ein, wie ein kleiner Pilot aussehen kann und welcher Integrationsweg voraussichtlich am wartbarsten und geschäftlich sinnvollsten ist.