Ingestion
PDF-, Office-, Text- und HTML-Inhalte sowie angebundene Quellen werden eingelesen, normalisiert und mit Herkunft sowie Metadaten versehen.
Wissenssysteme mit überprüfbaren Quellen
Unternehmenswissen präzise nutzbar machen
Wir entwickeln RAG-Systeme, die verteilte Dokumente und Daten semantisch erschließen, Zugriffsrechte respektieren und Antworten mit nachvollziehbaren Quellen liefern.
Wissensbasis besprechen ↗Mehr als Dokumente hochladen
Die Qualität entsteht vor dem Prompt
Retrieval-Augmented Generation verbindet ein Sprachmodell mit freigegebenem Unternehmenswissen. Entscheidend ist nicht allein das Modell, sondern ob Inhalte vollständig erfasst, sinnvoll segmentiert, korrekt berechtigt und zur jeweiligen Frage präzise gefunden werden.
evival betrachtet deshalb die gesamte Kette – von der Quelle bis zur belegten Antwort und ihrer laufenden Qualitätsmessung.
RAGbelegte Antworten
Vektor-DBsemantische Suche
ACLRechte im Retrieval
Technische Pipeline
Vom Rohdokument zur belastbaren Antwort
Strukturbasiertes Chunking
Inhalte werden entlang Überschriften, Abschnitten, Tabellen und Listen segmentiert – nicht blind nach einer festen Zeichenzahl.
Embeddings & Index
Abschnitte werden als Bedeutungsvektoren repräsentiert und in einer Vektor-Datenbank für semantische Suche indexiert.
Retrieval & Re-Ranking
Zur Frage passende Abschnitte werden gesucht, nach Relevanz bewertet und unter Berücksichtigung der Nutzerrechte zusammengestellt.
Antwort & Quellen
Das Sprachmodell formuliert auf Basis des ausgewählten Kontexts. Quellenverweise ermöglichen die fachliche Überprüfung.
Evaluation
Referenzfragen, Retrieval-Metriken, Antwortqualität und Fehlermuster werden gemessen; Änderungen werden kontrolliert getestet.
Architekturentscheidungen
Wo RAG-Projekte in der Praxis entschieden werden
Datenqualität
Dublettenerkennung, Versionen, Aktualität, Tabellen und gescannte Dokumente beeinflussen das Ergebnis stärker als ein Modellwechsel.
Berechtigungen
Rechte müssen bereits die Suche einschränken. Ein Modell darf Inhalte nicht sehen, die für den anfragenden Nutzer gesperrt sind.
Kontextsteuerung
Chunk-Größe, Filter, Re-Ranking und Kontextfenster werden an Dokumenttyp und Fragemuster angepasst.
Aktualisierung
Geänderte Quellen werden inkrementell neu indexiert; veraltete Wissensstände müssen erkennbar und ersetzbar bleiben.
Modellwahl
Offene oder kommerzielle Modelle werden anhand von Qualität, Datenschutz, Latenz, Kosten und Betriebsmodell ausgewählt.
Nachweisbarkeit
Antworten ohne ausreichenden Beleg müssen Unsicherheit zeigen oder an einen Menschen eskalieren, statt Sicherheit vorzutäuschen.
Nexus Knowledge
Das Wissensfundament der Nexus Intelligence Suite
Nexus Knowledge setzt diese RAG-Architektur als Basis der Plattform um: semantische Suche, dialogische Abfrage, Quellenbelege und rollenbasierter Zugriff. Weitere Nexus-Module bauen auf dieser Wissensbasis auf.
- Multi-Format-Ingestion
- strukturorientierte Segmentierung
- Vektorsuche und konfigurierbares Re-Ranking
- Quellenangaben mit Bezug zur Originalstelle
- Rechte und Rollen pro Dokument
- inkrementelle Aktualisierung
Ihr Wissen als System
Welche Quellen sollen endlich antworten können?
Wir prüfen Datenlage, Berechtigungen und einen geeigneten ersten Anwendungsfall.
Gespräch vereinbaren ↗