RAG-Systeme

Freigegebene Quellen · Kontrolle · Eskalation Schweizer KMU

Ihr Unternehmenswissen. Kontrolliert auffindbar.

Mitarbeitende sollen verbindliche Antworten aus freigegebenen Quellen erhalten — nicht aus einem allgemeinen Sprachmodell.

RAG ist kein Chatbot-Showcase. Zuerst klären wir, ob kontrollierter Zugriff überhaupt der richtige Hebel ist.

Quellen
Nur freigegebene Unternehmensinformationen
Abruf
Relevante Passagen vor der Antwort
Kontrolle
Ablehnung, wenn die Quelle fehlt
Eskalation
Mensch prüft sensible Fälle

GESCHÄFTSPROBLEM

Wissen liegt verteilt. Antworten dauern zu lange.

Wenn Teams in PDFs, Ordnern, CRM und ERP suchen, verlieren sie Zeit, erledigen Arbeit doppelt und riskieren widersprüchliche Aussagen gegenüber Kunden. Ein allgemeiner Chatbot löst das nicht, weil er nicht weiss, welche Unternehmensinformationen freigegeben sind.

Verbindliche Antworten

Nur freigegebene Quellen dürfen die Grundlage bilden.

Weniger Suchzeit

Antworten auf wiederkehrende Fragen sollen ohne Copy-Paste zwischen Tools auffindbar sein.

Klare Verantwortung

Wenn die Quelle fehlt, eskaliert das System statt zu raten.

EIGNUNG

Wann RAG nützt — und wann nicht

RAG ist oft sinnvoll

  • Viele verbindliche Dokumente, die regelmässig gefragt werden
  • Antworten müssen quellenbasiert und begrenzbar sein
  • Rollen entscheiden, wer welches Wissen sehen darf

Eine einfachere Lösung kann besser sein

  • Wenige, stabile FAQs oder ein klares Prozesshandbuch
  • Seltene Einzelfälle ohne wiederkehrendes Muster
  • Entscheidungen, die rechtlich oder finanziell immer eine Person brauchen

ABLAUF

Von der Quelle zur kontrollierten Antwort

Der Ablauf bleibt bewusst einfach. Technik folgt dem Kontrollbedarf, nicht umgekehrt.

Freigegebene Quellen

Nur Inhalte, die Sie ausdrücklich freigegeben haben.

Abruf

Das System findet die relevanten Passagen zur Frage.

Kontrollierte Antwort

Die Antwort bleibt an den gefundenen Kontext gebunden.

Quellennachweis

Nachvollziehbar, woher die Aussage stammt — oder eine Ablehnung.

KONTROLLE

Rollen, Ablehnung und menschliche Eskalation

Rollen und Zugriff

Öffentliches, internes und sensibles Wissen werden getrennt gedacht.

Ablehnung

Fehlt eine geeignete Quelle, sagt das System, dass es die Antwort nicht kennt.

Eskalation

Sensible oder unklare Fälle gehen an eine verantwortliche Person.

Datenminimierung

Nur benötigte Informationen werden verarbeitet oder gespeichert.

QUALITÄTSSICHERUNG

Eine gute Antwort reicht nicht.

Ein RAG-System ist erst dann brauchbar, wenn es relevantes Wissen findet, Aussagen an Quellen bindet, Zugriffsregeln einhält und bei fehlender Sicherheit kontrolliert ablehnt oder eskaliert.

Abrufqualität

Findet das System die relevanten und freigegebenen Passagen zur Frage?

Quellenbindung

Lassen sich die Aussagen der Antwort durch den abgerufenen Kontext belegen?

Zugriff und Grenzen

Bleiben Rollen, Berechtigungen, Ablehnung und menschliche Eskalation wirksam?

Betrieb und Sicherheit

Sind Datenfluss, sensible Informationen, Prompt-Injection-Risiken, Protokollierung und Löschung nachvollziehbar geregelt?

Automatische Kennzahlen liefern Hinweise, aber keinen endgültigen Qualitätsbeweis. Kritische Fälle werden anhand fachlich freigegebener Referenzfragen und durch Menschen geprüft.

DATENFLUSS

Dokumentierte Entscheidungen statt pauschaler Zusicherung

Schweizer Hosting oder On-Premise

Beides sind bedingte Architekturentscheidungen nach Schutzbedarf — kein Standardversprechen.

Dokumentierter Datenfluss

Welche Quellen, welche Verarbeitung, welcher Anbieter: das wird vor dem Start benannt.

No-Training nur nach Prüfung

Nur wenn Anbieter und Vertrag das stützen. Keine pauschale No-Training-Garantie.

nDSG-bewusst

Wir arbeiten datenschutzbewusst. Das ist keine Rechtsberatung.

WAS SIE ERHALTEN

Was das Erstgespräch klärt

Eignung und Umfang klären wir im Erstgespräch.

Entscheidungskarte

Ob RAG, eine einfachere Struktur oder zuerst Sichtbarkeit sinnvoller ist.

Datenfluss-Notiz

Welche Quellen genutzt werden dürfen und wo Verarbeitung stattfindet.

Bewertungsansatz

Testfragen, Ablehnungsregeln und Eskalationsweg.

Nächster Schritt

Nur wenn der Nutzen den Kontrollaufwand rechtfertigt.

FAQ

Definition und Grenzen

Was ist ein RAG-System?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) holt zuerst freigegebene Unternehmensinformationen und bildet daraus eine Antwort. Dadurch werden Antworten nachvollziehbarer und besser begrenzbar. KI-Ausgaben bleiben probabilistisch und brauchen bei wichtigen Entscheidungen eine menschliche Prüfung.

Wann ist RAG sinnvoll?

Wenn Mitarbeitende wiederholt in Dokumenten, Ordnern, CRM oder ERP nach verbindlichen Antworten suchen und diese Antworten kontrolliert, quellenbasiert und auf freigegebene Informationen begrenzt sein müssen.

Wann ist eine einfachere Lösung besser?

Wenn der Wissensbestand klein ist, Fragen selten vorkommen oder die Antworten bereits in einer klaren FAQ, einem Intranet oder einem Prozesshandbuch stehen. Dann genügt oft eine bessere Struktur — ohne Retrieval-System.

Was passiert, wenn das System die Antwort nicht kennt?

Es soll ablehnen oder «Ich weiss es nicht» sagen und an eine verantwortliche Person eskalieren. In unklaren oder sensiblen Fällen darf das System nicht raten.

Bleiben alle Daten automatisch in der Schweiz?

Nein. Schweizer Hosting oder On-Premise sind Architekturentscheidungen nach Schutzbedarf. Datenflüsse werden dokumentiert. Das ist keine Residenz- oder Konformitätsgarantie.

Bedeutet das automatisch No-Training?

Nein. No-Training-Aussagen gelten nur, wenn der gewählte Anbieter und der Vertrag das tatsächlich stützen. Wir prüfen das vor der Nutzung und erfinden keine pauschale Zusicherung.

Was erhalten wir aus dem Erstgespräch?

Eine erste Einordnung, ob RAG passt, welche Quellen geeignet sind und welche Datenflüsse zuerst dokumentiert werden müssen. Eignung und Umfang klären wir im Erstgespräch.

NÄCHSTER SCHRITT

Erstgespräch oder RAG-Eignung klären

Wir klären, ob ein kontrolliertes Wissenssystem der richtige nächste Schritt ist.