RAG-System – KI-gestützte Dokumentensuche

Intelligente Suche
in Ihren Dokumenten

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ermöglicht es, Fragen zu Ihren Dokumenten zu stellen. Die KI durchsucht die Dokumente und gibt präzise Antworten mit Quellenangaben.

JETZT ERSTGESPRÄCH VEREINBAREN

Warum ein RAG-System von der NetUSE nutzen?

In vielen Unternehmen wächst die Zahl der Dokumente stetig – gleichzeitig wird es immer schwieriger, relevante Informationen schnell zu finden. Die Suche erfolgt häufig manuell und ist entsprechend zeitaufwändig. Inhalte stehen oft ohne klaren Kontext zueinander, wodurch Zusammenhänge verloren gehen. Klassische Suchfunktionen berücksichtigen keine semantischen Bedeutungen, und auch die Nachvollziehbarkeit von Quellen ist nicht immer gegeben.

Wir bieten Ihnen moderne KI-Technologie kombiniert mit bewährter Dokumentenverwaltung – für präzise Antworten aus Ihren Dokumenten.

Unsere Leistungsbausteine

Modular kombinierbar – von der Dokumentenverwaltung bis zur KI-gestützten Suche ist einiges möglich.

Dokumentenverarbeitung & Upload

Unterstützung für PDF, DOCX, PPTX, TXT, CSV, HTML, JSON, XML
Automatische Versionserkennung
Drag & Drop Upload
Batch-Upload mehrerer Dateien

Intelligente Indizierung

Automatisches Chunking mit Overlap
Vektor-Embeddings für semantische Suche
BM25-Index für Keyword-Suche
Deutsche Sprachverarbeitung

RAG-Chat mit KI

Natürliche Sprache für Fragen
Echtzeit-Streaming der Antworten
Chat-Historie & Kontextbewusstsein
Wahl zwischen verschiedenen KI-Modellen

Collections

Thematische Organisation von Dokumenten
Berechtigungsverwaltung (Admin, Read/Write, Read-Only)
Gruppen- und Benutzerzugriff
Öffentliche Collections für Gäste

Technische Highlights

Moderne Architekturen für maximale Performance und Flexibilität.

Hybrid-Suche Technologie

Die Kombination aus zwei Suchmethoden liefert die besten Ergebnisse.

Vektor-Suche

Semantische Ähnlichkeitssuche
Azure Cognitive Services Embeddings
1536-dimensionale Vektoren
PGVector für effiziente Speicherung

BM25 Keyword-Suche

PostgreSQL Full-Text Search
spaCy für intelligente Keyword-Extraktion
Deutsche Textverarbeitung
GIN-Index für schnelle Abfragen

Ergebnis:

Präzise Antworten durch Kombination beider Suchmethoden mit konfigurierbarer Gewichtung.

Dokumentenverarbeitung

Intelligente Verarbeitung für optimale Suche.

Chunking-Prozess

Seitenbasierte Zerlegung
NLTK Satz-Tokenisierung (Deutsch)
Konfigurierbare Chunk-Größe (Standard: 512 Wörter)
Overlap-Mechanismus für Kontext-Erhaltung

Unterstützte Formate

PDF: Direkte Seiten-Extraktion
DOCX: Automatische PDF-Konvertierung
PPTX: Folien-Extraktion
Plaintext: TXT, MD, CSV, HTML, JSON, XML, YAML

Metadaten

Dokumentname, Seitennummer, Chunk-Nummer
Versionsnummern
Upload-Datum & Dateipfad

Ergebnis:

Strukturierte, durchsuchbare Dokumente mit vollständigem Kontext.

Sicherheit und Datenschutz

Berechtigungsmodell

Granulare Zugriffskontrolle auf Collection-Ebene mit Benutzer- und Gruppenrechten.

Datenhaltung

Dokumente werden sicher in PostgreSQL gespeichert, Vektoren verschlüsselt.

LDAP-Integration

Automatische Authentifizierung über dein bestehendes System.

Audit-Logging

Vollständige Nachverfolgbarkeit aller Aktionen und Zugriffe.

Anwendungsfälle

Das RAG-System unterstützt verschiedene Einsatzszenarien. Somit haben Sie ein flexibles Tool, welches Sie für unterschiedliche Bedarfe einsetzen können.