RAG · Retrieval · Mappings
Antworten aus Ihren Daten — nicht aus der Fantasie eines Modells
Die meisten KI-Piloten scheitern am Retrieval, nicht am Modell. Wir bauen zuerst die Retrieval-Schicht — und messen sie, bevor etwas live geht.
Die Retrieval-Pipeline
Ein Aufnahmepfad, ein Abfragepfad — und ein messbares Qualitäts-Gate zwischen beiden und der Produktion.
- Hybride Suche & Reranking — Vektor- und Volltextsuche kombiniert und mit Cross-Encodern neu gerankt: der Produktionsstandard für verlässliche Antworten.
- GraphRAG & Knowledge Graphs — für Multi-Hop-Fragen und korpusweite Auswertungen, die reine Vektorsuche nicht beantworten kann. Wir setzen es ein, wo es sich lohnt — nicht überall.
- Agentisches Retrieval — Agenten zerlegen komplexe Fragen, suchen parallel und iterieren, bis die Evidenz ausreicht.
- Fundierte Generierung — jede Antwort trägt ihre Quellen; ein ehrliches „steht nicht im Korpus" schlägt jede selbstbewusste Vermutung.
Abb. 01 — Retrieval-Pipelineaufnehmen · indexieren · suchen · fundieren
Daten-Mappings & Dokumenten-Intelligenz
Retrieval ist nur so gut wie die Daten darunter. Wir machen unordentliche Quellen KI-tauglich — und strukturierte Ziele erreichbar.
Quell-zu-Ziel-Mappings
LLM-gestütztes Schema-Mapping schlägt Feld-für-Feld-Zuordnungen zwischen Altsystemen und Zielen wie Dynamics 365 vor — validiert gegen das Zielschema, unsichere Vorschläge gehen in die menschliche Prüfung.
Visuelles Dokumenten-Retrieval
OCR-freie Suche über gescannte Verträge, Tabellen und Zeichnungen mit Vision-Modellen — genau die Dokumente, in denen Text-RAG stillschweigend Information verliert.
Strukturierte Extraktion
Dokumente werden zu validierten, schemakonformen Daten: strikte Schemata, Validation-first-Pipelines und menschliche Prüfung genau dort, wo Genauigkeit zählt.
Welche Retrieval-Architektur?
Die richtige Architektur folgt daraus, wie Ihr Wissen tatsächlich aussieht — eine der ersten Whiteboard-Zeichnungen in jedem unserer Workshops.
Abb. 02 — Retrieval-Architekturcyan: Frage · blau: Route · gold: Hinweis
Gescannte oder visuelle Dokumente — OCR-freies visuelles Retrieval durchsucht das Seitenbild selbst: Tabellen, Zeichnungen und Stempel inklusive.
Textwissen, Faktenfragen — hybride Suche mit Reranking ist der verlässliche Produktionsstandard.
Fragen über Zusammenhänge — GraphRAG ergänzt einen Knowledge Graph dort, wo reine Vektorsuche aufhört.
Strukturierte Systeme — Agenten fragen APIs und SQL direkt ab; Retrieval wird zum Tool-Aufruf auf sauberen Daten-Mappings.
Qualität wird gemessen, nicht angenommen
Goldene Testsets und LLM-as-Judge-Gates laufen in der CI bei jeder Retrieval-, Prompt- oder Modelländerung. Sie sehen Vorher-nachher-Metriken — keine Versprechen.