Retrieval-Augmented Generation (RAG) – so implementieren wir bei SOULSURF moderne Wissensbots für Ihr Unternehmen

RAG kombiniert die Sprachkompetenz eines Large Language Models (LLM) mit den domänenspezifischen Inhalten Ihres Unternehmens. Ergebnis: präzise, nachvollziehbare Antworten – ohne dass Sie das Modell jedes Mal neu trainieren müssen. In diesem Beitrag zeigen wir, wie wir RAG-Systeme in der Praxis umsetzen und warum das für Ihre Digitalstrategie spannend ist.

Elias Arnold

29. August 2025

Allgemein, Künstliche Intelligenz (KI/AI), Unternehmen

1 min read

Warum RAG statt reinem Fine-Tuning

Fine-Tuning	Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Einmaliges Training des LLM auf Ihren Daten.	Dynamisches Nachladen Ihrer Daten pro Anfrage.
Teuer, statisch, Änderungen erfordern Re-Training.	Änderungen sofort wirksam; Inhalte bleiben versionierbar.
Modell kennt keine Quellen, Antworten schwer überprüfbar.	Jede Antwort enthält referenzierbare Quellen (≙ Chunks).

Gerade bei lebenden Wissensbasen – Policies, Produktkatalogen, Handbüchern – ist RAG klar im Vorteil.

Architektur auf einen Blick

System-Prompt — legt Tonalität, Rollen und Antwortformat fest.
Vector Store — pgvector, Milvus oder Pinecone; speichert Embeddings + Metadaten.
Orchestrator — steuert, welche Chunks pro Frage nachgeladen werden (Top‑k Semantik).

Schritt-für-Schritt-Implementierung

Content-Audit
- Quellen identifizieren (Docs, PDFs, Wikis, Code).
- Vertrauliche Daten markieren (PII, Verträge).
ETL-Pipeline & Chunking
- Konvertierung in reinen Text (DOCX → Markdown, PDF → OCR).
- Chunk-Größe ca. 300–500 Tokens, 10 % Overlap.
- automatische Metadaten: topic, audience, source, created_at.
Embedding & Indexing
- OpenAI-Embeddings.
- Speicherung im Vector Store + nightly Delta-Sync.
Prompt-Engineering
- Einstiegs-Prompt (Rolle, Stil, Quellenzitate).
- Optionale Persona-Prompts für Leadership, Support, DevSecOps …
Orchestrator-Logik
- k‑NN-Suche (k=3–6) + Score-Threshold.
- Fallback: reine LLM-Antwort, falls Score < Schwelle.
Evaluation & Guardrails
- Test-Suite (100 echte Fragen).
- Metriken: Antworttreffer, Quelle-Coverage, Toxicity-Score.
Deployment & Monitoring
- Container-Stacks (Kubernetes), Token-Usage-Alerts, Audit-Logs.

Best Practices aus unseren Projekten

Thema	Empfehlung
Datenhygiene	PDFs möglichst vorab bereinigen – ungenutzte Bilder raus, Tabellen in Text umwandeln.
Security	Embedding-Calls nur mit pseudonymisierten Daten; Encryption-at-Rest im Vector Store.
Kostenkontrolle	Cache-Layer für Embeddings; Streaming-Antworten, um Tokens zu sparen.
Erklärbarkeit	Quellenzitate (inkl. URL, Titel, Zeitstempel) automatisch an jede Antwort anhängen.

Typische Einsatzszenarien

Self-Service Knowledge Base
Kund:innen stellen Fragen im Chat und erhalten fundierte Antworten inkl. Quellenlink.
Onboarding-Assistant
Neue Mitarbeitende bekommen Richtlinien, Tools, Ansprechpartner – personalisiert nach Rolle.
DevSecOps-Companion
Liefert Code-Snippets, Security-Benchmarks und interne Runbooks auf Zuruf.

Wie SOULSURF Euch unterstützt

RAG-Discovery-Workshop (½ Tag) – Ziele, Datenquellen, Erfolgskriterien.
PoC in 15 Tagen – ETL-Pipeline, Vector Store, Orchestrator, Basis-Prompt.
Integration in Ihre Umgebung – Teams-Bot, Slack-App oder Custom-Portal.
Optional: Anbindung an unseren SOULSURF KI-Workspace, falls Sie bereits damit arbeiten oder eine zentrale Plattform wünschen.

Nächster Schritt

Neugierig, ob Ihre Knowledge-Assets „RAG-ready“ sind?
Schreiben Sie uns an info@soul-surf.com oder buchen Sie einen kostenlosen RAG-Check-Call. Gemeinsam identifizieren wir Quick-Wins und bringen Ihr Unternehmen eine Welle weiter nach vorn.

SOULSURF GmbH – Digital Solutions. AI Engineering. Menschlich nah.

„Ich möchte ein RAG-System für meine Firma!“

Wir beraten, implementieren, erweitern und begleiten. Meldet Euch gerne.