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Kodex
Technologielösungen
RAG-Systeme
Wir verwandeln das Wissen Ihres Unternehmens in durchsuchbares Gedächtnis: KI durchsucht Ihre Dokumente, nennt die Quelle und beschleunigt Entscheidungen – ohne öffentliche Modelle auf Ihren Daten zu trainieren.
Was es ist und warum es wichtig ist
Von verstreuten Ordnern bis hin zu Antworten, die den Umsatz steigern
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist kein „schöner Chatbot“: Es ruft das richtige Fragment Ihres Wissens ab, bevor das Modell spricht. Weniger Fehler, weniger Zeitverschwendung, mehr Kapazität für die Kundenbetreuung.
- 01
Wir indizieren
PDFs, Word-Dateien, Tickets und SQL werden durch Einbettungen zu Blöcken – bereit für die semantische Suche.
- 02
Wir rufen ab
Wenn eine Frage eintrifft, ruft das System die relevantesten Passagen aus Ihrem Vektorspeicher ab.
- 03
Sie antworten mit Beweisen
Das Modell synthetisiert unter Angabe von Quellen. Das senkt das rechtliche Risiko und beschleunigt den Fallabschluss.
Ohne RAG
- KI erfindet oder vermischt veraltete Richtlinien
- Experten wiederholen die gleichen Suchen
- Das Onboarding ist langsam und teuer
- Der L1-Support ist für leitende Mitarbeiter ausgelastet
Mit Kodex RAG
- Antworten verankert in aktuellen Dokumenten
- Überprüfbare Zitate in jeder Interaktion
- 24/7 knowledge without linear headcount growth
- Mehr Tickets gelöst · weniger Eskalationen
Live-Flow
Del documento a la acción en sus sistemas
Zweispurig wie ein professioneller Workflow: Indizierung (Dokumente → Vektoren) und Live-Abfrage (Frage → Abrufen → zitierte Antwort → CRM/Ticket-Ereignis).
Flujo RAG vertical: indexación y consulta en vivo hasta el evento en el sistema del cliente
01 · Indexación
ingest
Embeddings
chunk · encode
vector db
Índice semántico
ann · top-k
02 · Consulta en vivo
query
Pregunta
user · canal
retrieve
Recuperar
top-k chunks
generate
Respuesta
llm · citas
client system
Evento
crm · ticket · erp
dato
consulta
Tiefe
Wählen Sie Ihr Corporate-Memory-Level
Drei Tiefen. Beginnen Sie mit einem kritischen Korpus und entwickeln Sie sich mit Identity Governance hin zu mehreren Quellen.
- 01Korpus Wichtige Dokumente
- 02Betriebsbereit Unterstützung · Recht
- 03Industriell Multi-Quelle
- 04Aktionen RAG → Veranstaltungen
-
01
Nivel 01
Corpus RAG
Eine Quelle der Wahrheit – Antworten mit Zitaten
Ideal für Handbücher, Richtlinien oder Produktwissen, die heute in SharePoint oder PDFs gespeichert sind.
Qué incluye
- Verschlucken und Zerteilen
- Vektorindex
- Chatten Sie mit Zitaten
- Grundlegende Zugangskontrolle
Ideal para · Teams, die jetzt Wahrhaftigkeit in einem bestimmten Bereich benötigen.
Resultado · Weniger Halluzinationen über das Wissen, das am meisten weh tut.
-
02
Nivel 02
Operatives RAG
Support, Recht oder Betrieb mit Metriken
Wir verbinden mehrere Repositories, messen die wahrgenommene Genauigkeit und verkürzen die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung.
Qué incluye
- Mehrfachsammlung
- Rollenbasierte Berechtigungen
- Antwortauswertung
- Helpdesk-/CRM-Integration
Ideal para · CX-, Rechts- und Middle-Office-Teams mit hohem Anfragevolumen.
Resultado · Mehr Fälle auf L1 abgeschlossen · weniger Expertenstunden.
-
03
Nivel 03
RecomendadoIndustrielle RAG + Aktionen
Abrufen → entscheiden → ausführen in Ihren Systemen
Die Antwort endet nicht im Chat: Sie löst Ereignisse in CRM, ERP oder Tickets aus – mit HITL, wenn das Risiko es erfordert.
Qué incluye
- Alles im operativen RAG
- Brücke zur Orchestrierung/MCP
- Beweisprotokolle
- Private/lokale Bereitstellung
Ideal para · Organisationen, die KI wollen, die Arbeit bewegt, nicht nur Text.
Resultado · Wissen, das den Umsatz steigert und Fehlerkosten reduziert.
Sie können mit einem Korpus beginnen und später Quellen hinzufügen: Durch die Genehmigungs- und Zitationsgestaltung wird ein Neuaufbau des Fundaments vermieden.
Vektorspeicher
So funktioniert RAG in Ihrem Unternehmen
Vom Kundendokument bis zur Aktion in Ihren Systemen: Jeder Schritt ist sichtbar. Das Unternehmen erkennt den Wert; Engineering sieht Einbettungen, Abrufe und Beweise.
- Semantisches Gedächtnis
- Vektoren
- Beweis in jeder Antwort
- Zitate
- Keine öffentliche Ausbildung
- Privat
- RAG → Systeme
- Aktionen
Was der Kunde gewinnt
Bei RAG handelt es sich nicht um trendige Kosten: Es handelt sich um verkaufbare Betriebskapazität und kontrolliertes Risiko.
01
Mehr Umsatz pro Service
Support und Beratung schließen mehr Fälle pro Agent ab: weniger Zeit für die Suche, mehr Zeit für die Lösung (und Abrechnung).
02
Geringere Fehlerkosten
Antworten, die in der aktuellen Richtlinie verankert sind, reduzieren Nacharbeiten, Eskalationen und rechtliche Risiken.
03
Skalierung ohne lineare Mitarbeiterzahl
Seniorenwissen bleibt rund um die Uhr verfügbar – Onboarding und L1 hängen nicht mehr von „der Person, die es weiß“ ab.
04
Vertretbare Entscheidungen
Jede Antwort enthält eine Quelle: überprüfbar für ISO, Kunden oder den Vorstand.
Doppeltes Lesen
Gleiche Architektur, zwei Sprachen.
-
Negocio
KI nutzt unsere Dokumente, sie erfindet nicht
Ingeniería
Rufen Sie Top-K-Blöcke ab → Prompt Grounded → Zitate
-
Negocio
Wir finden den Absatz in Sekundenschnelle
Ingeniería
Einbettungen + ANN-Suche in einem Vektorindex
-
Negocio
Nur die richtigen Leute sehen es
Ingeniería
ACL-/Mandantenfilter beim Abruf
-
Negocio
Die Antwort verschiebt das CRM oder Ticket
Ingeniería
Tool-Aufrufe/Post-Antwort-Events mit HITL
Von verschwendeter Zeit zu verkaufbarer Kapazität
Abbildung: Wie sich der Aufwand neu verteilt, wenn die Suche nicht mehr manuell erfolgt.
- Eingehende Anfragen 100%
- Manuelle Suche heute ~60%
- Mit geerdetem RAG ~22%
- An Experten eskaliert ~12%
- Fehler/Rücknahmen ~3%
Casos de uso
01
Technischer Assistent
Geschäft: schnellere Diagnose. Technisch: Abruf über AMM/IPC und Geschichte mit Zitaten.
02
Recht und Compliance
Geschäft: weniger Vertragsrisiko. Technisch: Semantisches eDiscovery mit Berechtigungsfiltern.
03
Unterstützen Sie diese Rechnungen
Geschäft: Weitere L1-Tickets geschlossen. Technisch: RAG + Brücke zum Helpdesk / CRM.
Relacionado
-
Konfigurieren
RAG-Konfigurator
Definieren Sie Quellen und Ziel: Unternehmensgedächtnis, Support oder Compliance.
Abrir → -
Hafen
MCP-Integrationen
Wenn die Antwort Tools in Ihren Systemen ausführen muss.
Abrir → -
Fließen
Automatisierungen
Orchestrierung, die Wissen in geregelte Prozesse umwandelt.
Abrir →
Warum indizierte Wahrheit die Marge schützt
Eine „fast richtige“ Antwort im Rechts- oder Raumfahrtbereich ist keine Nuance: Es ist ein Risiko. Eine gut gebaute RAG ist eine echte Infrastruktur.
Geschäft
Kapazität und Vertrauen
Pro Person werden mehr Anfragen gelöst, weniger Eskalationen und eine Marke, die keine Richtlinien improvisiert.
Maschinenbau
Vektoren + Governance
Einbettungen, ANN, Re-Ranking und Identitätsfilter – mit Protokollen, deren Anteil jede Antwort speist.
Illustration · Wissensrückgabe
+28%
Anschauliche Auflösungskapazität vs. manuelle Suche + Chat ohne Erdung
Zeitsuche −55%
↓ 55 % vs. Chat ohne RAG
Fälle auf L1 abgeschlossen +28 pts
↑ 28 pts vs. Chat ohne RAG
Index der wahrgenommenen Wahrhaftigkeit (0–100)
Anschauliches Beispiel: Das Vertrauen steigt, wenn man von einem reinen LLM zu einem RAG mit Zitaten und einem geprüften Korpus wechselt.
Auswirkungen auf Zeit, Risiko und Umsatz
Jeder Hebel verkürzt den Weg von der Frage zur nützlichen Aktion – in Minuten für den Einsatz, in Beweisen für die Rechtsabteilung.
- 01 −70% search
Zeit zur Beantwortung
Von minutenlangem Suchen bis hin zu Sekunden mit dem richtigen Absatz.
- 02 Geerdet
Weniger Halluzinationen
Das Modell spricht nur mit dem abgerufenen, aktuellen Kontext.
- 03 Beweis
Überprüfbare Zitate
Jede Antwort verweist auf die Quelle – vertretbar vor einem Kunden oder einer ISO.
- 04 → Veranstaltung
Handeln in Systemen
Die Antwort kann ein Ticket öffnen, CRM aktualisieren oder einen Flow auslösen.
Zyklus in wenigen Minuten
18m → 3m
illustrative Zeit von der Frage → nützliche Antwort mit Beweisen
- Dokument suchen 8M → 0.5M
Antes
Con Kodex
- Währung validieren 4M → 0.8M
Antes
Con Kodex
- Entwurf/Antwort 4M → 1.2M
Antes
Con Kodex
- Anmeldesystem 2M → 0.5M
Antes
Con Kodex
Anschauliche Werte. Im Projekt messen wir Ihren Ausgangswert (AHT, Eskalation %, CSAT) und das Post-RAG-Delta.
Wie wir liefern
Methodik: Weg zur wahrheitsgetreuen KI
Von der Informationsquelle zum Produktionssystem – mit klaren Ergebnissen für Wirtschaft und Technik.
- 1–2 wk
Fase 1
Wissensberatung
Was muss wahr sein
Wir identifizieren heute Quellen, Eigentümer, Berechtigungen und Fragen, die Stunden in Anspruch nehmen oder ein Risiko darstellen.
- Korpuskarte
- Priorisierte Anwendungsfälle
- Korpus / operativer / industrieller Umfang
- 2–3 wk
Fase 2
Datenprüfung
Kein Schaltgeräusch
Wir bereinigen und strukturieren die Dokumentation, damit beim Abrufen kein Müll entsteht.
- Chunking-Regeln
- Qualitätslücken
- Richtlinie aktualisieren
- By scope
Fase 3
RAG-Implementierung
Vektoren + Identität + Zitate
Vektorarchitektur, Zugriffssicherheit und UI/API mit Beweisen in jeder Antwort.
- Produktionsindex
- Qualitätsbewertung
- Kanalintegration
- Ongoing
Fase 4
Evolutionäre Wartung
Neue Dokumente, gleiche Genauigkeit
Kontinuierliche Aufnahme, Modelloptimierung und eine Brücke zu Aktionen in Clientsystemen.
- Pipeline neu indizieren
- Qualitätsmonitor
- Maßnahmen-Roadmap
Vertrauensumfang
Souveränität, Sicherheit und Beweise
Wissen lässt nicht zu, öffentliche Modelle zu trainieren. Drei Ordner, ein Kodex-Standard.
-
Daten
Privater Bereich
Private Cloud oder On-Premise: Ihre Dokumente bleiben unter Ihrer Kontrolle.
Keine öffentliche Ausbildung
-
Zugang
Identität und ACL
Nach Rolle und Mandant gefilterter Abruf – niemand sieht, was er nicht sehen soll.
Geringstes Privileg
-
Nachweisen
Zitate und Protokolle
Jede Antwort zeichnet auf, welche Blöcke sie verwendet hat – ISO-überprüfbar und legal.
Beweisspur
FAQ – Vorstand und Technik
Werden öffentliche Modelle auf meinen Daten trainiert?
Nein. Wir stellen die Lösung in einer privaten Cloud oder vor Ort bereit. RAG fragt Ihren Index ab; Ihr Korpus wird nicht einer öffentlichen Schulung übergeben.
Wie generiert es mehr Umsatz?
Durch die Reduzierung von Suchzeiten und Eskalationen bearbeitet dasselbe Team mehr Fälle (Support, Recht, Betrieb) mit weniger Fehlern – verkaufbare Kapazität ohne lineare Personalanzahl.
Welche Latenz bieten Sie an?
Retrieval + Generierung in Zeiten, die mit einer guten internen Suche vergleichbar sind, mit Synthese und Zitaten. Wir optimieren ANN und Indizes nach Volumen.
Wie werden Dokumente aktualisiert?
Eine Aufnahmepipeline aus Ihrem geprüften Repository: Hinzufügungen, Entfernungen und Neuindizierung von Versionen, ohne das Produkt neu zu erstellen.
Filtro de oro
Wie viel Genauigkeit benötigen Sie?
Option A · Kognitive Infrastruktur (DFY)
Für Projekte, die absolute Richtigkeit, Rückverfolgbarkeit und Sicherheit auf Industrieniveau erfordern.
Starten Sie den RAG-KonfiguratorOption B · Datenaufbereitung (DIY)
Beginnen Sie mit der Strukturierung von Dateien mit Konvertierungs- und Bereinigungstools.
Entdecken Sie KodexLABMás soluciones
-
Procesos
Automatizaciones orquestadas
Menos horas y errores para negocio; eventos, MCP y logs para ingeniería — no triggers aislados.
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MCP
Integraciones & MCP
Puerto MCP: la IA lee y actúa sobre ERP/CRM con scopes y auditoría — sin conectores punto a punto.
Ver → -
LLM
LLM & asistentes de IA
Puestos aumentados: LLM + RAG + MCP con guardrails — respuestas con evidencia y acciones gobernadas.
Ver →
Verwandeln Sie Wissen in Wettbewerbsvorteile
Ein Kodex RAG „antwortet“ nicht nur: Es ruft die Wahrheit Ihres Unternehmens ab, zitiert sie und kann die Arbeit in Ihren Systemen verschieben.