RAG KI Lösung mit eigenen Daten
KI Wissensdatenbank, Tickets & mehr anbinden
Antworten mit Beleg
Die KI antwortet auf Basis deiner echten Dokumente statt aus dem Bauch, das reduziert Halluzinationen deutlich.
Immer aktuell
Neue Inhalte sind sofort verfügbar, ohne das Modell neu zu trainieren. Wissen ändern heißt: Quelle aktualisieren.
Quellen nachvollziehbar
Antworten verweisen auf die Fundstelle. Nachprüfbar statt Blackbox, gerade bei kritischen Entscheidungen.
Daten unter Kontrolle
Die Wissensquellen bleiben im Haus oder in der EU, ans Modell geht nur der relevante Ausschnitt.
Vom Chat zur Aktion
Über MCP und n8n stößt die KI echte Vorgänge an: z.B. ein Ticket anlegen, Daten abfragen, einen Ablauf starten.
Modellunabhängig
Funktioniert mit Open Weight wie Frontier Modellen, selbst gehostet oder über NETWAYS Managed Services, kein Lock-in.
Das Problem hinter generischer KI
Eine KI von der Stange kennt weder deine Wissensdatenbank noch deine Tickets oder dein Inventar. Genau hier setzt eine RAG KI Lösung mit eigenen Daten an.
Generische KI kennt dich nicht
Ein Standard-LLM weiß nichts über deine Produkte, Verträge und Prozesse. Die Antworten bleiben allgemein und oft unbrauchbar.
Halluzinationen
Ohne Faktenbasis erfindet die KI plausibel klingende, aber falsche Antworten – ein Risiko für jede Entscheidung.
Wissen ist verstreut
Wiki, Tickets, Dateiablagen, Inventar: Schon Menschen finden die richtige Info kaum, eine KI ohne Anbindung erst recht nicht.
So arbeiten wir mit dir
Vier Schritte, identisch zu jeder NETWAYS Lösung: am Ende steht ein handelnder Assistent im laufenden Betrieb.
Analyse & Konzept
Wir klären die Anwendungsfälle, sichten deine Wissensquellen und Systeme und legen fest, worauf die KI zugreifen soll und worauf nicht.
→ Klare Grenzen für Zugriff und Berechtigungen von Anfang an.
Aufbau & Integration
→ Dein Wissen wird durchsuchbar, ohne in ein Modelltraining zu fließen.
Inbetriebnahme & Grounding
→ Belastbare Antworten mit Beleg statt geratener Aussagen.
Support & Betrieb
→ Neue Quellen und Tools ergänzen wir, ohne dass du die Pipeline pflegst.
Wie eine RAG KI Lösung mit eigenen Daten funktioniert
RAG steht für Retrieval Augmented Generation: die KI schlägt vor dem Antworten in deinen Quellen nach, egal ob Wissensdatenbank oder Ticketsystem. In vier Schritten zur belegten Antwort.
Quellen anbinden
Effekt: dein verstreutes Wissen wird auffindbar.
Relevantes finden
Effekt: nur der relevante Kontext erreicht das Modell.
Fundierte Antwort
Effekt: belastbare Antworten statt Halluzinationen.
Aktion auslösen
Effekt: aus Antworten werden Handlungen.
Was du erreichst
Antworten auf Firmenwissen · Weniger Halluzinationen · Ein handelnder Assistent
Antworten auf Firmenwissen
Die KI kennt deine Dokumente, Tickets und Daten und antwortet konkret auf deinen Kontext.
Weniger Halluzinationen
Grounding auf echten Quellen mit Belegstellen macht Antworten überprüfbar und vertrauenswürdig.
Ein Assistent, der handelt
Über MCP und n8n bleibt es nicht bei Auskünften, die KI stößt echte Vorgänge in deinen Systemen an.
Womit wird deine Lösung gebaut
Bewährte Open Source Komponenten, im eigenen Haus oder über NETWAYS Managed Services betrieben. Du entscheidest, was du selbst machst und was NETWAYS übernimmt.
vLLM
OpenWebUI
Die vertraute Chat-Oberfläche mit nativer RAG- und Tool-Integration: hier stellen deine Mitarbeitenden ihre Fragen ans Firmenwissen.
n8n
Orchestriert die RAG Pipeline und die Aktionen: bindet Quellen an, ruft das Retrieval auf und stößt über MCP echte Vorgänge in deinen Systemen an.
Snipe-IT
Was du schon nutzt, binden wir an
RAG lebt von deinen Quellen. Eine Auswahl der Systeme, die wir typischerweise als Wissensbasis anbinden und der Bausteine, die die Pipeline tragen.
Wissensquellen
- Confluence
- Nextcloud
- SharePoint
- Dateiablagen
- Wikis
Daten & Inventar
- Snipe-IT
- PostgreSQL / MySQL
- CRM-Systeme
- Icinga
Ticketsysteme & ITSM
- Jira
- Zammad
- OTRS
- ServiceNow
Modell & Anbindung
- vLLM
- NWS AI
- OpenAI-kompatible API
- MCP
- n8n
Vektor & Retrieval
- pgvector
- Qdrant
- Elastic / OpenSearch
- bge-Modelle
Fragen & Antworten
Die meistgestellten Fragen zu dieser Lösung
Was ist eine RAG KI Lösung mit eigenen Daten?
Eine RAG KI Lösung verbindet ein Sprachmodell mit deinen eigenen Quellen, etwa Wissensdatenbank, Tickets oder Inventar. Statt nur aus dem Trainingswissen zu antworten, durchsucht das System zuerst diese Quellen und gibt dem Modell die relevanten Ausschnitte als Kontext mit. Die Antwort basiert dann auf deinen echten Daten, inklusive Quellenangabe.
Was ist RAG?
Was ist eine KI Wissensdatenbank?
Eine KI Wissensdatenbank ist eine Sammlung deiner internen Inhalte, zum Beispiel Wiki, Dokumente oder Confluence, die für ein Sprachmodell durchsuchbar gemacht wird. Sie ist oft der Einstiegspunkt einer RAG KI Lösung, aber nicht die einzige angebundene Quelle.
Wie verbinde ich KI mit internen Daten?
Indem die Quellen, Wiki, Tickets, Dateiablagen, Datenbanken, angebunden und als Embeddings indexiert werden. Zu jeder Frage findet das Retrieval die passenden Stellen, die das Modell zur Antwort nutzt. NETWAYS baut diese Pipeline und regelt dabei auch Zugriff und Berechtigungen.
Was ist MCP?
MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, über den ein Sprachmodell auf externe Werkzeuge und Datenquellen zugreift. Damit kann die KI nicht nur lesen, sondern definierte Aktionen ausführen, etwa ein Ticket anlegen oder eine Datenbank abfragen, über eine saubere, kontrollierbare Schnittstelle.
Kann KI auf interne Systeme zugreifen?
Ja, kontrolliert. Über MCP Tools und n8n erhält die KI gezielt Zugriff auf einzelne Systeme und darf nur klar definierte Aktionen auslösen. Berechtigungen und Grenzen legen wir gemeinsam fest, sodass die KI nur das sieht und tut, was vorgesehen ist.
Reduziert RAG Halluzinationen?
Deutlich. Weil die Antwort auf konkreten, abgerufenen Quellen beruht und die Fundstelle nennt, erfindet das Modell weniger und wird überprüfbar. Ganz ausschließen lässt sich Unsinn nie, aber gutes Grounding plus Quellenangabe macht Antworten verlässlich genug für den Arbeitsalltag.
Brauche ich dafür ein eigenes Modell?
Nein. RAG funktioniert mit Open Weight Modellen ebenso wie mit Frontier Modellen, selbst gehostet, über die Managed AI Models von NWS oder per API. Du kannst klein über NETWAYS Managed Services starten und später auf einen eigenen Betrieb wechseln, ohne die RAG Pipeline neu zu bauen.
