Dokumentenaufbereitung & OCR
Wir extrahieren Text aus PDFs, Scans und Office-Formaten — auch aus gescannten oder bildbasierten Dokumenten per OCR — und bereinigen ihn für die weitere Verarbeitung.
KI-Wissensmanagement & Assistenten (RAG)
Dokumenten-Retrieval-Architektur
OCR, Chunking, Embeddings und Rechtekonzept: Wir bauen das technische Fundament, auf dem verlässliche KI-Antworten aus Ihren Dokumenten überhaupt erst entstehen.
Die Qualität eines KI-Assistenten steht und fällt mit dem, was im Hintergrund passiert: Bevor ein Sprachmodell antworten kann, müssen die richtigen Textstellen aus Ihren Dokumenten gefunden werden. Genau hier entscheidet sich, ob Antworten präzise und belegbar sind oder ob der Assistent an den relevanten Inhalten vorbeigreift.
Wir konzipieren und bauen die Retrieval-Architektur, die diesem Anspruch gerecht wird — von der Aufbereitung gescannter Dokumente über die sinnvolle Zerlegung in Textabschnitte bis zur rechtebewussten Suche. Als Agentur mit tiefer Praxis in Datenverarbeitung und KI schaffen wir ein Fundament, auf dem Ihre Wissensassistenten zuverlässig aufsetzen.
Das leisten wir
Chunking & Strukturierung
Wir zerlegen Ihre Dokumente in sinnvoll geschnittene Textabschnitte, die Kontext bewahren, und reichern sie mit Metadaten wie Titel, Kapitel oder Datum an.
Embeddings & Vektorsuche
Wir überführen die Abschnitte in eine semantische Suche über einen Vektorspeicher, sodass Anfragen nach Bedeutung und nicht nur nach exakten Stichwörtern gefunden werden.
Rechtekonzept & Metadatenfilter
Wir verankern Zugriffsrechte direkt in der Architektur: Jeder Textabschnitt trägt seine Berechtigungen, sodass die Suche pro Nutzer nur zulässige Inhalte zurückliefert.
Qualitätssicherung & Tuning
Wir messen die Trefferqualität mit realen Anfragen und optimieren Chunking, Suchparameter und Ranking, bis das Retrieval verlässlich das Richtige findet.
So gehen wir vor
- 01
Sichtung
Wir analysieren Formate, Umfang und Struktur Ihrer Dokumente sowie die geltenden Berechtigungen.
- 02
Architektur
Wir entwerfen die Pipeline aus Extraktion, Chunking, Embeddings, Vektorspeicher und Rechtemodell.
- 03
Aufbau
Wir implementieren die Verarbeitungsstrecke und befüllen den Vektorspeicher mit Ihren aufbereiteten Inhalten.
- 04
Evaluierung
Wir prüfen die Retrieval-Qualität systematisch und optimieren die Parameter, bevor Assistenten darauf aufsetzen.
Ihr Nutzen
- Präzise Treffer als Grundlage für belastbare KI-Antworten
- Auch gescannte und bildbasierte Dokumente werden nutzbar
- Semantische Suche findet Inhalte nach Bedeutung, nicht nur nach Stichwort
- Zugriffsrechte sind fest in der Architektur verankert
- Ein wiederverwendbares Fundament für mehrere Assistenten
Häufige Fragen
Warum ist die Retrieval-Architektur so entscheidend?
Ein Sprachmodell kann nur so gut antworten, wie die zugelieferten Textstellen es zulassen. Werden die falschen oder unvollständige Abschnitte gefunden, leidet jede Antwort — unabhängig davon, welches Modell zum Einsatz kommt. Die Architektur ist daher der eigentliche Hebel für die Qualität.
Was bedeutet Chunking und warum ist es wichtig?
Chunking bezeichnet das Zerlegen von Dokumenten in Textabschnitte passender Größe. Sind die Abschnitte zu groß, verwässern die Treffer; sind sie zu klein, geht Kontext verloren. Ein durchdachter Schnitt ist entscheidend dafür, dass die Suche die relevanten Stellen liefert.
Können auch gescannte PDFs verarbeitet werden?
Ja. Per OCR extrahieren wir Text aus Scans und bildbasierten PDFs, sodass auch Dokumente ohne maschinenlesbaren Text Teil der durchsuchbaren Wissensbasis werden.
Wie wird das Rechtekonzept technisch umgesetzt?
Wir versehen jeden Textabschnitt mit Berechtigungs-Metadaten. Bei jeder Anfrage filtert die Suche auf die für den jeweiligen Nutzer zulässigen Inhalte, sodass vertrauliche Passagen erst gar nicht in eine Antwort gelangen können.
Bauen wir das Fundament für verlässliche Antworten
Sprechen wir über Ihren Dokumentenbestand — wir konzipieren die Retrieval-Architektur, auf der Ihre Assistenten sicher aufsetzen.
Sprechen wir über
Ihren Use-Case.
Unser Team aus Digitalexpert:innen steht Ihnen gerne bei allen Fragen und Anliegen zur Verfügung.