Dokumentingestion
PDFs, Sites und Wissensbasen, die Sie freigeben.
RAG
RAG und Wissenssysteme für Unternehmensinformationen
RAG — retrieval-augmented generation — bedeutet, dass das Modell Passagen nachschlagen muss, bevor es antwortet. So bleibt ein Assistent an Ihre Richtlinien, Produktdokumentation und Betriebshandbücher gebunden, statt sie zu erfinden.
ZEH Technologies baut Ingestionspipelines, Chunking-Strategien, Metadatenfilter, hybride Suche wo sinnvoll und eine Antwortebene, die Quellen zeigen kann. Berechtigungen zählen: eine Finanzdatei sollte nicht in einem allgemeinen Mitarbeiterchat erscheinen.
Siehe Was ist RAG in der künstlichen Intelligenz? und RAG-Anwendungen.
Chunking und Metadaten
Damit Retrieval nach Produkt, Locale oder Team filtern kann.
Zitate
Antworten, die auf den Quelltext zurückzeigen.
Berechtigungsfilter
Retrieval, durch Rolle eingeschränkt.
Evaluationssätze
Frage-/Antwort-Proben aus Ihrer Domäne.
Aktualisierungsjobs
Neu indizieren, wenn sich Dokumente ändern.
Verwandte Services
Verwandte Lösungen
Verwandte Arbeiten
FAQ
Fragen, die Unternehmen üblicherweise stellen.
Kann RAG in mehreren Sprachen arbeiten?
Ja, mit Corpora und Tests je Locale. Gemischtsprachige Sammlungen brauchen extra Design.
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Besprechen Sie das mit ZEH Technologies.
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