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Ich werde eine lokale RAG-Wissensbasis für Firmendokumente erstellen
Mike
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Dein Unternehmenswissen ist oft über PDFs, Handbücher und Ordner verstreut. Ich erstelle lokale RAG-Prototypen, die relevante Passagen abrufen und Antworten mit nachverfolgbaren Quellenangaben liefern. Das Modell und der Vektor-Speicher werden an deine Hardware und Anforderungen angepasst ausgewählt. Typische Bausteine sind Ollama und eine lokale Vektor-Datenbank wie Qdrant. Der Umfang des Pakets und der Daten wird vor Arbeitsbeginn bestätigt; Cloud-Dienste sind nicht enthalten, es sei denn, wir vereinbaren etwas anderes.
Du erhältst einen Prototyp in der Größe des gewählten Pakets, Beispiel-Fragen-Tests, schriftliche Installationshinweise und bei Premium eine Übergabe-Durchführung. Auf Wunsch organisieren wir auch einen praktischen Team-Workshop zum Einsatz und zur Wartung des Systems.
Bitte schreibe mir zuerst mit Angabe der Dokumenttypen, des ungefähren Volumens, der verfügbaren Hardware und der vorgesehenen Nutzer. Verwende für die Erstabgrenzung anonymisierte Beispielfiles. Produktion, Absicherung, Sicherheitszertifizierungen, Migration von vertraulichen Systemen und garantierte Genauigkeit der Antworten sind nicht enthalten, außer wir vereinbaren es separat.
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Mike
Reliable data, no drama
- AusDeutschland
- Mitglied seitMai 2026
Sprachen
Deutsch, Englisch
Ich bin Mike von MikeIT.dev mit rund 18 Jahren IT-Praxis. Ich modernisiere gewachsene Excel-, VBA- und Access-Lösungen, entwickle Datenbanken, ETL-Strecken und Power-BI-Reports und automatisiere mit Python. Dazu kommen lokale KI mit Ollama und RAG sowie eigene Software und Apps. Als ehemaliger Data Engineer und ITSM-Administrator kenne ich Entwicklung, Betrieb, Support und Datenqualität aus der Praxis. Ich mache Lösungen wartbar, dokumentiere sie und gebe Wissen in Workshops und Schulungen weiter. Ab sofort verfügbar, bevorzugt remote. Deutsch und Englisch.
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FAQ
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Läuft das RAG-System vollständig offline?
Die vorgesehene Einrichtung ist lokal mit Ollama und einem lokalen Vektor-Speicher. Ob es vollständig offline läuft, hängt von deiner Hardware, Modellen und Integrationen ab. Den Datenfluss bestätigen wir vor Arbeitsbeginn; Cloud-Verbindungen sind standardmäßig nicht aktiviert.
Was brauchst du vor der Schätzung des Umfangs?
Für die erste Abgrenzung teile Dokumenttypen, ungefähres Volumen, vorgesehene Nutzer und verfügbare Hardware. Anonymisierte Beispiel-Dateien reichen zum Start aus. Jeglicher Zugriff auf vertrauliche Produktionsdaten oder -systeme muss separat besprochen und vereinbart werden.
Sind genaue Antworten oder GDPR-Konformität garantiert?
Nein. Ergebnisse hängen von den Dokumenten, dem Modell, den Abruf-Einstellungen und der Frage ab. Ich teste vereinbarte Beispielfragen und füge Quellenangaben hinzu, aber ich kann nicht jede Antwort garantieren oder eine rechtliche Zertifizierung liefern.
