Ich entwickle einen individuellen AI-Agent-Chatbot mit rag und eigener Wissensdatenbank

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Es ermöglicht einem AI-System, relevante Informationen aus genehmigten Wissensquellen abzurufen, bevor es eine Antwort generiert. Das ist nützlich, wenn du möchtest, dass AI mit deinen eigenen Dokumenten, Website-Inhalten, Wissensdatenbanken oder Geschäftsdaten arbeitet.

Je nach Projekt kann das System mit Quellen wie PDFs, Dokumenten, Webseiten, FAQs, Help-Centern, Produktinformationen, SOPs, Datenbanken und anderen genehmigten Geschäftswissenquellen arbeiten.

Ja. Ein RAG-Wissenssystem kann relevante Informationen aus deinen bereitgestellten Quellen abrufen und diese nutzen, um Antworten basierend auf diesen Informationen zu generieren.

Ja. Je nach Architektur kann ein AI-Agent mit Tools, APIs, Datenbanken oder Automatisierungs-Workflows verbunden werden und Aktionen ausführen wie Informationen abrufen, Workflows auslösen, Anfragen qualifizieren oder unterstützte Systeme aktualisieren.

Ja. Das passende AI-Modell hängt von den Projektanforderungen ab. Je nach System können wir mit Modellen und Plattformen wie Gemini, OpenAI und anderen kompatiblen LLM-Technologien arbeiten.

Ja. Je nach deinen Anforderungen kann das System für Websites, Anwendungen, interne Tools oder andere unterstützte Umgebungen gestaltet werden.

Ja. Schick eine Beschreibung dessen, was das System erreichen soll, welche Informationen es nutzen soll und wo es operieren soll. Wir können die passende Architektur vor der Entwicklung bestimmen.