RAG-System für Unternehmen: Firmenwissen mit KI erschließen statt in PDFs suchen

Dein Unternehmen hat Wissen. Jede Menge davon. Es steckt in Confluence-Seiten, die niemand aktualisiert. In SharePoint-Ordnern mit 300 Unterordnern. In E-Mail-Threads von 2019. In den Köpfen von drei Mitarbeitern, die seit zehn Jahren dabei sind.

Das Problem ist nicht zu wenig Wissen – sondern dass niemand es findet.

Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) löst dieses Problem. Es verbindet ein KI-Sprachmodell mit deinen internen Datenquellen und beantwortet Fragen in natürlicher Sprache – mit Quellenangaben, in Sekunden.

Was ist RAG und warum ist es besser als ChatGPT?

ChatGPT kennt das Internet, aber nicht deine internen Prozesse, Verträge oder Kundendaten. Es halluziniert, wenn es etwas nicht weiß.

Ein RAG-System macht genau das Gegenteil: Bevor die KI eine Antwort generiert, sucht sie in deinen Dokumenten nach relevanten Passagen und nutzt nur diese als Grundlage. Das heißt:

• Keine Halluzinationen – die KI antwortet nur basierend auf deinen Daten
• Quellenangaben – du siehst, aus welchem Dokument die Antwort stammt
• Aktualität – wenn du ein Dokument aktualisierst, weiß die KI sofort Bescheid
• Datenschutz – deine Daten bleiben in deiner Infrastruktur

Wie ein RAG-System technisch funktioniert

Der Prozess hat drei Phasen:

Phase 1: Indexierung (einmalig + laufend)

Deine Dokumente werden eingelesen, in Abschnitte (Chunks) unterteilt und als Vektoren in einer Datenbank gespeichert. Dieser Schritt passiert einmalig für bestehende Daten und automatisch bei neuen Dokumenten.

Unterstützte Quellen: - PDFs, Word-Dokumente, Excel-Dateien - Confluence, Notion, SharePoint - E-Mails und Ticket-Systeme - Datenbanken und APIs - Interne Wikis und SOPs

Phase 2: Retrieval (bei jeder Anfrage)

Wenn ein Mitarbeiter eine Frage stellt, wird diese in einen Vektor umgewandelt und mit den gespeicherten Dokumenten verglichen. Die relevantesten Passagen werden als Kontext an das Sprachmodell übergeben.

Phase 3: Generation (bei jeder Anfrage)

Das LLM bekommt die Frage und die relevanten Dokumentenabschnitte und formuliert eine Antwort – immer basierend auf den gefundenen Quellen.

[Frage: "Wie ist die Kündigungsfrist bei Vertrag XY?"]
       ↓
[Vektorsuche → findet relevante Vertragspassagen]
       ↓
[LLM + Kontext → "Die Kündigungsfrist beträgt 3 Monate
  zum Quartalsende. (Quelle: Vertrag_XY_2024.pdf, S. 12)"]

Konkrete Use Cases: Wo RAG sofort Mehrwert liefert

1. Onboarding neuer Mitarbeiter

Statt einen Mentor drei Wochen lang mit Fragen zu bombardieren, kann der neue Mitarbeiter die KI fragen:

• “Wie funktioniert unser Freigabeprozess für Rechnungen?”
• “Wo finde ich die Vorlage für Kundenangebote?”
• “Welche Schritte sind bei einer Reklamation nötig?”

Ergebnis: 50–70 % kürzere Einarbeitungszeit, weniger Unterbrechungen für das bestehende Team.

2. Technischer Support (intern und extern)

Dein Support-Team sucht in Handbüchern, Ticket-Historien und Wissensdatenbanken nach Lösungen. Mit RAG:

• “Kunde meldet Fehler E-4023 bei Modell Z – was ist die Lösung?”
• Das System durchsucht alle vergangenen Tickets, Handbücher und Release Notes
• Liefert die Lösung mit Verweis auf das Original-Ticket

Ergebnis: 40–60 % schnellere Lösungszeiten im 1st-Level-Support.

3. Vertrags- und Compliance-Fragen

Juristische Dokumente durchsuchen ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Ein RAG-System kann:

• “Welche unserer Lieferantenverträge haben keine Indexklausel?”
• “Gibt es Verträge, die in den nächsten 90 Tagen auslaufen?”
• Antworten liefern – mit exakter Seitenzahl und Paragraph

4. Produktwissen für den Vertrieb

Dein Vertriebsteam muss auf Kundenfragen zu hunderten Produkten antworten. Mit RAG haben sie einen Assistenten, der jedes Datenblatt, jede Spezifikation und jede Fallstudie kennt.

Was kostet ein RAG-System?

Mit einem MVP-Ansatz startest du für 8.000–12.000 € mit einer Datenquelle und einem Chat-Interface. Wenn es funktioniert, erweiterst du auf weitere Quellen.

Die häufigsten Fehler bei RAG-Projekten

1. Zu viele Quellen auf einmal

Starte mit einer Datenquelle – z. B. nur eure Confluence-Dokumentation. Wenn das sauber läuft, erweiterst du. Wer alles gleichzeitig anbindet, bekommt inkonsistente Ergebnisse.

2. Schlechte Datenqualität ignorieren

“Garbage in, garbage out” gilt auch für RAG. Wenn deine Dokumente veraltet, widersprüchlich oder schlecht formatiert sind, wird die KI schlechte Antworten liefern. Ein RAG-Projekt ist immer auch ein Anlass, eure Dokumentation aufzuräumen.

3. Zu große Chunks

Wenn der Textabschnitt, den die KI als Kontext bekommt, zu groß ist, geht die Relevanz verloren. Zu klein, und es fehlt Kontext. Die richtige Chunk-Größe (typisch 200–500 Tokens) hängt von deinen Dokumenten ab.

4. Kein Feedback-Loop

Die Qualität eines RAG-Systems verbessert sich mit Nutzerfeedback. “War diese Antwort hilfreich?” ist kein Nice-to-have, sondern essenziell für kontinuierliche Optimierung.

Sicherheit und Datenschutz

Deine Firmendaten sind sensibel. Deshalb ist ein RAG-System so aufgebaut:

• EU-Hosting – Vektordatenbank und LLM laufen auf europäischen Servern
• Rollenbasierter Zugriff – nicht jeder sieht alles. HR-Dokumente nur für HR, Finanzdaten nur für Finance
• Keine Trainingsdaten – deine Dokumente werden nie zum Training des LLMs verwendet
• Audit-Trail – jede Anfrage und Antwort wird protokolliert
• On-Premise möglich – für besonders sensible Branchen (Gesundheit, Finanzen, Recht)

Mehr dazu in unserem DSGVO-Leitfaden.

FAQ

Wie aktuell sind die Antworten?

So aktuell wie deine Dokumente. Neue oder geänderte Dokumente werden automatisch re-indexiert – je nach Setup innerhalb von Minuten bis Stunden.

Funktioniert RAG auch mit gescannten PDFs?

Ja, mit OCR-Vorverarbeitung. Gescannte Dokumente werden erst in Text umgewandelt und dann indexiert. Die Qualität hängt von der Scanqualität ab.

Brauche ich eine Vektordatenbank?

Ja – das ist das Herzstück. Gängige Optionen sind Pinecone, Weaviate, Qdrant oder pgvector (PostgreSQL-Extension). Für den Einstieg reicht pgvector, das direkt in PostgreSQL läuft.

Kann ich RAG mit Microsoft Teams oder Slack nutzen?

Ja. Das Chat-Interface lässt sich als Teams-Bot, Slack-App oder Web-Widget integrieren. Dein Team stellt Fragen dort, wo es ohnehin arbeitet.

Fazit

Ein RAG-System macht dein Firmenwissen endlich nutzbar. Statt in Ordnern zu suchen, stellt dein Team eine Frage und bekommt eine fundierte Antwort mit Quellenangabe. Der ROI zeigt sich schnell: kürzere Einarbeitungszeiten, schnellerer Support, weniger Wissensinseln.

Du willst wissen, ob ein RAG-System für dein Unternehmen Sinn ergibt? Lass uns in einem kostenlosen 30-Minuten-Gespräch über deinen Use Case sprechen – wir schätzen Aufwand und Nutzen ehrlich ein. Lies auch, wie KI-Agenten über RAG hinausgehen und was ein KI-Chatbot kostet.