Retrieval-Augmented Generation auf Ihrer Infrastruktur. Durchsuchen Sie Tausende von Dokumenten in natürlicher Sprache, mit Antworten, die in Ihren echten Daten verankert sind.
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Europäische Unternehmen sitzen auf riesigen Dokumentenarchiven, aber die Wertschöpfung daraus ist schmerzhaft langsam und zunehmend riskant mit öffentlichen KI-Tools.
Kritische Informationen vergraben in SharePoint, Dateiservern, E-Mail und Confluence. Mitarbeitende verbringen 20 % ihrer Arbeitswoche mit der Suche nach Informationen.
Stichwortsuche versagt bei komplexen Anfragen. Teams verpassen Zusammenhänge zwischen Dokumenten, weil traditionelle Suche Kontext und Bedeutung nicht verstehen kann.
Das Hochladen vertraulicher Dokumente zu ChatGPT oder anderen öffentlichen KI-Tools verstößt gegen die DSGVO und gefährdet Geschäftsgeheimnisse. 65 % der Mitarbeitenden geben zu, unautorisierte KI-Tools bei der Arbeit zu nutzen.
Ironum deployt eine vollständige Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren. Ihre Mitarbeitenden durchsuchen Ihre gesamte Dokumentenbasis in natürlicher Sprache und erhalten präzise, quellenbasierte Antworten, ohne dass Daten Ihre Umgebung verlassen.
Dokumente werden in Chunks aufgeteilt, eingebettet und in einer Vektordatenbank auf Ihrer Infrastruktur gespeichert.
Nutzeranfragen werden per semantischer Ähnlichkeit mit Ihren Dokumenten-Embeddings abgeglichen.
Das LLM synthetisiert eine Antwort aus den abgerufenen Passagen und gibt Quellen an.
Nutzer klicken durch zu den Originaldokumenten zur Verifizierung und Vertrauensbildung.
Deployment auf Ihrer eigenen Infrastruktur: Azure EU, Hetzner oder On-Premises. Ihre Dokumente verlassen nie Ihre Kontrolle. Kein Datenaustausch mit Modellanbietern.
Verarbeitung von PDFs, Word-Dokumenten, Excel-Tabellen, E-Mails, Confluence-Seiten, SharePoint-Dateien und mehr. Automatisches OCR für gescannte Dokumente.
Automatische Dokumentenindexierung bei Dateiänderungen. Anbindung an SharePoint, Confluence, Google Drive oder interne Dateisysteme für stets aktuelle Antworten.
Bestehende Berechtigungsstrukturen durchsetzen. Nutzer sehen nur Antworten aus Dokumenten, auf die sie Zugriff haben. Integration mit Active Directory und SSO.
Betrieb von Llama, Mistral oder anderen Open-Source-Modellen. Keine Per-Token-Gebühren, keine Daten an Dritte. Volle Kontrolle über Modellauswahl und Updates.
Feinabstimmung von Embedding- und Generierungsmodellen auf Ihren Domän-Wortschatz. Verbesserte Genauigkeit für branchenspezifische Terminologie und Dokumentenstrukturen.
schnellere Dokumentenprüfung
Eine mittelständische deutsche Kanzlei verarbeitet monatlich Tausende von Verträgen. Mit Ironum RAG durchsuchen Anwälte die gesamte Vertragsdatenbank in natürlicher Sprache, finden relevante Klauseln, identifizieren Risiken und vergleichen Konditionen in Sekunden statt Stunden.
weniger interne Tickets
Ein europäischer Hersteller mit über 2.000 Mitarbeitenden setzt RAG für technische Dokumentation, HR-Richtlinien und Schulungsmaterialien ein. Neue Mitarbeitende erhalten sofort präzise Antworten. Support-Tickets sinken, da Teams sich selbst aus einer einheitlichen Wissensschicht bedienen.
schnellere Compliance-Prüfungen
Ein Finanzdienstleister nutzt RAG zur Überwachung regulatorischer Dokumente und zum Abgleich mit internen Richtlinien. Compliance-Beauftragte erhalten sofortige Alerts bei Regulierungsänderungen und können die Richtlinienkonformität über Hunderte von Dokumenten automatisch prüfen.
Vertragsprüfung, Compliance-Analyse und juristische Recherche über Tausende vertraulicher Dokumente.
Mehr erfahrenDurchsuchbare technische Dokumentation, Wartungsprotokolle und Qualitätsstandards für Produktionsteams.
Mehr erfahrenKlinische Protokollsuche und institutionelles Wissensmanagement mit Patientendatensouveränität.
Mehr erfahrenRegulatorische Dokumentenanalyse, DIN-Normen-Suche und Compliance-Archiv-Retrieval für Banken.
Mehr erfahrenRetrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet ein LLM zur Abfragezeit mit Ihrer Dokumentenbasis. Anstatt das Modell auf Ihren Daten zu trainieren (Feinabstimmung), ruft RAG relevante Passagen ab und speist sie als Kontext in das Modell ein. Das bedeutet: Ihre Antworten sind immer in aktuellen Dokumenten verankert, Halluzinationen werden drastisch reduziert und Sie können Wissen sofort aktualisieren, ohne neu zu trainieren. RAG ist die richtige Wahl, wenn Sie präzise, quellenbasierte Antworten aus einer sich ändernden Dokumentenbasis benötigen.
Ihre Dokumente werden ausschließlich auf Infrastruktur verarbeitet und gespeichert, die Sie kontrollieren: entweder Ihre eigenen Server, Azure EU-Regionen oder deutsche Hetzner-Infrastruktur. Wir senden Ihre Daten nie an Drittanbieter-Modellanbieter. Bei Verwendung von Open-Source-LLMs läuft die gesamte Pipeline auf Ihrer Hardware. Alle Datenverarbeitung wird durch einen Standard-DSGVO-Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) abgedeckt.
Ein produktionsreifes RAG-System benötigt typischerweise 4 bis 8 Wochen vom Kickoff bis zum Launch. Dies umfasst den Aufbau der Dokumenten-Ingestion-Pipeline, die Konfiguration des Embedding-Modells, das Retrieval-Tuning, das UI-Deployment und die Benutzerakzeptanztests. Ein funktionierender Proof-of-Concept mit Ihren echten Dokumenten kann bereits in 2 Wochen bereit sein.
Wir unterstützen PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML, Markdown, Plain Text, E-Mails (EML, MSG) und strukturierte Datenformate (CSV, JSON). Gescannte Dokumente werden per OCR verarbeitet. Konnektoren sind verfügbar für SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion und individuelle APIs.
Die Preisgestaltung hängt vom Deployment-Modell, Dokumentenvolumen und dem gewählten LLM-Anbieter ab. On-Premises-Deployments mit Open-Source-Modellen haben keine Per-Query-Kosten. Sie zahlen nur für Infrastruktur und unsere Setup- und Wartungsleistungen. Cloud-API-Deployments beinhalten durchgereichte Token-Kosten. Wir erstellen transparente, aufgeschlüsselte Angebote nach einem ersten Scoping-Gespräch.
Kostenloses 30-minütiges Strategiegespräch mit Gerrit: kein Verkaufsgespräch, sondern ein konkreter Fahrplan für Ihr Unternehmen.