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RAG-gestützte Gespräche auf Basis deiner Wissensdatenbank. Jede Antwort zitiert ihre Quelle — keine Halluzinationen, kein Raten.

  • Antworten aus deinen Docs — nicht aus dem Internet
  • Quellenangaben bei jeder Antwort
  • Persistente Gesprächshistorie
  • Funktioniert mit jedem LLM über den LiteLLM-Proxy
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Unter der Haube

Wie RAG funktioniert

Retrieval-Augmented Generation hält KI-Antworten präzise, indem sie in deinen echten Dokumenten verankert werden.

01

Du stellst eine Frage

Deine Frage wird in ein Vektoreinbettung umgewandelt — mit demselben Modell, das deine Wissensdatenbank indexiert hat.

02

Semantische Suche

Die ähnlichsten Chunks werden per Kosinus-Ähnlichkeit aus deiner Wissensdatenbank abgerufen.

03

Kontext wird zusammengestellt

Die besten Chunks werden mit deiner Frage zu einem Prompt mit vollständiger Quellenangabe gebündelt.

04

KI generiert die Antwort

Das Sprachmodell synthetisiert eine präzise Antwort aus dem abgerufenen Kontext — nicht aus Trainingsdaten.

Features

Alles in einem Chat

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