RAG-Orchestrierung

RAG-Orchestrierung für fundierte, produktionsreife KI-Antworten.

Entwerfen Sie durchgängige RAG-Pipelines, indem Sie VectorDB, KI-Funktionstools und eigene LLMs zu zustandsbehafteten Workflows verbinden – fundierte Antworten, Live-Daten und volle Kontrolle.

Kostenlos starten Per WhatsApp chatten

Oder starten Sie mit $150 Guthaben – genug für einen ersten Monat Growth

Nova Electronics KI-Assistent · online

Mein Akku lädt nach 14 Monaten nicht mehr. Ist das noch abgedeckt?

10:18

Quelle: Garantiebedingungen

Abschnitt 3.2 · Akkus

Bestellung 6120 · vor 14 Monaten geliefert

Ja. Akkus sind ab Lieferdatum 24 Monate abgedeckt – Ihre Bestellung ist also noch in der Garantie.

10:18

Super, wie mache ich den Anspruch geltend?

10:19

Ich habe eine Garantieanfrage für Sie eröffnet. Unser Serviceteam meldet sich hier bei Ihnen.

10:19

Bessere Antwortqualität
Weniger Halluzinationen, weil jede Antwort auf Retrieval und Tools basiert.
Schnellere Lösung
Mehrstufige Automatisierung und Routing bedeuten weniger Hin und Her.
Geringere Kosten durch Routing
Kleinere Modelle für die meisten Schritte, starke Modelle nur für die finale Schlussfolgerung.
Volle Datenkontrolle
Embeddings und Quellen bleiben, wo Sie entscheiden – integriert oder in Ihrer eigenen VectorDB.

Bausteine für individuelles RAG

Verbinden Sie Ihre Daten, Tools und Modelle – und orchestrieren Sie das Retrieval von Anfang bis Ende.

So funktioniert es

Ein einfacher Weg zu produktionsreifem RAG – ohne Vendor-Lock-in.

  1. VectorDB verbinden

    Nutzen Sie integrierte Vektorspeicher oder binden Sie Ihren eigenen per Zugangsdaten an. Daten bleiben, wo Sie es wollen.

  2. Tools hinzufügen

    Erstellen Sie KI-Funktionstools, um Live-Daten abzurufen, APIs aufzurufen oder Geschäftsaktionen auszuführen. Strukturierte Ausgaben & Validierung.

  3. Modelle routen

    Wählen Sie pro Schritt das beste LLM. Nutzen Sie Fallbacks, um Kosten und Qualität auszubalancieren. Schnelle + präzise Workflows.

  4. Pipeline orchestrieren

    Verketten Sie die Schritte: Rewrite → Retrieval → Reranking → Quelle → Antwort – mit zustandsbehafteter Logik. Hybride Retrieval-Muster.

Typische Pipelines

Bewährte RAG-Blueprints, die Sie schnell live bringen – und beliebig anpassen.

  • Support-RAG

    Antworten auf Basis von Richtlinien, Handbüchern und Tickets – mit Übergabe an Agenten inklusive vollem Kontext.

    • Beispiel: Rewrite → Wissensdatenbank abrufen → Tool: Bestellung prüfen → Richtlinie zitieren → antworten

  • Vertriebs-RAG

    Beantworten Sie Produktfragen mit Katalog-, Preis- und CRM-Tools und schließen Sie direkt im Chat ab.

    • Beispiel: Katalog abrufen → Tool: Preise → Tool: CRM-Lead → zusammenfassen & CTA

  • Operations-RAG

    Machen Sie aus SOP-Dokumenten geführte Aktionen mit Freigaben, Dashboards und Automatisierung.

    • Beispiel: SOP abrufen → Tool: validieren → Tool: Aufgabe anlegen → Status bestätigen

FAQ

Fragen zur RAG-Orchestrierung

Schnelle Antworten auf die häufigsten Fragen.

Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG ist ein Verfahren, bei dem die KI zuerst die relevanten Passagen aus Ihren eigenen Inhalten abruft und daraus ihre Antwort formuliert. Die Antworten stützen sich auf Ihre Dokumente statt auf das Gedächtnis des Modells – das reduziert Halluzinationen.

Was bringt RAG-Orchestrierung zusätzlich?

Die Orchestrierung verknüpft die Schritte einer Pipeline in einem zustandsbehafteten Ablauf: Query-Rewrite, Retrieval, Reranking, Tool-Aufrufe, Quellenangaben und finale Antwort. Sie bestimmen die Reihenfolge, die Logik zwischen den Schritten und welches Modell jeden Schritt ausführt.

Brauche ich eine eigene Vektordatenbank?

Nein. Sie können mit der in MonoChat integrierten Vektordatenbank starten oder Ihre eigene VectorDB per Zugangsdaten anbinden, wenn die Embeddings in Ihrer Infrastruktur bleiben sollen.

Kann eine RAG-Antwort Live-Daten enthalten?

Ja. Mit KI-Funktionstools kann eine Pipeline Live-Daten wie einen Bestellstatus, einen Preis oder einen CRM-Datensatz abrufen und mit den gefundenen Dokumenten in einer Antwort kombinieren.

Welche LLMs kann ich in einer RAG-Pipeline nutzen?

Jeden Anbieter, den Sie als eigenes LLM anbinden. Sie können pro Schritt ein Modell wählen – etwa ein schnelles für das Query-Rewrite und ein stärkeres für die finale Antwort – mit Fallbacks und Kostenlimits.

Weiter entdecken

Erster Monat Growth geht auf uns

Bauen Sie Ihre erste RAG-Pipeline

Verbinden Sie Ihre VectorDB, fügen Sie KI-Tools hinzu, routen Sie Modelle und bringen Sie zuverlässige Retrieval-Workflows in MonoChat live.

Mit $150 Guthaben starten Per WhatsApp chatten

Ein Code pro Unternehmen • 30 Tage einlösbar • Keine Kreditkarte nötig

$150 zum Start.

Sichern