Internes Dokumenten-QA-System
Technische Handbücher und interne Wikis als RAG-Basis — Mitarbeiter finden Antworten in Sekunden statt Stunden. Self-Hosted, kein Datenabfluss.
KI & EIGENE DATENFÜR GRÜNDER & DIGITALTEAMSKI FÜR EUER WISSENFÜR MITTELSTAND & FACHBETRIEBE
KI, die euer Wissen kennt.KI, die auf euren Daten antwortet — nicht auf dem Internet.KI aus euren Daten.KI, die aus euren Dokumenten, eurem ERP und eurem Firmenwissen antwortet.
RAG-Chatbots, DSGVO-konform, in bestehende Systeme integriert.Ich baue RAG-Chatbots und MCP-Server, die euer Firmenwissen erschließen — DSGVO-konform self-hosted, mit Relevanz-Prüfung statt blinder Ähnlichkeits-Suche.DSGVO-konform. EU-Hosting. In euer ERP/CRM integriert.RAG-Chatbots, die wirklich antworten statt zu halluzinieren. EU-Hosting, kein Datenabfluss in US-Clouds. Integration in ERP, CRM und Doku-Systeme via API oder MCP.
- Dein Firmenwissen, nicht das Internet: RAG-Chatbots antworten aus deinen Dokumenten, Handbüchern und Datenbanken — nicht aus allgemeinem KI-Wissen.
- DSGVO / EU-Hosting: Kein Datenabfluss in US-Clouds. Self-Hosted oder EU-Anbieter mit Art.-28-konformem AVV.
- Relevanz-Prüfung statt Ähnlichkeit: Ich baue Retrieval, das nicht-antwortende Treffer ausfiltert — kein Chatbot der halluziniert.
- In bestehende Systeme integriert: KI spricht mit deinem ERP, CRM oder Doku-System — via REST-API oder MCP, keine Insellösung.
- Sprint ab 5.000 €: Erste RAG-Demo in 2 Wochen. Du entscheidest nach dem Freitags-Demo, ob es weitergeht.
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- ChatGPT kennt euer Firmenwissen nicht: Allgemeine KI antwortet aus Trainingsdaten — nicht aus euren Handbüchern, Preislisten oder internen Dokumenten.
- RAG liefert nicht-antwortende Treffer: Ähnlichkeits-Suche findet verwandte Dokumente, aber der Chatbot antwortet trotzdem daneben — Vertrauen sinkt.
- DSGVO-Last durch US-Cloud: OpenAI, Azure und Co. erfordern Art.-28-AVV und ggf. Art.-44-Drittland-Absicherung — rechtlich aufwendig, intern schwer durchzusetzen.
- KI als Insellösung: Der Chatbot beantwortet Fragen, aber kommt nicht an Bestand, CRM-Daten oder ERP-Informationen ran — trotzdem manueller Aufwand.
So läuft das ab
1. Qualifier
5 Fragen, 90 Sekunden. Du siehst sofort, ob wir matchen.
2. Daten-Mapping & Architektur
Welche Dokumente, Datenbanken oder APIs soll die KI kennen? Ich definiere Retrieval-Strategie, Relevanz-Filter und Hosting-Setup.
3. Sprint mit Demo
Erste funktionsfähige RAG-Demo in 2 Wochen — self-hosted oder EU-Cloud. Freitags siehst du echte Treffer aus deinen Daten.
Klingt nach deinem Setup?
5 Fragen, 90 Sekunden — du erfährst sofort, ob wir matchen.
Qualifier starten →Stack
Python / LangChain / LlamaIndexOllama / vLLM (Self-Hosted)PostgreSQL + pgvector / QdrantOpenAI EU / Mistral AIMCP (Model Context Protocol)REST / Webhook-Integration
Beispiele
KI in ERP via MCP
MCP-Server verbindet KI-Tool mit ERP-Bestandsdaten — Fragen zu Lagerbestand und Lieferzeiten direkt im Chat, DSGVO-konform.
Mit mir vs. ohne mich
Klassischer Agentur-Weg
- ✗Wochenlange Konzept-Phase mit Lasten-/Pflichtenheft
- ✗Festpreis-Theater, Change-Requests teuer extra
- ✗Account-Manager-Kette, kein Draht zum Dev
- ✗3–6 Monate bis erste Demo
Vibe-Coding-Sprints
- ✓Sprint-Start innerhalb einer Woche
- ✓Sprint-Budgets ab 5.000 € — du entscheidest pro Sprint, ob's weitergeht
- ✓Direkt mit mir — keine Account-Manager dazwischen
- ✓Demo nach 2 Wochen — dann nächster Sprint oder Stop
Häufige Fragen
Retrieval-Augmented Generation lädt relevante Textstellen zur Laufzeit in den KI-Kontext — aktuell, nachvollziehbar, ohne monatelanges Training. Fine-Tuning bäckt Wissen ein und ist schwerer zu aktualisieren.
Ich baue Relevanz-Prüfung ein: Treffer werden auf Antwort-Eignung geprüft, nicht nur nach Ähnlichkeit gerankt. Wenn kein Treffer passt, sagt der Chatbot das — statt etwas zu erfinden.
Self-Hosting auf eigenem Server (maximale Kontrolle), EU-Cloud-Anbieter wie Hetzner oder OVH, oder OpenAI mit EU-Datenresidenz + Art.-28-AVV. Ich empfehle das passende Setup je nach Daten-Sensibilität.
Model Context Protocol ist ein offener Standard, mit dem KI-Tools sicher auf externe Systeme zugreifen — ähnlich wie APIs, aber für KI-Agenten optimiert. Damit kommt die KI an ERP, CRM oder Firmen-Datenbanken, ohne alles in die KI hochladen zu müssen.
Schon ab einigen Dutzend Dokumenten (PDFs, Wikis, Handbücher) lohnt sich RAG. Wichtiger als Menge ist Qualität und Struktur — das analysieren wir im Sondierungs-Call.
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