Aus Nürnberg, für Deutschland und darüber hinaus: Wir bauen RAG LLM‑Lösungen, Wissensdatenbanken und interne KI Assistenten, die euer Unternehmenswissen zuverlässig auffindbar machen – strukturiert, sauber dokumentiert und so umgesetzt, dass Teams weniger suchen, weniger doppelt arbeiten und schneller entscheiden.

Wenn du einen wissensdatenbank Chatbot planst, entwickeln wir einen rag chatbot auf Basis eurer Inhalte, binden Quellen an und halten das System langfristig performant – ohne dass ihr euch selbst durch Datenquellen, Rechte und Prompt-Details kämpfen müsst.

Nakaryu Web · Automationspotenzial

Wo kann KI & Automatisierung dir Zeit sparen?

Analysiere wiederkehrende Aufgaben und Prozesse in wenigen Minuten — kostenlos und ohne Login. Du erhältst konkrete Ideen und den vollständigen Report per E-Mail.

Gib deine Website-URL oder deinen Firmennamen an. Darunter kannst du beschreiben, welche manuellen Prozesse viel Zeit kosten — das fließt direkt in die KI-Einschätzung ein.

Nakaryu GmbH

Dein Problem

Dokumente, Wikis, Tickets und Dateien sind da – aber Antworten entstehen trotzdem in langen Chats, Wissen steckt in Köpfen, und neue Kolleg:innen finden nichts schnell genug? Dann kostet jede Frage unnötig Zeit und wichtige Infos gehen im Alltag unter.

Unsere Lösung

Mehr Klarheit im Team: eine gepflegte KI Wissensdatenbank, ein unternehmenswissen chatbot und interne KI Assistenten mit RAG – damit Antworten nachvollziehbar aus euren Quellen kommen, Wissen erhalten bleibt und Prozesse schneller werden.

Laufende Betreuung

→ Inkl. Monitoring, Qualitätschecks & Modell-/Prompt-Updates

Persönlicher Ansprechpartner

→ Direkte Abstimmung, ohne Ticket-Schleifen

Planbare Monatskosten

→ Keine großen Einmalprojekte nötig

Monatlich skalierbar

→ Klein starten, später mehr Quellen & Use Cases ergänzen

RAG LLM im Abo für Teams & Organisationen

Wir bauen RAG‑Wissensdatenbanken für unterschiedlichste Einsatzbereiche

Nakaryu entwickelt RAG‑Assistenten für KMU & Organisationen: Von internen Teams über Kanzleien und Praxen bis hin zu Shops und Support-Units. Klick dich durch unsere Beispiele & Referenzen und hol dir Ideen für deinen nächsten KI‑Use‑Case.

Die gezeigten Beispiele sind dabei nur Anregung. Eure Lösung entsteht immer maßgeschneidert: Quellen, Rechte, Tonalität und Antwortlogik passen wir exakt an eure Realität an – damit der Assistent im Alltag wirklich genutzt wird.

Wähle dein passendes RAG‑Paket

Klare Pakete. Monatlich kalkulierbar. Jederzeit erweiterbar.

Mit dem Nakaryu RAG Abo bekommst du jeden Monat einen konkreten Ausbau deiner KI Wissensdatenbank statt diffuser Experimentierphasen. Wir planen, bauen, testen, dokumentieren und betreuen eure RAG‑Komponenten laufend – damit Antworten verlässlich aus euren Quellen kommen und Wissen nicht mehr verloren geht.

So funktioniert unser Modell:

Stell dir vor, in deinem Unternehmen gibt es ein Wissensproblem.
Egal ob eine kleine FAQ oder ein komplexes Wissenssystem, wir sind dein RAG‑LLM‑Team. Den Assistenten entwickeln wir betreut, du zahlst nur die monatliche Umsetzung & Weiterentwicklung.

Das Beste: Wir können monatlich verbessern & erweitern.

Tool-Kosten (z.B. Vektordatenbank, LLM-API, Hosting oder Doku-Tools) sind dabei nicht automatisch enthalten – wir beraten dich offen, was wirklich nötig ist.

Das macht Nakaryu RAG aus

Das ist in allen Paketen dabei

Klarer Monats-Output

→ Jeden Monat ein messbarer Fortschritt an Assistent, Quellen oder Qualität

Konzeption, Umsetzung & Testing

→ Von der Idee bis zur sauberen Übergabe – ohne KI-Bastelchaos

Sichere, saubere Umsetzung

→ Sinnvolle Rechte, Datenschutz-Blick und nachvollziehbare Antworten mit Quellen.

Anbindung bestehender Systeme

→ Wiki, Dateien, Tickets, CRM, E-Mail, Laufwerke & mehr.

Verlässliche Antworten statt Halluzinationen

→ RAG-Logik, Quellenbezug und Qualitätschecks für euren Alltag.

Laufende Betreuung & Optimierung

→ Anstelle von “einmal bauen und hoffen”

Betreuter Betrieb & schneller Support

→ Kurze Wege, klare Abstimmung über unsere Plattform

Skalierbarkeit

→ Neue Quellen, Teams und Use Cases jederzeit ergänzbar, wenn mehr parallel laufen soll

RAG‑Paket anfragen oder Analyse starten

Wähle dein RAG‑Paket

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 72 Starter

95 € pro Monat

Für den schnellen Einstieg in RAG & Wissensdatenbank-Chatbots

1 Micro‑Use‑Case pro Monat – ideal für eine einzelne Quelle oder eine klare FAQ‑Strecke.

  • Erstellung von bis zu 7 Seiten (z. B. Start, Leistungen/Über mich, Kontakt) + Rechtsseiten
  • Schnelle Umsetzung inkl. kurzer Übergabe
  • Direkter Effekt: weniger Nachfragen, schneller Zugriff auf Wissen
  • Saubere Grundlage: Quellen & Inhalte strukturiert statt Copy-Paste-Antworten
  • Kleine Anpassungen an bestehenden Prompts/Antwortregeln möglich
  • 1 RAG‑Use‑Case pro Monat
  • Micro-Umfang: wenige Quellen, einfache Logik, kein komplexes Rechte-/Rollenkonzept

Starter anfragen

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 73 Traveller

295 € pro Monat

Für erste echte Wissensketten im Team-Alltag

Mehr Quellen, mehr Nutzen:

• Quellenverknüpfung & Antworten mit Zitaten
• einfache Rechte-/Bereichslogik (z.B. HR vs. Sales)
• automatische Zusammenfassungen & Tagging für bessere Auffindbarkeit

  • Mehr Struktur durch saubere Inhalte, Metadaten & klare Quelle-zu-Antwort-Logik
  • Optionale leichte KI-Funktion (z.B. Zusammenfassen, Sortieren, Tagging)
  • Praxisnahes Feintuning für eure Fragen, Begriffe und Tonalität
  • Klare Informationsarchitektur & saubere Übergabe an euer Team
  • Kurzer Check und Übergabe (damit es wirklich genutzt wird)
  • Einfacher Umfang: ohne komplexe Governance, ohne große Systemumbauten

Traveller anfragen

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 74 Hero

595 € pro Monat

Empfohlen für KMU: interne KI Assistenten mit robuster RAG‑Logik

1 mittlerer RAG‑Baustein pro Monat – mit mehreren Quellen, klarer Struktur und sinnvoller Absicherung.

  • Individuelle Integration gewünschter Funktionen
  • RAG‑Setup & Wissenslogik (Chunking, Retrieval, Quellen, Prompting)
  • Optional kleine Erweiterungen per API/Code im definierten Rahmen
  • Dokumentation & Testing, damit eure Antworten stabil bleiben
  • Priorisierte Umsetzung im Paket-Umfang
  • Optimierungsschleife: messen, verbessern, nächsten Baustein bauen
  • Saubere Qualitätsprüfung/Logging im passenden Umfang
  • Mittlerer Umfang: 3–5 Quellen/Systeme, klare Regeln, sinnvolle Absicherung

Hero anfragen

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 75 Legend

1.495 € pro Monat

Für komplexe Wissenslandschaften & strategische interne KI-Assistenten

Komplexe RAG LLM‑Systeme über mehrere Bereiche – inkl. Strategie-Check, Dokumentation und priorisierter Betreuung.

  • End-to-End-Prozesse (z.B. Lead-to-Order oder Onboarding mit Statuslogik)
  • Systeme anbinden (z.B. Wiki/Drive, Tickets, CRM, Doku-Tools, Reporting)
  • Stabile Tests, Qualitätschecks & saubere Dokumentation
  • Strategische Planung: Welche Wissensquelle bringt als Nächstes den größten Hebel?
  • Erweiterte KI-Funktionen, wenn sie messbar helfen (ohne Buzzword-Show)
  • Höchste Priorität in Umsetzung & laufender Betreuung
  • Komplexer Umfang: viele Quellen, Rechte, Regeln, Qualitätssicherung, optional API-Anbindungen

Legend anfragen
Noch 3 freie Slots diesen Monat

15% Rabatt auf alle Pakete

→ Für Vereine, Creator & Künstler. Schreib uns einfach an.

Weiterempfehlen lohnt sich

100 € Gutschrift für jeden geworbenen Neukunden.

Fragen? Wir helfen gerne!

→ Schreib an hey@nakaryu.de, chatte bei WhatsApp, oder ruf an +49 152 58119266. Wir beraten dich gerne.

Erstgespräch vereinbaren




Unsere RAG‑Pakete im Vergleich

Welches Paket passt zu eurem Wissensproblem?

Schnell erste Wissensfragen per Chat beantworten

KMUé Beispielprozess

Wir setzen einen kleinen, klaren RAG‑Anwendungsfall um für KMUé Beispielprozess – inkl. zentraler FAQ, verknüpften Dokumenten und kurzen Quellenhinweisen. Dazu setzen wir Micro‑RAG (1 Wissensquelle, 1–2 Antwort-Logiken, max. 2 Systeme) – ideal, um schnell Suchzeit zu reduzieren.

Screenshot 67

Erste Wissenskette end-to-end nutzbar machen

Servicebetrieb Zenscape

Für Servicebetrieb Zenscape bauen wir einen Assistenten, der Anfragen mit Wissen beantwortet und zuverlässig weiterleitet unterstützt: mit klaren Kategorien, Zuständigkeiten, Status-Updates und CTAs („Termin anfragen“). Dazu setzen wir Einfaches RAG‑Setup für typische Wissensfälle (z. B. Frage erfassen [Stadt], Quelle finden, Antwort ausgeben) – mit 3–5 Schritten, 2–3 Systemen und optionaler leichter KI-Unterstützung. Optional ergänzen wir Rechte- oder Bereichslogik.

Screenshot 68

RAG Wissensdatenbank im Abo (Empfohlen)

E-Commerce Store Harayuku

Für den E-Commerce Store Harayuku setzen wir einen robusten, Produkt‑ & Support‑Assistenten mit RAG um – inklusive sauberer Quellenverknüpfung, Versionierung und nachvollziehbaren Antworten. Wir optimieren Weniger Nachfragen, mehr Klarheit (klare Regeln, Tests, Qualitätschecks) und schaffen eine stabile Basis für skalierbares Wissen (Struktur, Metadaten, Übergaben, Dokumentation). Optional integrieren wir zusätzliche Use Cases wie KI‑gestützte Zusammenfassungen & Priorisierung, Tagging & Themencluster, interne Reports oder FAQ‑Entwürfe – damit Antworten nicht jedes Mal neu geschrieben werden müssen.

Go to Market DACH/EU - Hero

Strategisch Wissen nutzbar machen, Ende-zu-Ende

Tech Anbieter Nebula VR

Für den exklusiven Tech Anbieter Nebula VR entwickeln wir eine durchdachte RAG‑Plattform mit klarer Strategie, Bereichslogik und mehreren Systemen (z. B. Wissen abrufen, Antwort mit Quellen ausgeben). Wir setzen eine saubere Wissenskette mit definierten Regeln, optionalen KI-Funktionen und Qualitäts-/Fehlerpfaden um, optimieren Stabilität & Transparenz (Dokumentation, Tests, Logging) und legen eine verlässliche Governance- & Reporting-Basis (Nutzung, Top-Fragen, Quellenlücken). Wir betreuen das System priorisiert und entwickeln es monatlich weiter – damit Wissen nicht versandet, sondern im Alltag wirkt.

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Weniger Suchaufwand & weniger Ping-Pong

Verlässliche Antworten aus euren Quellen

Schnellere Einarbeitung & bessere Übergaben

Mehr Ruhe im Team durch nachvollziehbares Wissen

So läuft Nakaryu RAG ab

Step by Step zur RAG‑LLM‑Lösung, die wirklich genutzt wird

1. Paket wählen oder Analyse starten

Wähle das RAG‑Paket, das zu eurem Wissens-Use‑Case passt. Unsicher? Dann starte mit Quick Check oder Roadmap.

2. Onboarding & Wissensklärung

Wir klären Ziel & Inhalte & Quellen, damit alles verständlich wird: Per Call oder asynchron über unsere Plattform. So bekommen wir schnell alle Infos, ohne lange Abstimmungsrunden.

3. RAG umsetzen & testen

Wir bauen & prüfen euren Assistenten für eure Fragen und berücksichtigen euer Feedback. Erst wenn Qualität und Quellenbezug passen, geht es live.

4. Betreuung & Weiterentwicklung

Wir halten euren Assistenten stabil und aktuell. Verbesserungen machen wir laufend im Paket-Umfang – und ihr könnt jederzeit den nächsten Use Case für den kommenden Monat einreichen.

Was uns besonders macht

So pragmatisch wie euer
 Alltag 

Monatlich planbar & flexibel erweiterbar

→ Verständliche Pakete statt unklarer KI-Experimente.

Assistenten, die wirklich genutzt werden

→ Klar umgesetzt – mit Fokus auf Wissensnutzen, nicht Demo-Spielereien.

Alles aus einer Hand – von Quelle bis Antwort

→ Systeme anbinden, Inhalte strukturieren, Antworten sauber belegen.

Interne Tools & Wissensquellen

→ Für Wikis, Dokus, Tickets, Laufwerke, CRM & Projekttools.

Nakaryu Webdesign Website Mockup-min 70

LLM, RAG & Schnittstellen

→ Wir wählen das passende Setup – und betreuen es zuverlässig.

RAG LLM für Teams ab 95 € / Monat

→ Betreut, planbar und auf euer Unternehmenswissen fokussiert (Toolkosten ggf. extern).

Weiterentwicklung statt Einmal-Projekt

→ Jeden Monat ein weiterer Schritt zu weniger Suchzeit und besserem Wissenstransfer.

Deutsche Agentur, DACH-Fokus

→ Verlässliche Zusammenarbeit, klare Kommunikation, umgesetzt in Nürnberg.

RAG & Wissensdatenbank im Abo Vergleich

Warum Nakaryu RAG besser passt als
 Stundensätze 

Du willst Unternehmenswissen per Chat nutzbar machen, ohne dich durch Datenchaos, Rechtefragen und Modell-Details zu kämpfen? Nakaryu RAG ist ein betreuter Service für rag llm: Wir strukturieren Quellen, bauen einen unternehmenswissen chatbot, testen sauber und entwickeln monatlich weiter – planbar, verständlich und mit klar definiertem Output.

Monatlicher Output, statt endloser Pilotphasen: Du bekommst jeden Monat einen Ausbau, der einen echten Wissensengpass löst. Dazu kommen klare Regeln, Übergabe, Betreuung und sinnvolle Optimierung – ohne dass das Projekt nach dem Proof-of-Concept liegen bleibt.

Workflow-Automation umsetzen lassen Nakaryu Flow
(n8n / Make / Zapier)
Tool-Selbstbau
(Make/Zapier)
n8n Self-Hosted
(DIY)
Projekt-Agentur
(einmalig)
Inhouse
Monatlich planbare Workflows
(kontinuierliche Automations-Roadmap)
Monitoring & Fehlerbehebung inklusive
(Retries, Alerts, Fixes)
Änderungen & Weiterentwicklung
(neue Trigger, neue APIs, Prozesse wachsen mit)
API-Integrationen & Datenflüsse
(CRM, Shop, Buchhaltung, Support, Marketing)
Robuste Workflows (Edge-Cases)
(Validierung, Duplikate, Rate-Limits, Fallbacks)
Schneller Start ohne Overhead
(pragmatisch statt Großprojekt)
Dokumentation & Übergabe verständlich
(für Nicht-Techniker nachvollziehbar)
Skalierbarkeit nach Bedarf
(weitere Workflows flexibel ergänzen)
Klare Zuständigkeit & Ownership
(fester Ansprechpartner statt „wer kümmert sich?“)
Kosten ab 95€ / Monat
inkl. Workflow-Betreuung
ab 0–100€ / Monat
+ eigener Zeitaufwand
Server + Setup + Wartung
+ eigene Zeit (DevOps)
ab 2.000€+
einmalig, Änderungen extra
Hohe Fixkosten
Gehälter + Lizenzen

Bewertungen

Echte Projekte & die Gesichter dahinter

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 76 Timo Gerken

Head of International / FANDOM
★★★★★

„Thanks again for all your hard work on this. It was awesome working with you. We’ll certainly be reaching out for future campaigns.“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 77 Lisa-Marie Sinnig

Account Manager / Mutabor GmbH
★★★★★

„Ein riesen Dankeschön für die super Zusammenarbeit! Wir werden euch auf jeden Fall weiterempfehlen und sollte es beim nächsten Projekt passen, kommen wir gerne wieder auf euch zu!“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 78 Patricia Brumme

Head of Marketing & PR / Enginsight GmbH
★★★★★

„Bisher alles gut bei uns und alle sehr zufrieden mit dem Verlauf.“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 79 Rolf Naberink

Product Marketing Manager / Supermicro
★★★★★

„Definitely reaching out for future campaigns in Germany“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 80 Frank Ferchau

Geschäftsführer / Ferchau GmbH
★★★★★

„Einfach top!“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 81 Heinrich-Wilhelm Wudtke

Strategic Director / PURE Online GmbH
★★★★★

„Die belgischen Kolleg*innen haben eure Arbeit bei der Premiere in Berlin gesehen und sind so begeistert!“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 82 Leandra Goldenstein

Marketing Coordinator / CrowdStrike
★★★★★

„Euer Engagement in der Leadakquise war sagenhaft, die Kommunikation stets freundlich und zeitnah und die Zusammenarbeit vor Ort hat auch nichts zu wünschen übrig gelassen!“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 83 Peggy Berger

Projektleiterin VW / Avantgarde GmbH
★★★★★

„Herzlichen Dank von unserer Seite! Es war toll und vor allem ein echter Erfolg 😊“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 84 Cathalijne van Weert

Projectmanager Evenementen / Elfia
★★★★★

„Thank you both for being there!“

RAG, Wissensdatenbank & interne KI‑Assistenten (rag llm) 85 Claudia Löblein

Golfshop Nürnberg OHG
★★★★★

„Vielen lieben Dank für eure Unterstützung, der Shop läuft ohne Probleme!“

Fragen zu Nakaryu RAG? Wir haben Antworten

FAQ

Was beinhaltet Nakaryu RAG?

Nakaryu RAG ist ein betreutes RAG‑LLM‑Abo: Jeden Monat liefern wir einen konkreten Baustein, der eure KI Wissensdatenbank verbessert – von Micro‑Use‑Cases bis zu komplexen internen KI Assistenten.

Welche Wissensquellen könnt ihr anbinden?

Je nach Paket erhältst du pro Monat einen Micro‑, einfachen, mittleren oder komplexen RAG‑Baustein – inkl. Abstimmung, Umsetzung, Testing, Übergabe und laufender Betreuung im Paket-Umfang.

Wie schnell ist der erste Assistent live?

Typisch sind interne Dokus/Wikis, Dateien, Ticket-Systeme, CRM-Notizen, Produktunterlagen, SOPs oder Onboarding-Material – immer passend zu euren Berechtigungen, Begriffen und Verantwortlichkeiten.

Könnt ihr bestehende KI- oder Chatbot-Setups von uns überarbeiten?

Ja. Wir können bestehende Wissensbots oder RAG‑Setups übernehmen, aufräumen und verbessern – oder komplett neu aufsetzen. Ziel ist immer: nachvollziehbar, stabil und im Alltag hilfreich.

Baut ihr nur Doku-Chats oder wirklich individuelle interne KI-Assistenten?

Ja. Jede Lösung wird individuell auf eure Inhalte, Quellen und Regeln gebaut – wir liefern keine Einheits-Bots. Je nach Paket sind auch Rechte-/Bereichslogik, Qualitätschecks oder API-Anbindungen im definierten Rahmen möglich.

Sind die Antworten stabil und nachvollziehbar?

Ja. Wir setzen RAG so um, dass es im Alltag zuverlässig funktioniert – inklusive Tests, Quellenbezug, Übergabe und (je nach Paket) Logging bzw. Qualitätskontrollen.

Nutzen eure RAG‑Assistenten auch KI-Features über reines Retrieval hinaus?

Ja, wenn sinnvoll. Wir nutzen KI pragmatisch: z.B. für Zusammenfassungen, Kategorisierung, Textentwürfe oder Priorisierung. Keine Spielerei, sondern Funktionen mit Nutzen, klaren Regeln und sauberer Einbindung.

Kann mein Team das System nach der Übergabe nachvollziehen?

Ja. Du bekommst eine verständliche Übergabe und auf Wunsch eine kurze Doku, damit dein Team weiß, welche Quellen genutzt werden, wie Antworten entstehen und wie das System aufgebaut ist.

Sind Toolkosten (LLM/API/Hosting/Vektordatenbank) im Preis enthalten?

Tool- und Lizenzkosten sind nicht automatisch enthalten (z.B. LLM-API, Vektordatenbank, Hosting, Doku-Tools). Wir beraten dich, welche Komponenten nötig sind und halten das Setup so schlank wie möglich.

Sind Wartung und Anpassungen inbegriffen?

Ja. Im Abo ist laufende Betreuung enthalten: Wir passen Quellen, Regeln und Antworten an, wenn sich Inhalte ändern, und beheben Probleme im Paket-Umfang.

Könnt ihr unsere bestehenden Wissensquellen und Tools verbinden?

Ja. Wir können Systeme wie Wiki/Drive, Ticketing, CRM, Newsletter-Tools, Kalender oder Datenbanken anbinden. Wenn der Aufwand größer ist, empfehlen wir das passende Paket oder eine vorgelagerte Roadmap.

Was kostet Nakaryu RAG?

RAG ist ein monatliches Abo mit klaren Paketen. Du hast planbare Kosten und bekommst jeden Monat einen Baustein, der zu deinem Paketumfang passt.

Gibt es versteckte Kosten?

Es gibt keine versteckten Kosten im Abo. Externe Tool-/Lizenz-/API-Kosten fallen nur an, wenn sie für euren Use Case nötig sind – das stimmen wir vorab transparent mit euch ab.

Kann ich RAG monatlich kündigen oder wechseln?

Ja. Du kannst monatlich wechseln, upgraden oder zusätzliche Use Cases im passenden Umfang ergänzen.

Was passiert bei Kündigung?

Wenn du kündigst, bleiben eure externen Tool-Accounts natürlich bei euch. Ob und wie wir Setups/Accounts übergeben, hängt vom genutzten System ab. Wir dokumentieren euer RAG‑Setup so, dass ihr es intern oder mit einem anderen Partner weiterführen könnt. Nicht enthalten sind 24/7-Notfallsupport, rechtliche Prüfung oder umfassende Systemwechsel.

Sind spätere Erweiterungen oder weitere Use Cases möglich?

Grundsätzlich ja – im Rahmen des gebuchten Pakets. Wenn ihr mehrere Wissensbereiche parallel angehen wollt, könnt ihr jederzeit zusätzliche Bausteine im passenden Umfang ergänzen. Prioritäten stimmen wir transparent mit euch ab.

Wie werden Tool-Lizenzen und Zusatzkosten gehandhabt?

Für manche Komponenten nutzen wir vorhandene Lizenzen oder Standard-Setups. Wenn für euren Use Case zusätzliche Lizenzen, Datenquellen-Connectors oder API-Accounts nötig sind, werden diese Kosten 1:1 weitergegeben – immer nach vorheriger Freigabe.

Brauche ich ein Upgrade für Tools/Hosting bei viel Volumen?

Meist reicht ein schlankes Setup. Wenn sehr viele Dokumente, Abfragen oder Nutzer:innen dazu kommen, kann ein Upgrade bei Tools/Hosting sinnvoll sein. Wir zeigen dir transparent, wann es nötig ist und welche Optionen es gibt.

Könnt ihr RAG auch für Support- und Kundenanfragen nutzen?

RAG fokussiert auf Wissenszugriff und interne Assistenz. Wenn du willst, verbinden wir den Assistenten auch mit Formularen, CRM-Notizen, Support-Tickets oder Reporting – damit Fragen sauber verarbeitet und Informationen wiederverwendbar werden.

Könnt ihr unsere Kanäle mit dem Wissensassistenten verknüpfen?

Ja. Wir können Daten und Prozesse mit euren Kanälen verbinden (z.B. Website-Formulare, E-Mail, Kalender, Chat, Ticketing) und dafür sorgen, dass Fragen automatisch in die richtigen Systeme laufen.

Unterstützt ihr auch Dokumentations- und Content-Flows mit KI?

Ja. Wir können z.B. aus Stichpunkten Entwürfe generieren, Inhalte vorstrukturieren oder aus Formularen Zusammenfassungen erstellen – immer als Teil eines sinnvollen Workflows, nicht als „KI macht alles automatisch“-Versprechen.

Hilft RAG auch bei Prozessen rund um Vertrieb und Kommunikation?

RAG ist kein Werbe-Service, kann aber operativ helfen: z.B. Wissensbausteine für Sales, Antwortvorlagen, interne Enablement-FAQs oder Auswertungen der Top-Fragen. So wird Kommunikation konsistenter und schneller.

Gibt es Support nach der Umsetzung?

Ja. Du hast Support im Abo: Wir helfen bei Fragen, pflegen Quellen/Regeln und beheben Probleme im Paket-Umfang – mit klarer, unkomplizierter Kommunikation.

Was passiert, wenn der Assistent falsche oder keine Antworten liefert?

Dann analysieren wir die Ursache, korrigieren Retrieval/Quellen oder Antwortlogik und stabilisieren das Setup. Bei externen Störungen (z.B. API-Ausfälle) unterstützen wir bei der Einordnung und bauen, wenn sinnvoll, robustere Fallbacks.

Gibt es Backups oder Absicherung?

Ja – je nach System setzen wir sinnvolle Versionierung, Backups und Wiederherstellungswege um. Wichtig: Daten-Backups und Aufbewahrung hängen auch von euren Tools ab.

Kann ich jederzeit Änderungen oder neue Use Cases anfragen?

Ja. Du kannst jederzeit Änderungen oder neue Ideen einreichen. Wir priorisieren gemeinsam und setzen im nächsten Monats-Loop den nächsten RAG‑Baustein um.

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