Nutzen Sie RAG, um KI-generierte Inhalte mit präziser, kontextbezogener Echtzeit-Datenabfrage zu verbessern.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
NearUp entwickelt fortschrittliche Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme, die generative KI mit Echtzeit-Datenanfragen kombinieren, um genaue, verifizierte und kontextbezogene Antworten zu liefern. Unser Ziel ist es, KI-Modelle mit unternehmensspezifischen Daten zu optimieren und zuverlässige Antworten zu gewährleisten.
Unsere RAG-Systeme greifen auf externe und interne Datenquellen zu, um präzisere, aktuelle und verlässliche Antworten zu generieren.
Wir entwickeln maßgeschneiderte Wissensbanken, die mit Large Language Models (LLMs) verknüpft sind und aktuelle Unternehmensdaten liefern.
Unsere RAG-Lösungen lassen sich in bestehende Systeme wie CRM, ERP und Dokumentenmanagement-Plattformen integrieren.
Mit NearUp profitieren Sie von hochmodernen RAG-Lösungen, die generative KI mit verifizierten Echtzeit-Daten kombinieren, um präzisere und relevantere Antworten zu liefern.
Durch die Kombination von KI-Generierung mit Echtzeit-Datenquellen liefern unsere Systeme faktenbasierte und überprüfbare Ergebnisse.
Unsere RAG-Modelle integrieren sich in bestehende Unternehmensplattformen und optimieren den Zugang zu strukturierten und unstrukturierten Daten.
Unsere RAG-Technologie verbessert die Datenverarbeitung für Unternehmen, indem sie generative KI mit aktuellen Informationen kombiniert.
Unsere Lösungen sind cloudbasiert, flexibel und lassen sich in bestehende Systeme integrieren, um Automatisierung und Effizienz zu maximieren.
Wir arbeiten mit OpenAI GPT, LangChain, Pinecone, Elasticsearch und FAISS zur effizienten Speicherung und Abfrage von Informationen.
RAG kombiniert generative KI mit Echtzeit-Datenabrufen, um aktuelle und faktenbasierte Inhalte zu liefern, anstatt ausschließlich auf vortrainierten Modellen zu basieren.
Ja, unsere RAG-Modelle lassen sich in CRM, ERP, BI-Tools und Dokumentenverwaltungssysteme integrieren.
RAG kann in Bereichen wie Fintech, Gesundheitswesen, Recht, Kundenservice, Forschung und Unternehmensberatung eingesetzt werden.
Die Dauer hängt von der Komplexität der Datenintegration ab, liegt jedoch in der Regel zwischen 6-12 Wochen.
Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!
Kontakt