Ein großer Teil des Unternehmenswissens steckt in tausenden Dokumenten: Verträgen, Berichten, Handbüchern, Compliance-Unterlagen. Die passende Stelle zu finden, wenn man sie braucht, kostet Zeit. Mit ThinkLocAIs Dokument-RAG (Retrieval-Augmented Generation) durchsucht Ihr KI-Assistent Ihre Dokumentenbibliothek, beantwortet die Frage und nennt die Quelle, aus der die Antwort stammt.

Was ist Dokument-RAG?

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation, eine Methode, bei der die KI zuerst relevante Passagen aus Ihrer Dokumentensammlung abruft und erst dann eine Antwort erzeugt. Ein reines Sprachmodell stützt sich nur auf seine Trainingsdaten; bei RAG beruht jede Antwort auf Ihren tatsächlichen Dokumenten. Sie erhalten Antworten mit Quellenverweisen, die Sie überprüfen können. ThinkLocAI betreibt das vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur, sodass kein Dokument Ihre Server verlässt.

So funktioniert die Pipeline

Die Dokument-RAG-Pipeline in ThinkLocAI besteht aus vier Stufen:

•Erfassung: Laden Sie PDFs, Word-Dokumente, PowerPoint-Dateien oder ganze Wiki-Exporte hoch. ThinkLocAI extrahiert Text, Tabellen und Metadaten automatisch.
•Chunking & Embedding: Dokumente werden in semantisch sinnvolle Passagen aufgeteilt und mit Modellen wie BGE-M3 oder Jina Embeddings v3 in Vektor-Embeddings umgewandelt.
•Indexierung: Embeddings werden in einer Qdrant-Vektordatenbank gespeichert, die lokal auf Ihrem Server läuft. Der Index unterstützt Millionen von Passagen mit Abfragezeiten unter einer Sekunde.
•Retrieval & Generierung: Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, findet das System die relevantesten Passagen per semantischer Suche, übergibt sie dem lokalen LLM als Kontext und generiert eine Antwort mit Inline-Quellenangaben.

Unterstützte Formate und Anwendungsfälle

ThinkLocAIs Dokument-RAG unterstützt unter anderem PDF, DOCX, PPTX, TXT, Markdown, HTML und CSV. Typische Einsatzbereiche im Unternehmen: Rechtsabteilungen durchsuchen Vertragsarchive nach bestimmten Klauseln, Compliance-Beauftragte fragen regulatorische Dokumentation ab, Finanzabteilungen analysieren Quartalsberichte und Personalabteilungen schlagen in Richtlinienhandbüchern nach. In jedem Fall beruht die Antwort der KI auf dem Quellmaterial und nicht auf allgemeinem Wissen.

Performance und Skalierbarkeit

Die Vektordatenbank skaliert linear mit dem Dokumentenvolumen. In unseren Benchmarks verarbeitet ein Standard-Deployment 500.000 Dokument-Chunks mit einer durchschnittlichen Abfragelatenz unter 200 Millisekunden. Für größere Sammlungen mit über einer Million Chunks empfehlen wir GPU-beschleunigte Embedding-Generierung und NVMe-Speicher für den Qdrant-Index. ThinkLocAI unterstützt inkrementelle Indexierung: Neue Dokumente werden dem bestehenden Index hinzugefügt, ohne dass eine vollständige Neuindexierung nötig ist.

Privacy by Design

Jede Komponente der RAG-Pipeline läuft auf Ihrer Infrastruktur. Dokumente werden lokal verarbeitet und in Embeddings umgewandelt, die Vektordatenbank speichert ihre Daten auf Ihren Servern. Die Pipeline ruft keine externen APIs auf und hängt von keinem Cloud-Dienst ab, deshalb verlassen keine Daten Ihr Netzwerk. Damit eignet sich Dokument-RAG für Umgebungen mit strengen Anforderungen an die Datensouveränität, etwa DSGVO-regulierte Branchen, Anwaltskanzleien mit Mandantengeheimnis und Gesundheitseinrichtungen, die Patientendaten verarbeiten.

Mit Dokument-RAG kann Ihr ganzes Team bestehende Dokumentenarchive in natürlicher Sprache durchsuchen. Weil alles On-Premise läuft, bleiben Ihre Dokumente auf Ihren eigenen Servern, während Sie sie mit KI auswerten.

Fragen zu On-Premise-KI?

In einer Demo zeigen wir Ihnen, wie ThinkLocAI auf Ihrer eigenen Infrastruktur läuft, und besprechen, welche Konfiguration zu Ihrem Unternehmen passt.

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