Enterprise RAG
Retrieval-Augmented Generation, verankert in Ihrer Ontologie, Ihren Wissensdatenbanken und der Vektorsuche im Lakehouse — sodass Agenten aus Ihren verifizierten Daten antworten, mit Quellenangaben und Provenienz, geringer Halluzination, vollständig innerhalb Ihres Perimeters.
In Ihrer Ontologie verankert
Das Retrieval läuft über Ihre Ontologie, Ihre Wissensdatenbanken und die Vektorsuche im Lakehouse — sodass Antworten aus verifizierter fachlicher Bedeutung stammen und nicht aus generischem Modellgedächtnis.
Quellenangaben & Provenienz
Jede Antwort lässt sich auf die Quelldokumente und Daten zurückführen, aus denen sie stammt, was KI auditierbar und halluzinationsarm hält.
Innerhalb Ihres Perimeters
Embeddings, Retrieval und Generierung laufen souverän innerhalb Ihres Perimeters — keine Daten an externe Dienste.
Enterprise RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist die Technik, KI-Antworten in den eigenen Daten einer Organisation zu verankern — indem relevante Fakten aus ihren Wissensdatenbanken, ihrer Ontologie und ihrem Lakehouse abgerufen werden, bevor das Modell antwortet. Auf dem AI OS ist Enterprise RAG souverän: Das Retrieval läuft über Ihre Ontologie und die Vektorsuche innerhalb Ihres eigenen Perimeters, jede Antwort trägt Quellenangaben und Provenienz, und Ausgaben sind gesteuert, sodass Agenten aus verifizierten Daten antworten und mit geringer Halluzination statt aus generischem Modellgedächtnis.
Große Sprachmodelle sind eloquent, aber nicht verankert: Fragen Sie sie nach Ihrem Unternehmen, und sie raten. Enterprise RAG behebt das, indem es zuerst die richtigen Fakten aus Ihren eigenen Daten abruft und das Modell dann daraus antworten lässt. Scrydon macht RAG souverän und vertrauenswürdig: Das Retrieval ist in der Ontologie und dem Cognitive Enterprise verankert, die Vektorsuche läuft im Lakehouse innerhalb Ihres Perimeters, und jede Antwort ist auf ihre Quellen zurückführbar. Das Ergebnis ist KI, die aus Ihren verifizierten Daten antwortet — mit Quellenangaben, Provenienz und weit weniger Halluzination — ohne dass etwas Ihre Kontrolle verlässt.
Enterprise RAG in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich Enterprise RAG ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Enterprise RAG im Detail
Mensch + KI-Orchestrierung
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Der Human + AI Orchestrator ist die operative Runtime im Herzen des AI OS — auch Agentic OS genannt — der jede Aufgabe in Ihrem Unternehmen plant, routet und steuert, ob sie nun von einem KI-Agenten, einem bestehenden System oder einem Menschen ausgeführt wird.
Die meisten Organisationen haben kaputte Prozesse: kodiert in isolierten Systemen oder eingeschlossen in den Köpfen der Mitarbeitenden. Das AI OS macht sie sichtbar und ausführbar. Es erfasst die Absicht, führt den Kontext zusammen, handelt — und speist jedes Ergebnis zurück in die Ontologie, sodass der nächste Durchlauf intelligenter wird. Und das alles innerhalb Ihres Perimeters.
Cognitive Enterprise
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Die meisten Organisationen haben Daten, die sie nicht nutzen können — nicht weil sie nicht existieren, sondern weil nichts sie verbindet. Die Cognitive Enterprise-Schicht ist die prägende Intelligenz des AI OS: ein lebendiges, abfragbares semantisches Modell der Entitäten, Prozesse und Regeln Ihrer Organisation. Sie ist die Single Source of Truth, die es jedem Agenten, jedem Analysten und jedem Workflow ermöglicht, mit einem konsistenten Verständnis über Ihr Geschäft zu schlussfolgern.
Ohne sie schlussfolgern KI-Agenten auf Rauschen. Mit ihr schlussfolgern sie auf dem Geschäft.
- Entitätsgraph: Modellieren Sie Kunden, Konten, Aufträge, Produkte und jedes beliebige Domänenkonzept — und verbinden Sie sie mit typisierten, traversierbaren Beziehungen.
- Prozessintegration: Verknüpfen Sie reale Workflows mit Ontologie-Entitäten, damit Agenten verstehen, wie Daten durch Ihr Geschäft fließen.
- Kontinuierliche Anreicherung: Agenten reichern Ontologie-Knoten automatisch mit frischen Daten aus dem Lakehouse an und halten das Modell ohne manuellen Aufwand aktuell.
Antworten, verankert in Ihren verifizierten Daten
Enterprise RAG ruft ab, bevor es generiert. Wenn ein Agent oder ein Nutzer eine Frage stellt, findet die Plattform die relevantesten Fakten aus Ihren Wissensdatenbanken, Ihrer Ontologie und Ihrem Lakehouse, und das Modell antwortet dann aus diesen Fakten — mit den Quellen im Anhang. Weil das Retrieval in der Ontologie verankert ist statt in losen Dokumenten, holen Agenten jedes Mal die richtigen Entitäten und Definitionen.
Vektorsuche im Lakehouse — Embeddings werden neben Ihren Daten im Lakehouse gespeichert und abgefragt — keine separate, ungesteuerte Vektordatenbank.
Ontologisch verankertes Retrieval — Das Retrieval durchläuft die Ontologie und das Cognitive Enterprise, sodass Agenten die richtigen Entitäten, Beziehungen und Definitionen abrufen.
Quellenangaben und Provenienz — Jede Antwort trägt Links zurück zu den Quelldokumenten und Daten, sodass die Schlussfolgerung auditierbar bleibt.
Gesteuert und souverän — DLP prüft Ausgaben, Zugriff wird pro Identität eingegrenzt, und die gesamte Pipeline läuft innerhalb Ihres Perimeters.
Warum ontologisch verankertes RAG klassisches RAG schlägt
Klassisches RAG ruft Textabschnitte nach Vektorähnlichkeit ab, tendiert also dazu, teilweise oder nur lose verwandte Passagen zurückzugeben, übersieht, wie Fakten zusammenhängen, kann Beziehungen über die Daten hinweg nicht verfolgen und neigt zu Halluzination bei schwacher Provenienz. Scrydon verankert das Retrieval im Cognitive Enterprise — der verbundenen Ontologie, den Wissensdatenbanken und dem Lakehouse — sodass ein Agent die richtigen Entitäten und die Beziehungen zwischen ihnen abruft, in fachlichen Begriffen antwortet und jede Antwort auf definierte Konzepte und deren Quellen zurückführt. Das Ergebnis ist eine deutlich höhere Präzision, weniger Halluzinationen und erklärbare, gesteuerte Antworten.
Retrieval über Bedeutung, nicht nur Text — Abfragen laufen gegen die Ontologie und ihre typisierten Beziehungen, nicht gegen ähnlichkeitsbasiert gefundene Textabschnitte.
Jedes Mal der richtige Kontext — Das Retrieval holt die verbundenen Entitäten, die eine Frage tatsächlich braucht, statt teilweiser oder themenfremder Passagen.
Multi-Hop-Schlussfolgern — Agenten durchlaufen Beziehungen über das Modell hinweg, denen klassisches, abschnittsbasiertes RAG schlicht nicht folgen kann.
Belegt und erklärbar — Jede Antwort führt zu definierten Konzepten und deren Quelldaten zurück statt zu einem undurchsichtigen Vektortreffer.
Weniger Halluzination, per Richtlinie gesteuert — Die Verankerung in verifizierten Geschäftsdaten und Zugriffskontrollen hält Antworten genau und zulässig.
Vom selbstbewussten Raten zu überprüfbaren Antworten
Ein Modell für sich genommen beantwortet Ihre Fragen selbstbewusst und manchmal falsch, ohne dass Sie prüfen könnten, woher die Antwort kam. Enterprise RAG macht daraus überprüfbare, verankerte Antworten: Das Retrieval verankert jede Antwort in Ihren eigenen Daten, Quellenangaben machen sie nachprüfbar, und Provenienz macht sie auditierbar. Das Retrieval in der Ontologie zu verankern — statt in einem Haufen Dokumente — ist das, was Halluzination deutlich reduziert, denn jede Antwort führt auf ein definiertes Konzept in Ihren verifizierten Daten zurück.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Enterprise RAG?+
Wie reduziert RAG Halluzination?+
Woher stammen die Retrieval-Daten?+
Ist Enterprise RAG souverän und sicher?+
Kommen Antworten mit Quellenangaben?+
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