Vier produktive Lösungsbausteine – von RAG über Graph-Datenbanken bis zur Azure-KI-Architektur mit Agenten.
Retrieval-Augmented Generation durchsucht Ihre Dokumente semantisch – nach Bedeutung, nicht nach Stichworten. Das System findet exakt die relevanten Stellen, bewertet Relevanz per Score und generiert präzise Antworten.
Semantische Suche
Vektordatenbank findet Bedeutung, nicht nur Keywords
Relevanz-Evaluierung
Jeder Chunk erhält einen Konfidenz-Score
Quellengebundene Antwort
Das LLM antwortet nur auf Basis gefundener Quellen
Bauprojekt_Rechnung_2024.pdf
Die Gesamtkosten des Projekts betragen € 48.750 netto. Der Auftraggeber, Bau GmbH Köln, erhielt die Rechnung am 15. März 2024. Materialkosten: € 31.200, Arbeitskosten: € 17.550. Zahlungsfrist: 30 Tage ab Rechnungsdatum.
KI-Antwort
Graph-Datenbanken modellieren Beziehungen nativ – nicht als Tabellen-Joins, sondern als direktes Netzwerk. Wer liefert was, für welches Projekt? Kausalitätsketten werden in Millisekunden traversiert.
Beziehungsmodellierung
Lieferant → Material → Projekt → Rechnung als Graph
Cypher-Queries
Muster und Pfade in natürlicher Graphsprache abfragen
Kausalitätsketten
Warum ist diese Rechnung teuer? Der Graph zeigt den Pfad
Mitarbeiter stellen Fragen auf Deutsch – das System übersetzt sie in präzises SQL und liefert sofort Ergebnisse. Keine Schulung, keine Programmierkenntnisse, kein Data-Team nötig.
Natural Language Interface
Fragen auf Deutsch, Antworten aus Ihrer Datenbank
Schema-Aware
Das Modell kennt Ihre Tabellenstruktur
SQL-Validierung
Generierte Queries werden vor Ausführung geprüft
| Lieferant | Material | Betrag | Datum |
|---|---|---|---|
| Bau GmbH Köln | Stahl | € 12.400 | Mai 2026 |
| MetallPro AG | Aluminium | € 9.850 | Apr 2026 |
| BauTeile KG | Beton | € 7.200 | Apr 2026 |
| StahlWerk | Profile | € 6.100 | Mär 2026 |
| IsoPlus | Dämmung | € 3.990 | Mär 2026 |
Azure AI Foundry verbindet Prozessdaten, Modelle und autonome Agenten zu einer produktiven KI-Infrastruktur. Vom Rohdatum bis zur automatisierten Entscheidung – vollständig in der Azure-Cloud, skalierbar und DSGVO-konform.
Azure AI Foundry
Model Catalog, Prompt Flow, Vector Store – alles in einer Plattform
Prozessdaten-Integration
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