Fine-Tuning.
Unternehmenswissen kontrolliert für Sprachmodelle nutzbar machen – mit RAG, gezieltem Fine-Tuning, belastbarer Evaluation und einer Architektur, die zu Ihrem Schutzbedarf passt.
Wenn Fachwissen auffindbar wird, entsteht mehr als ein Chatfenster.
RAG und Fine-Tuning lösen unterschiedliche Aufgaben. Wir wählen den Weg anhand Ihrer Daten, Antwortqualität und Betriebsanforderungen – nicht anhand eines Trends.
Handbücher, Tickets und Erfahrungswissen verbinden
Serviceteams suchen verteilt nach Fehlerbildern, Teilen und freigegebenen Maßnahmen.
Komplexe Anfragen schneller vorbereiten
Produktdaten, Referenzfälle und Ausschreibungstexte müssen manuell zusammengetragen werden.
Wissen dort liefern, wo die Frage entsteht
Wiederkehrende IT-, HR- und Prozessfragen binden Fachkräfte.
Fachsprache konsistent verarbeiten
Klassifikation und Extraktion scheitern an branchenspezifischen Formulierungen.
Vom Dokument zur verlässlichen Antwort.
Wir messen Quellenbezug, Vollständigkeit und Fehlverhalten, bevor ein Sprachmodell Mitarbeitende oder Kunden unterstützt.
Wissensraum
Quellen, Rechte, Aktualität und Schutzbedarf sauber abgrenzen.
RAG oder Training
Architektur anhand der Aufgabe und nicht anhand des Modellnamens wählen.
Evaluation
Reale Fragen, Soll-Antworten und Abbruchkriterien systematisch testen.
LLMOps
Versionen, Kosten, Qualität und Datenflüsse im Betrieb überwachen.
Modelle anhand der Aufgabe vergleichen.
Wir vergleichen geeignete Modelle mit denselben Testfällen. Neben Antwortqualität zählen Datenverarbeitung, Verfügbarkeit, Lizenzbedingungen, Latenz und laufende Kosten. Abhängigkeiten und mögliche Wechsel werden in der Architektur dokumentiert.
Ihr Einstieg in LLM.
Bringen Sie einen typischen Fragenkatalog oder Dokumentenprozess mit. Im Erstgespräch grenzen wir Architektur und sinnvollen Pilot ein.
30 Min. Microsoft Teams oder vor Ort
Kompaktes 30-Minuten Kennenlernen per Teams-Call oder persönlich vor Ort in Düsseldorf & ganz NRW.
Schneller KI-Reifegrad-Check
Strukturierte Analyse Ihrer aktuellen Tools (Copilot, ChatGPT, Claude etc.) und Identifikation sofortiger Hebel.
Ziel, Daten und nächster Schritt
Wir klären den Anwendungsfall, vorhandene Systeme und Prüfkriterien für einen passenden Pilotversuch.
Wunschtermin wählen
Wählen Sie einen passenden Werktag für Ihre 30-minütige Bedarfsanalyse.
KI braucht mehr als ein Modell.
Sie braucht Betriebserfahrung.
Unsere Referenzen zeigen, wie HUNARI komplexe Infrastruktur, Security und Wissenstransfer bis in den produktiven Betrieb begleitet.
Das gesamte KI-Ökosystem für Ihr Unternehmen.
Schulung, Strategie, Daten und Automatisierung greifen nahtlos ineinander. Erkunden Sie unsere weiteren KI-Leistungsbereiche.
RAG, Fine-Tuning oder beides?
Antworten zu Modellwahl, Unternehmensdaten, Hosting und dem Weg zu belastbarer Antwortqualität.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) sucht passende Inhalte in einer freigegebenen Wissensbasis und gibt sie dem Sprachmodell zur jeweiligen Anfrage als Kontext. Fine-Tuning verändert das Modellverhalten anhand von Trainingsbeispielen, etwa für ein gewünschtes Ausgabeformat. Beide Verfahren können kombiniert werden; aktuelle Dokumente und Zugriffsrechte werden durch Training allein nicht ersetzt.
Wissensassistenten für Ihr TeamPrompting, RAG oder Fine-Tuning: Welcher Ansatz passt?
- Prompting
- Aufgabe, Regeln und Beispiele in der Anfrage präzisieren. Ein sinnvoller Ausgangspunkt für den Vergleich.
- RAG
- Passende Inhalte aus freigegebenen Quellen abrufen. Geeignet, um veränderliches Wissen als Kontext bereitzustellen.
- Fine-Tuning
- Modellverhalten mit Trainingsbeispielen anpassen. Zu prüfen bei wiederkehrenden Format- oder Aufgabenanforderungen.
Wissen und gewünschtes Verhalten getrennt betrachten
Ein aktuelles Handbuch und ein gewünschtes Antwortformat lösen unterschiedliche Anforderungen aus. RAG stellt ausgewählte Informationen zur Anfrage bereit; Training ersetzt keinen Prozess zur Aktualisierung und Freigabe von Dokumenten. In der KI-Strategieberatung klären wir, ob eine einzelne Methode oder eine Kombination sinnvoll ist. Ein Modellwechsel oder neues Training ist kein Selbstzweck.
Mit repräsentativen Fällen vergleichen
Ein Testkatalog enthält typische Anfragen, schwierige Beispiele und Fragen, für die keine geeignete Antwort vorliegt. Bei einer Wissenssuche prüfen wir sowohl die gefundenen Inhalte als auch die daraus erzeugte Antwort. Bei Training bleiben Testbeispiele von den Trainingsdaten getrennt. Datenaufbereitung und Auswertung helfen dabei, Fehler zuzuordnen und Verbesserungen gegen den Ausgangsstand zu messen.
Berechtigungen durch die gesamte Verarbeitung führen
Ein interner Wissensassistent darf nur freigegebene Informationen verwenden. Deshalb werden Rollen und Rechte beim Abruf berücksichtigt, auch für Suchindex, Quellenhinweise und gespeicherte Dialoge. Änderungen an Zugriffsrechten und Dokumenten brauchen einen nachvollziehbaren Aktualisierungsweg. Ein Schutztext im Prompt ersetzt diese technischen Kontrollen nicht.
Eine überprüfbare Grundlage für das Angebot schaffen
Für die erste Einordnung beschreiben Sie Quellen, Nutzergruppen und die gewünschte Aufgabe. Wir prüfen benötigte Schnittstellen, Modellverfügbarkeit und die Voraussetzungen für einen Pilot. Hosting, laufende Kosten und Betreuung im Betrieb werden gesondert betrachtet. Im Erstgespräch grenzen wir den Bedarf ein, bevor Datenübertragung oder Training vereinbart werden.
Technische Grundlagen: Microsoft: RAG planen und evaluieren · OpenAI: Modelloptimierung und Verfügbarkeit.
Bringen Sie einen typischen Fragenkatalog oder Dokumentenprozess mit. Im Erstgespräch grenzen wir Architektur und sinnvollen Pilot ein.