Full-Stack Physical AI
Antworten, verankert in Ihrer technischen Realität — Handbücher, Spezifikationen, Normen und Protokolle — rückführbar auf die Quelle, mit Quellenangaben und einer Evaluationsschleife, die nicht belegte Antworten misst.
Ingestion
Embeddings & Index
Retrieval & Re-Ranking
Verankern & zitieren
Eine vierstufige Pipeline: den Korpus einlesen, dann Embeddings und Index erstellen, dann abrufen und re-ranken, dann die Antwort verankern und Quellen zitieren.
Industrielles Wissen steckt in PDFs, Spezifikationen, Normen und Wartungsprotokollen — nicht in den Gewichten eines Modells. Retrieval-Augmented Generation verankert ein Modell in diesem Korpus, sodass jede Antwort auf ein Quelldokument rückführbar ist. Das Ergebnis ist ein System, dem Ingenieure vertrauen können, weil sie es überprüfen können.
Ingestion und Chunking des Quellkorpus; Embeddings und ein Vektor-Store; Retrieval mit Re-Ranking; verankerte Generierung, die ihre Quellen zitiert; und eine Evaluationsschleife, die die Treue misst — ob Antworten tatsächlich durch den abgerufenen Text gestützt sind.
Dokumentenparsing für PDFs, Tabellen und gescannte Dokumente (OCR); Embeddings über pgvector; hybrides Retrieval (semantisch plus Stichwort) mit Re-Ranking; Zitations-Durchsetzung, damit Aussagen auf die Quelle verweisen; Treue- und Retrieval-Qualitätsevaluation; Generierung auf Mistral oder einem anderen Open-Weight-Modell.
In der Industrie ist eine Antwort nur nützlich, wenn sie zur Quelle zurückverfolgt werden kann.
| Dimension | Industrielles RAG | Generisches LLM |
|---|---|---|
| Verankerung | Ihre Handbücher, Specs, Normen | Parametrisches Gedächtnis |
| Nachverfolgbarkeit | Antwort mit Quelle verknüpft | Ohne Quelle |
| Aktualität | Index laufend aktualisiert | Auf Trainingsstand eingefroren |
| Zugriffskontrolle | Rechte pro Dokument | Keine |
| Fehlerverhalten | „Nicht in den Quellen“ | Selbstsichere Halluzination |