Kompetenz · angewandt innerhalb eines Mandats

Industrielles RAG & Wissen

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.

Hyperion positioniert sich nicht als allgemeines Engineering-Team. Technische Kompetenz dient dazu, bessere Produktentscheidungen zu treffen, Annahmen zu hinterfragen, Evidenz zu definieren und die für das Mandat erforderlichen Spezialisten zu koordinieren.

Pixel-Art-Szene einer faktengestützten industriellen Retrieval-Pipeline — von Dokumenten über Vektoren zu einer zitierten Antwort.

  1. Ingestion

  2. Embeddings & Index

  3. Retrieval & Re-Ranking

  4. Verankern & zitieren

Von Ihren Dokumenten zu zitierten, verankerten Antworten.

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. Die Entscheidung ist nicht, welche Retrieval-Bibliothek eingesetzt wird, sondern worauf eine Antwort rückführbar sein muss, bevor eine Ingenieurin danach handeln darf. Hyperion setzt diese Akzeptanzschwelle, definiert, wie Quellentreue gemessen wird, und entscheidet, ob Retrieval überhaupt das richtige Instrument ist.

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.

Über ein Wissensverankerungs-Programm sprechen

Industrielles RAG statt generischem LLM

In der Industrie ist eine Antwort nur nützlich, wenn sie zur Quelle zurückverfolgt werden kann.

Die Suche ist über pgvector in Ihrem Korpus verankert; jede Antwort trägt ihre Zitate.
DimensionIndustrielles RAGGenerisches LLM
VerankerungIhre Handbücher, Specs, NormenParametrisches Gedächtnis
NachverfolgbarkeitAntwort mit Quelle verknüpftOhne Quelle
AktualitätIndex laufend aktualisiertAuf Trainingsstand eingefroren
ZugriffskontrolleRechte pro DokumentKeine
Fehlerverhalten„Nicht in den Quellen“Selbstsichere Halluzination