Klassisches RAG sucht einmal und antwortet. Ein Wissensagent entscheidet selbst, welche Quellen er durchsucht, recherchiert mehrstufig, stellt Rückfragen und prüft seine Antworten – auf Ihrer eigenen Wissensbasis, vollständig On-Premise.
Von der Frage bis zur belegten Antwort.
Klassisches RAG nimmt Ihre Frage, führt einmal eine semantische Suche in der Wissensbasis aus und reicht die gefundenen Textstellen an das Sprachmodell zur Antwort weiter. Das funktioniert gut für klare Nachschlagefragen. Sobald eine Frage aber über mehrere Dokumente reicht, unklar formuliert ist oder eine Berechnung verlangt, stößt der einmalige Abruf an seine Grenzen: keine Rückfrage, keine zweite Suche, keine Prüfung.
Agentic RAG setzt genau hier an. Ein Reasoning-Modell übernimmt die Rolle eines eigenständigen Rechercheurs: Es plant die Recherche, durchsucht Quellen mehrstufig, kombiniert Werkzeuge, stellt bei Bedarf eine Rückfrage und prüft seine Belege, bevor es antwortet. So entsteht aus einem einmaligen Abruf ein nachvollziehbarer, belegter Rechercheprozess.
Beide bauen auf Ihrer Wissensbasis auf. Der Unterschied liegt darin, wie selbstständig recherchiert, geprüft und kombiniert wird.
| Kriterium | Klassisches RAG | Agentic RAG Wissensagent |
|---|---|---|
| Abrufstrategie | Eine feste Suche pro Frage, fest verdrahtet | Der Agent entscheidet selbst, ob, wann und wie er sucht |
| Mehrstufige Recherche | Nein – ein einziger Abrufschritt | Ja – zerlegt komplexe Fragen und recherchiert iterativ |
| Rückfragen | Keine; antwortet auch bei unklarer Anfrage | Stellt bei Mehrdeutigkeit gezielt eine Rückfrage |
| Mehrere Quellen & Werkzeuge | In der Regel eine Vektorquelle | Kombiniert Vektor-, Volltext-, Datenbank- und Tool-Zugriffe |
| Selbstprüfung | Keine Kontrolle der eigenen Antwort | Prüft Belege, erkennt Lücken und recherchiert nach |
| Geeignet für | Klare Nachschlagefragen mit einer Fundstelle | Komplexe, mehrstufige Fragen über viele Quellen hinweg |
Sechs Eigenschaften, die einen autonomen Wissensagenten von einem einfachen Frage-Antwort-System unterscheiden.
Der Agent entscheidet selbst, ob und wo er suchen muss. Für eine einfache Definition antwortet er direkt, für eine Faktenfrage greift er gezielt auf die passende Quelle in Ihrer Vektordatenbank zu.
Komplexe Fragen zerlegt der Agent in Teilfragen und arbeitet sie nacheinander ab – etwa bei einer Vertragsrecherche erst die Kündigungsfrist, dann ergänzende Zusatzvereinbarungen, dann das Datum der letzten Verlängerung.
Ist eine Frage mehrdeutig oder fehlt eine Angabe, fragt der Agent nach, statt zu raten. Gibt es mehrere Kunden namens Müller, fragt er nach der Kundennummer – das verhindert plausibel klingende, aber falsche Antworten.
Neben der Suche kann der Agent definierte Werkzeuge aufrufen: Berechnungen ausführen, strukturierte Datenbanken abfragen oder über interne Schnittstellen aktuelle Stammdaten nachschlagen – siehe auch MCP-Integration.
Der Agent gleicht seine Zwischenergebnisse ab, erkennt fehlende Belege und liefert die Antwort mit Verweis auf die Fundstellen. So bleibt jede Aussage nachvollziehbar und das Risiko von Halluzinationen sinkt deutlich.
Der gesamte Agent läuft auf Ihrer Infrastruktur. Sprachmodell, Index und Originaldokumente bleiben im Haus – ohne Datenabfluss und damit DSGVO-konform, wie wir es in unserer On-Premise-Lösung umsetzen.
Von der Erschließung Ihrer Wissensquellen bis zum gepflegten Produktivbetrieb – fünf nachvollziehbare Schritte.
Wir sichten Ihre Dokumente, Datenbanken und Systeme, klären Zugriffsrechte und bereiten die Inhalte für die Indexierung auf – die Basis für belastbare Antworten.
Die Inhalte werden in Embeddings überführt und in einer On-Premise-Vektordatenbank indexiert. Ihre Originaldaten bleiben im Haus.
Wir konfigurieren das Reasoning-Modell, definieren die verfügbaren Werkzeuge und Quellen und legen Recherchestrategie sowie Rechte sauber fest.
Der Agent wird gegen echte Fachfragen aus Ihrem Haus getestet und auf Trefferqualität, Quellenbelege und Verhalten bei Lücken bewertet, bevor er live geht.
Nach Freigabe geht der Wissensagent produktiv. Indexierung, Monitoring und Modellpflege übernehmen wir im Rahmen der KI-Administration.
Mehrstufige Vertragsrecherche: Ein Wissensagent sucht den Rahmenvertrag, prüft Zusatzvereinbarungen, die eine Frist ändern, und liefert die belegte Kündigungsfrist samt Fundstelle – statt nur die erstbeste Textstelle.
Mit Wissen sichern bewahren Sie das Erfahrungswissen Ihrer Mitarbeiter; ein Wissensagent macht es aktiv durchsuchbar.
Wissensagenten lassen sich in größere Agentic Workflows und Multi-Agent-Systeme einbinden.
Klassisches RAG führt pro Frage genau eine Suche in der Wissensbasis durch und reicht die Treffer an das Sprachmodell zur Antwort weiter. Agentic RAG stellt dem Sprachmodell stattdessen einen autonomen Agenten zur Seite: Dieser entscheidet selbst, ob, wann und in welchen Quellen er sucht, formuliert Suchanfragen um, recherchiert mehrstufig, kombiniert mehrere Werkzeuge und prüft seine Zwischenergebnisse, bevor er antwortet. Aus einem einmaligen Abruf wird so ein eigenständiger Rechercheprozess.
Ja. Wir betreiben Agentic RAG vollständig On-Premise auf Ihrer Infrastruktur. Sprachmodell, Vektordatenbank, Index und Ihre Originaldokumente bleiben in Ihrem Netzwerk. Weder Fragen noch Inhalte werden an eine externe Cloud übermittelt, was die Lösung DSGVO-konform und auch für vertrauliche oder regulierte Daten geeignet macht.
Deutlich. Weil der Agent seine Antwort aus tatsächlich abgerufenen Belegstellen aufbaut und seine Zwischenergebnisse selbst prüft, sinkt das Risiko erfundener Aussagen erheblich. Findet der Agent keine ausreichende Grundlage, recherchiert er nach, stellt eine Rückfrage oder weist offen darauf hin, dass die Information nicht belegt ist, statt zu raten. Jede Aussage lässt sich über die mitgelieferte Quellenangabe nachvollziehen.
Bei einer komplexen Frage zerlegt der Agent diese in Teilfragen und beantwortet sie nacheinander. Beispiel Vertragsrecherche: Zuerst sucht er den Rahmenvertrag, liest die Kündigungsfrist, sucht dann gezielt nach Zusatzvereinbarungen, die diese Frist ändern, prüft schließlich das Datum der letzten Verlängerung und fasst erst dann ein belegtes Ergebnis zusammen. Klassisches RAG hätte nur einmal gesucht und die Zusammenhänge womöglich übersehen.
Ein Wissensagent kann mehrere Wissensquellen parallel ansprechen: die Vektordatenbank für semantische Suche, klassische Volltextsuche, strukturierte Datenbanken sowie definierte interne Schnittstellen und Werkzeuge, etwa zur Berechnung, zum Nachschlagen aktueller Stammdaten oder zum Abruf aus einem Dokumentenmanagementsystem – häufig über eine MCP-Integration. Welche Werkzeuge zur Verfügung stehen, legen wir gemeinsam fest und grenzen die Rechte sauber ab.
Ja. Erkennt der Agent, dass eine Frage mehrdeutig ist oder ihm eine wesentliche Angabe fehlt, stellt er gezielt eine Rückfrage, anstatt eine Annahme zu treffen. Fragt jemand etwa nach den Konditionen für Kunde Müller und existieren mehrere, fragt der Agent nach der Kundennummer. Das verhindert plausibel klingende, aber falsche Antworten.
Agentic RAG spielt seine Stärken bei Fragen aus, die nicht mit einer einzigen Textstelle zu beantworten sind: mehrstufige Vertrags- und Compliance-Recherche, technische Dokumentation und Fehlersuche über viele Handbücher hinweg, Angebots- und Ausschreibungsprüfung oder die Auswertung verteilter interner Wissensquellen. Für einfache, klar umrissene Nachschlagefragen genügt oft schon klassisches RAG.
Der Bedarf richtet sich nach Modellgröße, Dokumentenmenge und Nutzerzahl. In vielen Fällen genügt ein einzelner GPU-Server für das Sprachmodell und die Vektordatenbank. Da Agentic RAG mehrere Modellaufrufe pro Frage benötigt, planen wir Reserve für Spitzenlasten ein. Den konkreten Zuschnitt ermitteln wir im Rahmen unserer On-Premise-Beratung.
Neue oder geänderte Dokumente werden indexiert und stehen dem Agenten danach unmittelbar zur Verfügung. Den Indexierungsprozess automatisieren wir so, dass etwa neue Verträge, Handbücher oder Richtlinien regelmäßig oder ereignisgesteuert eingelesen werden. Auf Wunsch übernehmen wir die laufende Pflege im Rahmen der KI-Administration.
Vor dem Produktivstart testen wir den Agenten gegen einen Satz echter Fachfragen aus Ihrem Haus und bewerten Trefferqualität, Quellenbelege und Verhalten bei Lücken. Erst wenn die Antworten verlässlich belegt und nachvollziehbar sind, gehen wir produktiv. Damit Verhalten und Rechte des Agenten dabei kontrolliert bleiben, sorgt eine saubere Agent-Governance. Die Evaluierung wiederholen wir bei Modell- und Wissensänderungen.
Der Überblick über autonome KI-Agenten: was sie können, wie sie planen und handeln – der Cluster, in den Agentic RAG eingebettet ist.
Mehr erfahrenErfahrungswissen Ihrer Mitarbeiter bewahren und durchsuchbar machen – die Wissensbasis, auf der ein Wissensagent arbeitet.
Mehr erfahrenEigene KI-Infrastruktur mit GPU-Servern, voller Datenkontrolle und DSGVO-Konformität – die Basis für Ihren Wissensagenten.
Mehr erfahrenMehrstufige, automatisierte Abläufe, in die sich Wissensagenten als Recherche-Baustein einbinden lassen.
Mehr erfahrenMehrere spezialisierte Agenten arbeiten zusammen – der Wissensagent liefert dabei die belegte Faktenbasis.
Mehr erfahrenZentraler Zugangspunkt für alle KI-Modelle: Routing, Rechte, Logging und Kostensteuerung – auch für Ihre Wissensagenten.
Mehr erfahrenIn einem kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Quellen Sie erschließen möchten und wie ein Agentic-RAG-System bei Ihnen On-Premise aussehen kann – unverbindlich und konkret.