Progress Agentic RAG ist eine speziell entwickelte SaaS-Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, Dokumente, Dateien, Videos und Audiodateien automatisch mit einer modularen, durchgängigen Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Pipeline zu indexieren, die unstrukturierte Daten in überprüfbare, kontextbewusste Antworten verwandelt und so erfolgreichere KI-Initiativen vorantreibt. Durch die Einbettung von Retrieval, Validierung und Automatisierung in bestehende Workflows verwandelt es Gen AI von einem eigenständigen Experiment in ein vertrauenswürdiges, integriertes System für echte Produktivität und ROI. Modulare RAG-Pipeline - Ermöglicht schnelle, flexible KI-Bereitstellungen ohne technischen Aufwand - Vollständig integriertes No-/Low-Code-Design - Fähigkeiten zur Aufnahme, Abfrage und Generierung Erweiterte Retrieval-Strategien Über 30 Retrieval-Strategien liefern präzise, kontextreiche Antworten mit nachvollziehbaren Quellen, darunter: - Semantische Suche - Exakte Übereinstimmung - Nachbarabsatz - Wissensgraph-Sprünge Semantische Chunking & Intelligente Segmentierung - Verbessert die Antwortqualität, indem es die Bedeutung bewahrt und Rauschen reduziert - Zerlegt Inhalte in semantisch kohärente Einheiten (z. B. Absätze, Sätze, Videosegmente), um die Kontextintegrität zu wahren und die Abfragegenauigkeit zu erhöhen Quellennachverfolgbarkeit & Zitationen - Baut Vertrauen in KI-Antworten auf und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften, indem gezeigt wird, woher die Antworten stammen - Eingeschlossene Metadaten und direkte Zitation ermöglichen es den Nutzern, die Herkunft der Antworten zu überprüfen und Audit-Anforderungen zu erfüllen LLM-agnostische Architektur - Bietet Flexibilität und Kostenkontrolle über KI-Modelle hinweg - Kein Bedarf an Neutraining oder Neuindexierung für jedes Modell - Auswahl von Modellen basierend auf Leistung, Datenschutz oder Budget