Antworten, die in Dokumenten, Datenbanken und APIs verankert sind

Für Teams, die selbstsichere aber falsche Agent-Antworten vermeiden wollen, baut appamass Retrieval-Pipelines mit Zitaten, Vector Search auf Google Cloud Platform (GCP), schema-validen Outputs und Review Points, bevor Aktionen ausgeführt werden.

  • Deterministische AI-Agenten-Workflows ohne Halluzinationen mit dem Google Agent Development Kit (ADK) und der Google Cloud Platform (GCP).

  • Präzise, kontextbasierte RAG-Wissensdatenbanken für verlässliche Enterprise-Daten ohne Halluzinationsrisiken.

  • Einsatz modernster Vektordatenbanken auf der Google Cloud Platform (GCP) zur verlässlichen und auditierbaren Informationsrecherche.

Kontextbasierte RAG-Systeme

Wir bündeln unstrukturierte Unternehmensdaten, Handbücher und Quelltexte in einer sicheren, belegbaren Wissensdatenbank.

Was Nutzer sehen

Präzise Antworten auf Fragen mit direkt verlinkten, anklickbaren Originalbelegen und Seitenzahlen.

Wie es arbeitet

Automatisierte Dokumenten-Chunking-Pipelines, Einbettung in Vektorspeicher (Cloud SQL PGVector oder Vertex AI Vector Search) und präzises Retrieval.

Was kontrollierbar bleibt

Kontrollierbar bleiben Datenzugriffsrechte auf Dokumentenebene und strikte Guardrails zur Verhinderung von Halluzinationen.

Ein erster Wissensbereich mit Quellen

Der Einstieg sollte einen klaren Wissensbereich abdecken und Antworten konsequent belegbar machen.

Quellen auswählen

Nur passende Dokumente, Datensätze und Wissensbereiche kommen in den ersten Suchraum.

Zitate prüfen

Antworten zeigen, welche Textstellen genutzt wurden und wo Unsicherheit bleibt.

Rückmeldungen einbauen

Korrekturen, Bewertungen und fehlende Quellen verbessern die Wissensbasis laufend.

Andere Bereiche, die zeigen, wie Mobile Apps, React-Websysteme, AI Agents und kontrollierbare Automationen zusammenpassen.

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