Nutzen Sie ein skalierbares RAG-Tool für Ihr Unternehmen
Nutzen Sie Latenode als RAG-Tool und Workflow-Plattform für Enterprise-Teams: Datenquellen verbinden, Inhalte strukturieren, Vektorsuche ausführen und jedem Agenten präzisen Kontext geben, bevor er eine Anfrage beantwortet.
RAG-Tool für Business-Daten, Content und Agent-Kontext
Für Teams, die einen kostenlosen Einstieg und professionelle Kontrolle brauchen, um interne Dokumentation, externe Quelldaten und individuelles Wissen in KI-Agenten, Support-Anwendungen und Retrieval-Augmented-Generation-Workflows zu integrieren.
Verbinden Sie jede Datenquelle mit Ihrer RAG-Pipeline
Verbinden Sie PDFs, Docs, Datenbanken, APIs, Websites, CRM-Datensätze und andere Quellen. Latenode macht aus jeder Quelle eine wiederverwendbare Ingestion-Pipeline, damit Ihr Agent relevante Informationen aus dem richtigen Datensatz abruft statt zu raten.
Inhalte indexieren, strukturieren und einbetten für präzise Antworten
Bereiten Sie jede Eingabe für Retrieval vor: Inhalte bereinigen, in eine durchsuchbare Struktur aufteilen, Embeddings erzeugen und für semantisches Matching und BM25 indexieren. Kombinieren Sie Vektorsuche mit Keyword-Logik für bessere Relevanz und Antwortqualität.
Geben Sie jedem KI-Agenten den richtigen Kontext aus Ihren Daten
Geben Sie jedem Agenten eine kontrollierte Wissensbasis und eine klare Kontextschicht. Der Agent erhält nur die relevantesten Daten zur Nutzeranfrage und nutzt das gewählte Modell für genauere Antworten.
Nutzen Sie jedes Modell, Tool oder jede Integration in einer RAG-Engine
Bauen Sie eine kompatible RAG-Engine um jedes Modell, native Tool oder jede Integration. Fügen Sie individuelle Logik hinzu, rufen Sie externe APIs auf, leiten Sie Eingaben über Orchestrierung und betten Sie das Ergebnis in Ihre Anwendung ein.
Skalieren Sie von kostenlosen RAG-Workflows zu Pro- und Enterprise-Anwendungsfällen
Starten Sie kostenlos, validieren Sie die Retrieval-Methode und skalieren Sie denselben RAG-Prozess in Pro- und Enterprise-Deployments mit eingebauten Kontrollen für Dokumentation, Datenzugriff und Agent-Governance.
Kostenloser Plan · Keine Kreditkarte · Erster RAG-Workflow in Minuten
Was ist ein RAG-Tool?
Ein RAG-Tool verbindet ein Modell mit vertrauenswürdigen Daten, bevor es eine Antwort erzeugt. Latenode hilft Ihnen, die Retrieval-Pipeline aufzubauen, Inhalte zu indexieren und Kontext an einen Agenten innerhalb eines Workflows zu übergeben.
Welche Datenquellen kann Latenode nutzen?
Sie können Dokumentation, Websites, Dateien, Datenbanken, Apps, APIs sowie interne oder externe Systeme verbinden. Jede Quelle kann Teil einer individuellen Wissensbasis für Ihre Anwendung werden.
Wie verbessert Retrieval die Genauigkeit?
Die Engine nutzt semantische Suche, Vektorsuche, BM25, Filter und Ranking-Regeln, um relevante Informationen zu einer Anfrage zu finden. So erhält der Agent frischere Daten und liefert bessere Antworten.
Können wir das in bestehende Tools und Modelle integrieren?
Ja. Sie können Latenode mit Ihrem bevorzugten Modell, nativen App-Aktionen, APIs, Webhooks und individuellen Tools integrieren, damit die RAG-Pipeline in Ihren bestehenden Geschäftsprozess passt.
Ist es mit Open-Source-RAG-Stacks kompatibel?
Ja. Latenode kann als Orchestrierungs-Engine um Open-Source-RAG-Komponenten, gehostete Datenbanken, Embedding-Anbieter und Enterprise-Datenkontrollen herum arbeiten.
Können Teams kostenlos starten und später skalieren?
Ja. Starten Sie kostenlos, testen Sie einen kleinen Datensatz und wechseln Sie dann zu Pro- oder Enterprise-Mustern mit Governance, Zugriffsregeln, Monitoring und wiederholbarem Agent-Deployment.
Über Latenode
Latenode ist eine KI-Automatisierungsplattform, die Teams hilft, Workflows über ihren gesamten Business-Stack zu erstellen, zu verbinden und zu deployen. Von einfachen Automatisierungen bis zu produktionsreifen KI-Agenten vereint Latenode Integrationen, KI-Modelle, individuelle Logik und Deployment-Kontrollen in einem visuellen Workspace.
Überblicke und Webinare
Lernen Sie, RAG-Genauigkeit aufzubauen, zu dokumentieren und zu verbessern
Anleitungen für Teams, die RAG-Pipelines, Open-Source-kompatible Architekturen, Agent-Tools, Modellauswahl, Datenquellen-Design, Index-Logik, Embeddings, Vektorsuche und Antwortgenauigkeit aufbauen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Vollständiger KI-Leitfaden für 2025
Erfahren Sie, wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) KI-Antworten durch Echtzeit-Datenabruf verbessert — und Branchen wie Customer Support und Healthcare verändert.
Deep DiveAgentic RAG: Vollständiger Leitfaden zu intelligenter Retrieval-Augmented Generation
Erfahren Sie, wie Agentic-RAG-Systeme Information Retrieval durch autonome Entscheidungen und dynamische Workflows für höhere Genauigkeit revolutionieren.
GuideBeste Embedding-Modelle für RAG: Leitfaden zu kostenlosen und Open-Source-Optionen
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TutorialRAG-Diagramm-Leitfaden: Visuelle Architektur von Retrieval-Augmented Generation
Erfahren Sie, wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) Echtzeit-Datenabruf mit KI-Textgenerierung für höhere Genauigkeit und Relevanz verbindet.
PlaybookRAG-Chunking-Strategien: Leitfaden zum Dokument-Splitting für besseres Retrieval
Entdecken Sie effektive Chunking-Strategien für höhere Retrieval-Genauigkeit in RAG-Systemen — Kontext und Verarbeitungseffizienz ausbalancieren.