{"id":6187,"date":"2026-07-08T14:05:12","date_gmt":"2026-07-08T12:05:12","guid":{"rendered":"https:\/\/engineering-automation.de\/?p=6187"},"modified":"2026-07-08T14:35:14","modified_gmt":"2026-07-08T12:35:14","slug":"smartrag","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/engineering-automation.de\/en\/smartrag\/","title":{"rendered":"SmartRAG"},"content":{"rendered":"
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Referenzprojekt<\/span><\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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SmartRAG<\/span><\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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SmartRAG<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tSmartRAG entwickelt eine modulare Blaupause mit Vernetzungskonzept und wiederverwendbaren Bausteinen f\u00fcr den schnellen Aufbau eigener souver\u00e4ner RAG- und Copilot-L\u00f6sungen in Engineering- und Wissensprozessen.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Referenzbeschreibung<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In vielen Unternehmen ist relevantes Wissen \u00fcber Dokumente, Dateien, Tools und Mitarbeitende verteilt und nur mit hohem Suchaufwand zug\u00e4nglich. Dadurch gehen Zeit, Produktivit\u00e4t und Qualit\u00e4t verloren. Gleichzeitig sehen viele Unternehmen zwar den Nutzen von LLM- und RAG-L\u00f6sungen, scheitern aber an fehlendem Know-how, rechtlichen Unsicherheiten, Integrationsaufwand und der un\u00fcbersichtlichen Vielzahl verf\u00fcgbarer Open-Source-Werkzeuge.<\/p>

Adressiert wird der Use Case \u201eChat with your enterprise\u201c: Mitarbeitende sollen nat\u00fcrlichsprachlich auf unternehmensinternes Wissen zugreifen k\u00f6nnen, statt Informationen manuell aus verschiedenen Quellen zusammensuchen zu m\u00fcssen. Verbessert wird damit insbesondere der Wissenszugriff in Engineering- und produktionsnahen Prozessen, etwa bei der Informationsrecherche, Einarbeitung, Wiederverwendung vorhandenen Wissens sowie bei der Erstellung erster Texte, Inhalte und L\u00f6sungsans\u00e4tze.
Im Projekt werden zentrale Bausteine f\u00fcr eine SmartRAG-Komplettl\u00f6sung erarbeitet. Dazu geh\u00f6ren ein One-Click-Deployment f\u00fcr lokale und cloudbasierte Sprachmodelle inklusive LLM-Gateway und Anbindung an eine Chat-UI, zweitens modulare Verarbeitungspipelines f\u00fcr heterogene Unternehmensdaten und verschiedene Dateitypen, drittens eine Dual-Memory-Architektur mit pers\u00f6nlichem und unternehmensweitem Wissensspeicher sowie viertens Retrieval-Mechanismen, die f\u00fcr jede Anfrage die relevanten Informationen auffinden. Der Ansatz ist bewusst modular und anbieterneutral angelegt, damit sich die L\u00f6sung an unterschiedliche Infrastrukturen, Datenquellen und Sicherheitsanforderungen anpassen l\u00e4sst.<\/p>

F\u00fcr Kunden entsteht vor allem ein direkter Produktivit\u00e4tsgewinn: Wissen wird schneller gefunden, Such- und Abstimmungsaufwand sinken, und Mitarbeitende k\u00f6nnen Informationen, Texte und erste Ideen deutlich effizienter erzeugen. Gerade f\u00fcr KMU schafft SmartRAG einen niedrigschwelligen Einstieg in unternehmensspezifische GenAI-Anwendungen, ohne dass sofort tiefes eigenes KI- oder Infrastruktur-Know-how aufgebaut werden muss. Zus\u00e4tzlich erhalten Unternehmen eine vertrauensw\u00fcrdige, anbieterneutrale Orientierung bei technischen, organisatorischen und rechtlichen Fragen. F\u00fcr Engineering-Teams bedeutet das konkret mehr Tempo, h\u00f6here Datenverf\u00fcgbarkeit, weniger Reibungsverluste und mehr Freiraum f\u00fcr wertsch\u00f6pfende Facharbeit.<\/p>

Entwickelt werden konfigurierbare L\u00f6sungsbausteine f\u00fcr unternehmensspezifische RAG- und Copilot-L\u00f6sungen. Dazu z\u00e4hlen eine One-Click-Deployment-Funktionalit\u00e4t f\u00fcr lokale LLMs mit automatisierter Verkn\u00fcpfung zur Chat-UI, implementierte Verarbeitungspipelines f\u00fcr heterogene Unternehmensdaten, Datenbanken und Retrieval-Mechanismen zur kontextgerechten Informationsbereitstellung sowie eine Dual-Memory-Architektur f\u00fcr pers\u00f6nliches und unternehmensweites Wissen. Damit entsteht kein isolierter Einzelprototyp, sondern ein wiederverwendbarer Baukasten beziehungsweise Demonstrator f\u00fcr die schnelle Umsetzung kundenspezifischer L\u00f6sungen.
SmartRAG ist ein konkreter Baustein f\u00fcr Engineering Automation, weil das Projekt KI-gest\u00fctzten Wissenszugriff als digitalen Copilot in technische Arbeitsprozesse integriert. Es verbindet moderne LLM- und RAG-Technologien mit realen Unternehmensdaten und macht so Entwicklungs- und Engineering-Prozesse konsistenter, schneller und datengetriebener. Der Kernbeitrag zur Engineering Transformation liegt darin, dass nicht nur einzelne Informationen auffindbar werden, sondern Wissen systematisch in automatisierbare, skalierbare Assistenzfunktionen \u00fcberf\u00fchrt wird. So wird aus verteiltem implizitem Wissen eine nutzbare digitale Ressource f\u00fcr die t\u00e4gliche Engineering-Arbeit.<\/p>

Das Projekt passt direkt zum Leistungsangebot des Leistungszentrums Engineering Automation, weil es Unternehmen einen praxisnahen Einstieg in KI-gest\u00fctzte Engineering-Prozesse erm\u00f6glicht: von der Use-Case-orientierten Identifikation relevanter Potenziale \u00fcber Proof-of-Concept-nahe Demonstratoren bis hin zu konfigurierbaren L\u00f6sungsbausteinen f\u00fcr den produktiven Einsatz. SmartRAG unterst\u00fctzt damit genau den Transferpfad, den das Leistungszentrum adressiert: wissenschaftlich fundierte KI-Methoden in anwendungsnahe, skalierbare L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen zu \u00fcberf\u00fchren. Besonders relevant ist dies f\u00fcr KMU, die einen belastbaren, vertrauensw\u00fcrdigen und umsetzungsorientierten Partner f\u00fcr den Einstieg in Engineering Automation ben\u00f6tigen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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