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Was ist PDF-RAG?

PDF-RAG ist ein Ansatz, bei dem eine KI nicht nur frei antwortet, sondern ausgewählte PDF-Dokumente als Grundlage nutzt. Nutzer stellen eine Frage, das System sucht passende Textstellen und erzeugt daraus eine Antwort mit Quellenbezug.

Was bedeutet RAG?

RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Vereinfacht gesagt: Zuerst werden relevante Stellen aus Dokumenten gesucht, danach formuliert die KI eine Antwort auf Basis dieser gefundenen Inhalte. Dadurch wird die Antwort näher an den eigenen Unterlagen gehalten.

Warum ist das bei PDFs wichtig?

In vielen Unternehmen liegen wichtige Informationen in Verträgen, Leistungsverzeichnissen, technischen Unterlagen, Handbüchern oder Projektordnern. Diese PDFs sind oft lang, unterschiedlich formatiert und schwer manuell zu durchsuchen.

PDF-RAG kann helfen, passende Stellen schneller zu finden. Entscheidend ist aber, dass die Antwort nicht allein steht. Nutzer müssen sehen können, aus welchem Dokument, von welcher Seite und aus welcher Textstelle die Aussage stammt.

Typische Einsatzbereiche

Besonders sinnvoll ist PDF-RAG, wenn Teams wiederholt ähnliche Fragen an umfangreiche Unterlagen stellen: Fristen in Verträgen, Anforderungen in LVs, technische Vorgaben, Nachträge, interne Richtlinien oder projektspezifische Dokumentation.

Grenzen von PDF-RAG

PDF-RAG ersetzt keine fachliche Prüfung. Wenn Dokumente unvollständig, schlecht gescannt oder missverständlich formuliert sind, kann auch die KI falsche oder unvollständige Ergebnisse liefern. Deshalb sollten wichtige Aussagen immer an der Quelle geprüft werden.

Wie SIEV damit arbeitet

SIEV setzt bei PDF-RAG auf nachvollziehbare Quellenarbeit. Antworten sollen mit Dokument, Seite und Textstelle prüfbar bleiben. Mehr dazu steht auf der Produktseite PDF-RAG und auf der Zielseite KI Dokumentenanalyse mit PDF-RAG.