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Privates RAG: Antworten über Ihre eigenen Dokumente

Retrieval-Augmented Generation lässt einen Agenten Ihre Verträge, Berichte, Wikis und Akten lesen und Fragen mit Quellenangaben beantworten – und ein privater RAG-Stack hält jedes Dokument auf Hardware, die Sie kontrollieren.

Warum es privat sein sollte

Ihr wertvollstes Wissen ist zugleich Ihr sensibelstes: Verträge, Finanzen, Akten, interne Wikis. Es an eine öffentliche API zu senden, um Antworten zu erhalten, ist genau der falsche Kompromiss. Privates RAG kombiniert ein lokales Embedding-Modell mit einem lokalen Chat-Modell, sodass Retrieval und Generierung beide im Haus bleiben.

Recommended on-prem appliance

Run it on a GB10 box with AI Business OS pre-installed

The simplest way to put a private AI workforce on-premise: a compact GB10 Grace Blackwell appliance with ~128 GB unified memory — from ASUS, Dell or NVIDIA — shipped by BrainOutput with BrainOS pre-installed, so it runs your agents the day it arrives.

ASUS66/100
ASUS Ascent GX10 (GB10)

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

Dell66/100
Dell Pro Max with GB10

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

NVIDIA66/100
NVIDIA DGX Spark (GB10)

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

Request this appliance →Indicative GB10-class specs — exact SKU, availability and pricing to verify.

Empfohlene Modelle

Offene Modelle, die zu dieser Aufgabe passen, berechnet aus unserem Katalog.

Empfohlene Hardware

Maschinen, die zu dieser Bereitstellung passen, die stärksten zuerst.

Das Legal / DocMatch-Paket

A confidential evidence and document agent for legal teams.

Was es leistet

  • ▸Evidence and exhibit search with cited passages
  • ▸Contract and clause Q&A across matters
  • ▸Discovery review and summarization
  • ▸Privileged-material assistants that never leave the office

Verbindet sich mit

Document storesEmailGoogle WorkspaceCase management

Konnektoren sind der Weg, wie der Agent echte Arbeit leistet – siehe warum Hardware allein nicht genügt.

Bereitstellungsoptionen

Local appliance

A quiet box on-site running your agents. Lowest cost per request and full data residency for a single office or property.

Best for: SMBs, single sites, confidential data, predictable everyday workloads.

On-prem server

A workstation or server in your rack or closet, serving many agents and larger models to a whole team or department.

Best for: Departments, regulated data, high steady volume, multi-agent platforms.

Cloud GPU

Rented GPUs in your own cloud account for bursts, the largest models, or before you've validated volume — no hardware to own.

Best for: Spiky demand, frontier models, pilots, overflow capacity.

Hybrid

Everyday private agents run locally; heavy or occasional jobs burst to the cloud. The pragmatic default for most businesses.

Best for: Most real deployments — control and cost locally, elasticity in the cloud.

Häufige Fragen

Was brauche ich, um privates RAG zu betreiben?+

Zwei Modelle: ein kleines Embedding-Modell (z. B. nomic-embed-text) für das Retrieval und ein leistungsfähiges Chat-Modell (z. B. Qwen2.5 14–32B) für die Beantwortung. Beide laufen für die meisten Dokumentmengen auf einer einzelnen 16–24-GB-GPU.

Wie unterscheidet sich das von einem normalen Chatbot?+

RAG ruft die relevantesten Passagen aus Ihren Dokumenten ab und gibt sie dem Modell, sodass Antworten in Ihren Daten mit Quellenangaben verankert sind – nicht in den Trainingsdaten des Modells.

Kann alles on-premise bleiben?+

Ja. Embeddings, der Vektorindex und das Chat-Modell laufen alle auf Ihrer Hardware, sodass kein Dokumentinhalt Ihre Infrastruktur verlässt.

Betreiben Sie Privates RAG: Antworten über Ihre eigenen Dokumente als privates AI Business OS

Run your own AI agents on hardware you control — private by design, no per-seat data leaving your premises. BrainOutput helps you pick the right machine and turn it into a working AI Business OS.

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