Quelleninventur
Welche Wissensquellen sind zuverlässig, aktuell und für die Zielgruppe freigegeben?
RAG · Enterprise Search · Wissenszugriff
RAG & KI-Wissensmanagement
Wir verbinden Sprachmodelle mit internen Wissensquellen, damit Mitarbeitende Informationen schneller finden und Antworten mit nachvollziehbaren Quellen erhalten.
Kurz erklärt
Unternehmenswissen auffindbar machen
RAG kombiniert semantische Suche mit einem Sprachmodell. Statt ausschließlich aus Modellwissen zu antworten, werden relevante interne Quellen zuerst gefunden und als Kontext bereitgestellt.
Dokumente & Wissensquellen
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Retrieval / Berechtigungen
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Antwort mit Quellen
Indexierung
Dokumente werden strukturiert, segmentiert und für semantische Suche aufbereitet.
Berechtigungen
Zugriffsregeln aus Quellsystemen müssen möglichst erhalten bleiben.
Antwortqualität
Retrieval, Prompting, Quellenangaben und Abstinenz bei fehlendem Wissen werden getestet.
Feedback
Falsche oder unvollständige Antworten werden messbar erfasst.
Betrieb
Neue und geänderte Dokumente müssen automatisiert synchronisiert werden.
Einsatz
Typische RAG-Anwendungen
Technischer Support, interne Richtlinien, Produktwissen, Service-Dokumentation und komplexe Wissensbestände sind häufige Einsatzfelder.
Häufige Fragen
Fragen zum Thema
Was ist RAG?
Retrieval-Augmented Generation verbindet ein Sprachmodell mit einer kontrollierten Suche in eigenen Dokumenten oder Datenquellen. Die Antwort wird auf Basis gefundener Unternehmensinformationen erzeugt.
Welche Quellen eignen sich?
Handbücher, Richtlinien, technische Dokumentation, Tickets, Wiki-Inhalte, Verträge oder andere gepflegte Wissensbestände können je nach Rechte- und Datenschutzkonzept eingebunden werden.
Kann RAG Halluzinationen verhindern?
Nicht vollständig. Gute Retrieval-Qualität, Quellenanzeige, klare Antwortregeln und Tests können das Risiko aber deutlich reduzieren.
Wer darf welche Inhalte sehen?
Bestehende Zugriffsrechte sollten auch im Wissenssystem berücksichtigt werden. Nutzer dürfen durch RAG keine Dokumente erhalten, auf die sie im Ursprungssystem keinen Zugriff haben.
Wann ist RAG sinnvoll?
Wenn Mitarbeitende regelmäßig Informationen in verteilten, umfangreichen oder unstrukturierten Quellen suchen und Antworten mit nachvollziehbaren Quellen benötigen.
Weitere Themen
Passende nächste Schritte
Ihr nächster Schritt
Passt dieser Ansatz zu Ihrem Unternehmen?
Im kostenlosen Erstgespräch klären wir Ausgangslage, vorhandene Systeme, Daten und Ziele. Wir sagen auch klar, wenn KI für den konkreten Prozess aktuell nicht sinnvoll ist.
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