RAG & Wissenssysteme
Ihr Wissen.
Gezielt gefunden.
Mit Quellenbezug.
Wir entwickeln Wissensassistenten für freigegebene Dokumente und Inhalte. Damit Ihr Team Informationen gezielt findet, Antworten einordnen kann und die zugehörige Quelle erreichbar bleibt.
Ein konkretes Vorhaben reicht für den ersten Austausch.
Anwendungsbeispiel · Wissenssuche
Beispielfrage
Wer gibt eine Änderung vor der Veröffentlichung frei?
Antwort mit Fundstelle
Im Beispiel prüft die Projektverantwortung den Entwurf. Erst nach ihrer Freigabe folgt die Veröffentlichung.
[1] Beispielquelle · Ablaufhandbuch
„Vor einer Veröffentlichung prüft die Projektverantwortung den Entwurf und erteilt die Freigabe.“
Beispielfrage
Wie hoch ist das freigegebene Budget für das nächste Projekt?
Keine ausreichende Grundlage
Dazu enthält die freigegebene Beispielquelle keine eindeutige Information. Bitte klären Sie das Budget mit der verantwortlichen Person.
Keine Zahl ergänzen, die in den Quellen nicht belegt ist.
Illustration mit einer ausdrücklich beispielhaften Quelle. Kein angeschlossener Wissensbestand.
Definierte Wissensquellen
Zugriff passend zur Person
Qualität an Testfragen prüfen
Mögliche Einsatzbereiche
Wissen ist vorhanden.
Der Zugang fehlt.
Ein Wissenssystem ersetzt nicht die verantwortlichen Fachleute. Es soll ihnen helfen, die relevanten Informationen für ihre Aufgabe zu finden.
01
Internes Wissen
Prozessbeschreibungen, Anleitungen und interne Dokumentation gezielt erschließen. Für Fragen, bei denen heute mehrere Dateien und Ablagen durchsucht werden.
02
Wissen im Service
Freigegebene Produkt- und Serviceinformationen für Mitarbeitende zugänglich machen. Mit Fundstellen als Grundlage für die weitere Bearbeitung einer Anfrage.
03
Technische Dokumentation
Dokumentierte Abläufe, Schnittstellen und Systemwissen auffindbar machen. Versionsstände und Herkunft der Information bleiben Teil der Antwortdarstellung.
So funktioniert RAG
Erst Informationen finden.
Dann eine Antwort formulieren.
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Eine Suche liefert passende Inhalte, die das Modell als Kontext für seine Antwort nutzen kann.
01
Quellen auswählen
Relevante Inhalte, Verantwortliche und Nutzungsrechte festlegen.
02
Inhalte aufbereiten
Text, Struktur, Herkunft und Aktualisierungen für die Suche vorbereiten.
03
Treffer ermitteln
Passende, für die anfragende Person zugängliche Abschnitte suchen.
04
Antwort aufbauen
Die gefundenen Inhalte nutzen und die zugehörigen Fundstellen anbieten.
05
Grenzen anzeigen
Fehlende oder widersprüchliche Grundlagen erkennbar machen.
Quellenbezug ist keine Fehlerfreiheitsgarantie.
Ob die richtigen Inhalte gefunden und korrekt wiedergegeben werden, muss am tatsächlichen Wissensbestand geprüft werden.
Qualität & Zugriff
Eine Antwort ist erst hilfreich,
wenn sie sich prüfen lässt.
Wir vereinbaren Testfragen und erwartete Quellen mit den Menschen, die das Wissen kennen. Daraus entsteht eine nachvollziehbare Grundlage für die Abnahme.
Prüfpunkt
Was wir am System untersuchen
Trefferqualität
Findet die Suche die relevante Information auch bei anders formulierten Fragen?
Quellenbezug
Belegt die verlinkte Passage tatsächlich die zentrale Aussage der Antwort?
Berechtigungen
Werden nicht freigegebene Inhalte schon vor der Übergabe an das Modell ausgeschlossen?
Aktualität
Wie wirken sich Änderungen, Löschungen und neue Versionen auf Suche und Antworten aus?
Fehlende Grundlage
Wie reagiert die Anwendung bei unklaren, widersprüchlichen oder nicht belegbaren Fragen?
Inhalte aus Dokumenten sind Daten, keine Berechtigung zum Ausführen von Anweisungen. Schutz gegen manipulierte Inhalte planen wir zusätzlich zu Zugriffskontrollen ein.
Der konkrete Projektumfang
Vom Wissensbestand
zur nutzbaren Oberfläche.
Wir klären Quellen, Nutzergruppen und Pflegeprozesse, bevor wir eine Suche und Antwortoberfläche entwickeln. Ein klar abgegrenzter Bestand macht den Einstieg überprüfbar.
Bausteine der Umsetzung
Quellenanbindung und Aufbereitung
Import, Metadaten und Regeln für neue oder geänderte Inhalte.
Suche und Antwortoberfläche
Frageeingabe, Fundstellen und abgestimmter Umgang mit fehlenden Belegen.
Identität und Zugriff
Anbindung der vorgesehenen Nutzer und Prüfung der erlaubten Quellen.
Testbestand und Dokumentation
Vereinbarte Fragen, Ergebnisse und Zuständigkeiten für die Pflege.
Häufige Fragen
Gut zu wissen.
Bevor wir starten.
Die wichtigsten Antworten zum Vorhaben. Ihre konkrete Situation besprechen wir persönlich.
Ist RAG dasselbe wie das Trainieren eines eigenen Modells?
Nein. Bei RAG werden relevante Inhalte bei der Anfrage gesucht und als Kontext bereitgestellt. Ein eigenes Modelltraining ist dafür nicht grundsätzlich erforderlich. Welche technische Umsetzung passt, hängt vom Wissensbestand und den Anforderungen ab.
Welche Dokumente und Systeme können angebunden werden?
Wir prüfen die verfügbaren Inhalte und Zugänge, etwa Dokumente, Websites, interne Wissensablagen oder Daten über APIs. Dateiformate, Berechtigungen und Qualität der Inhalte bestimmen den Aufwand. Scans können eine zusätzliche Texterkennung benötigen.
Garantiert eine Quellenangabe eine richtige Antwort?
Nein. Eine Fundstelle macht die Grundlage prüfbar, garantiert aber weder die Auswahl der richtigen Passage noch ihre korrekte Interpretation. Deshalb testen wir Suche und Antworten getrennt und planen einen sichtbaren Umgang mit fehlender Grundlage.
Sehen alle Mitarbeitenden denselben Wissensbestand?
Nicht automatisch. Die vorgesehenen Quellen werden entsprechend der Berechtigung der anfragenden Person gefiltert, bevor Inhalte an das Modell gehen. Das Zugriffsmodell und seine Prüfung gehören zur Umsetzung.
Muss unser gesamtes Unternehmenswissen zuerst aufgeräumt werden?
Nicht zwingend. Wir können mit einem freigegebenen, fachlich betreuten Teilbestand beginnen. Veraltete oder widersprüchliche Inhalte in diesem Bereich sollten jedoch vor der Nutzung geklärt werden.
Technischer Hintergrund: RAG · Microsoft Learn ↗ · Zugriff auf Dokumente · Microsoft Learn ↗ · Prompt Injection · OWASP ↗
Lassen Sie uns sprechen
Welches Wissen soll
leichter auffindbar sein?
Beschreiben Sie die wichtigsten Fragen Ihres Teams und wo die Antworten heute liegen. Wir schlagen einen sinnvollen ersten Wissensbereich vor.
Ihr technischer Ansprechpartner
Navid Behnami
Gründer · Softwareentwicklung
Marburg, Hessen
Welche Aufgabe möchten Sie vereinfachen? Welche Systeme sind beteiligt? Diese beiden Informationen sind ein guter Anfang.
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