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Wissensdatenbank & RAG

Retrieval Augmented Generation und Wissenssysteme – von Firmen-Chatbots über Dokumentensuche bis zu intelligenten FAQ-Systemen.

Wann ist diese Lösung sinnvoll?

Mitarbeiter suchen oft nach internen Informationen
Wissen ist über viele Dokumente verstreut
Kunden stellen immer wieder die gleichen Fragen
Onboarding neuer Mitarbeiter beschleunigt werden soll
Compliance-Dokumentation schnell auffindbar sein muss
Ein Chatbot auf Firmenwissen antworten soll

Welche Lösungsarten gibt es?

Firmen-Chatbots

KI-Assistenten, die auf Basis interner Dokumente präzise Antworten geben.

Dokumentensuche

Semantische Suche über alle Unternehmensunterlagen hinweg.

FAQ-Systeme

Automatische Beantwortung häufiger Fragen basierend auf Wissensbasis.

Wissens-Hubs

Zentrale Plattformen, die Wissen strukturieren und zugänglich machen.

Compliance-Assistenten

KI-gestützte Navigation durch Richtlinien und Vorschriften.

Typischer Ablauf

1

Bestandsaufnahme: Welche Dokumente und Wissensquellen existieren?

2

Datenaufbereitung: Dokumente für Indexierung vorbereiten

3

Embedding: Texte in Vektoren umwandeln für semantische Suche

4

Datenbank-Setup: Vektor-Datenbank einrichten

5

RAG-Pipeline: Retrieval und Generation verbinden

6

Chatbot-Oberfläche: Benutzerfreundliches Interface

7

Testing: Qualität der Antworten validieren

8

Rollout: Schrittweise Einführung mit Feedback-Loop

Benötigte Systeme & Voraussetzungen

Zugang zu DokumentenVektor-DatenbankLLM-API (OpenAI, etc.)Hosting-InfrastrukturGgf. SSO für Zugriffssteuerung

Aufwand & Integration

Zeitaufwand

2-8 Wochen

Kostenrahmen

Ab 2.000€ Setup + laufend

Integration

Mittel bis hoch

Risiken & Grenzen

Qualität hängt stark von Dokumentenqualität ab
Veraltete Dokumente führen zu falschen Antworten
Datenschutz bei sensiblen Inhalten beachten
Halluzinationen möglich trotz RAG
Regelmäßige Aktualisierung der Wissensbasis nötig

Passt diese Lösung zu Ihnen?

Wir prüfen unverbindlich, ob diese Lösungskategorie für Ihre Anforderungen geeignet ist.