KI-Wissensdatenbanken & RAG

KI-Wissensdatenbanken mit nachvollziehbaren Quellen

Machen Sie Wissen aus Dokumenten und Fachsystemen leichter zugänglich. Wir entwickeln RAG-Anwendungen, die passende Informationen für eine Frage finden und die verwendeten Quellen anzeigen – für Ihr Team, Ihre Kunden oder die Öffentlichkeit.

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Von verteiltem Wissen zu überprüfbaren Antworten

Dokumente und Fachsysteme als gezielt ausgewählte Wissensbasis
Antworten mit Fundstellen und sichtbaren Grenzen
Interne Nutzung mit Berechtigungen oder öffentliche Fachauskunft
Datenpflege, Antwortqualität und Betrieb von Anfang an mitgedacht
Konzeption und Entwicklung mit einem Team aus Stuttgart

So wird aus Ihrem Wissen eine Anwendung

Quellen auswählen
Wir klären typische Fragen, Nutzergruppen und die Dokumente oder Systeme, die dafür relevant sind.
Wissen aufbereiten
Wir erschließen Inhalte, bilden sinnvolle Abschnitte und erhalten Herkunft, Version und Zugriffsrechte.
Suchen und antworten
Die Anwendung findet passende Informationen und formuliert daraus eine Antwort mit Fundstellen. Das ist RAG.
Prüfen und betreiben
Wir testen mit Ihrem Fachteam, legen die Datenpflege fest und begleiten die Anwendung im laufenden Einsatz.

Was Ihre Wissensanwendung braucht

Passende Informationen finden

Suche über freigegebene Dokumente und Fachsysteme – auch wenn eine Frage anders formuliert ist als die gesuchte Textstelle.

Antworten mit Fundstellen

Verwendete Dokumente und konkrete Stellen anzeigen und verlinken. Fehlende oder widersprüchliche Belege sollen sichtbar werden.

Dokumente erschließen

Text, Scans, Tabellen und Grafiken brauchen unterschiedliche Verfahren. Wir prüfen die Verarbeitung mit repräsentativen Beispielen.

Zugriffe festlegen

Interne Rollen und Berechtigungen in der Suche berücksichtigen oder gezielt freigegebenes Wissen öffentlich zugänglich machen.

Wissen aktuell halten

Dokumente hinzufügen, ersetzen und löschen. Verantwortlichkeiten und Aktualisierung der Suche gehören zum Pflegekonzept.

Betrieb planbar machen

Modellnutzung, Hosting, Überwachung, Wartung und Support gemeinsam planen – passend zu Nutzerzahl und Einsatzzeitraum.

Für wen ist eine KI-Wissensdatenbank sinnvoll?

Für Teams, die regelmäßig in Handbüchern, Fachunterlagen oder verteilten Systemen recherchieren, und für Organisationen, die ausgewähltes Wissen zugänglich machen möchten. Wir grenzen zuerst ein, welche Fragen die Anwendung beantworten soll und wer welche Informationen sehen darf.

Intern: Mitarbeitende finden freigegebene Abläufe, Produktwissen und technische Dokumentation
Im Kundenportal: Nutzer erhalten Auskunft zu den für sie freigegebenen Unterlagen
Öffentlich: Eine Fachauskunft erschließt einen kuratierten Dokumentenbestand ohne Anmeldung

Können PDFs, Tabellen und Grafiken genutzt werden?

Ja, sie lassen sich als Quellen einbeziehen. Der Aufwand hängt jedoch von Aufbau und Qualität ab: Ein Text-PDF unterscheidet sich von einem Scan, einer komplexen Tabelle oder einer Grafik. Im ersten Test prüfen wir, welche Inhalte korrekt erkannt werden und wie sich Fundstellen im Original anzeigen lassen.

Wie prüfen wir die Antwortqualität?

Ein Quellenlink allein belegt noch keine richtige Antwort. Gemeinsam mit Ihrem Fachteam prüfen wir, ob die gefundenen Stellen die Aussagen tatsächlich tragen. Dazu gehören typische Fragen, fehlende Informationen, widersprüchliche Quellen und aktualisierte Dokumente. Aus den Ergebnissen leiten wir Verbesserungen und die Grenzen des Einsatzes ab.

Reale Testfragen und fachlich geprüfte Erwartungen vereinbaren
Nicht beantwortbare Fragen und unzulässige Zugriffe gezielt testen
Rückfragen oder einen klaren Hinweis bei fehlender Grundlage vorsehen
Nach Änderungen an Dokumenten, Suche oder Modell erneut prüfen

Wie bleibt das Wissen aktuell?

Wir planen eine Datenpflege, die zu Ihren Quellen passt: etwa einen Upload-Bereich für berechtigte Personen oder eine Anbindung an bestehende Systeme. Neue Versionen, Löschungen und geänderte Rechte müssen auch in Suchindex und Zwischenspeichern ankommen. Gemeinsam legen wir fest, wer Inhalte freigibt und wie schnell Änderungen verfügbar sein sollen.

Brauchen wir eine Vektor- oder Graph-Datenbank?

Die Fachfragen bestimmen die Architektur. Vektorsuche findet inhaltlich ähnliche Stellen; eine ergänzende Stichwortsuche hilft bei exakten Kennungen. Wissensgraphen können Beziehungen zwischen Themen oder Objekten erschließen. Ob eine Graph-Datenbank oder GraphRAG zusätzliche Qualität bringt, vergleichen wir anhand Ihrer Fragen und des Pflegeaufwands.

Vektorsuche: passende Inhalte auch bei unterschiedlicher Wortwahl finden
Hybride Suche: Bedeutungsnähe mit exakten Begriffen und Kennungen kombinieren
Wissensgraph: zum Beispiel Produkte, Dokumente und ihre Beziehungen abbilden
GraphRAG: Graphstrukturen für die Informationssuche nutzen, wenn verbundene Zusammenhänge gefragt sind

Was gehört zu Hosting und laufendem Betrieb?

Wir trennen die einmalige Einrichtung und Datenaufbereitung von laufender Modellnutzung, Hosting, Wartung und Support. Für den gewünschten Betriebszeitraum machen wir Annahmen zu Anfragevolumen, Datenänderungen und Serviceumfang sichtbar. Europäische Hosting-Optionen prüfen wir zusammen mit Modellanbieter, Datenflüssen und Ihren Anforderungen.

Antwortzeiten, Nutzungsgrenzen und Kostenkontrolle planen
Bei öffentlichem Zugang Missbrauchsschutz und Schutz vor manipulativen Eingaben vorsehen
KI-Nutzung, Quellen und Einsatzgrenzen in der Oberfläche verständlich kennzeichnen
Betriebsprotokolle, Gesprächsspeicherung und Löschfristen bewusst festlegen

Aus der Praxis

DSB-ONE: KI mit Vektordatenbanken und Systemzugriff

Für DSB-ONE haben wir einen mandantenfähigen KI-Assistenten mit LLM, Vektordatenbanken und MCP-Servern entwickelt. Das Projekt zeigt unsere Erfahrung mit Wissenszugriff, Integration und dem Betrieb einer KI-Anwendung für mehrere Kunden.

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Weitere Referenzen

Neuhausen: KI-Assistenz im Verwaltungsalltag mit Hosting in Deutschland

Häufige Fragen

Was bedeutet RAG?

Retrieval-Augmented Generation verbindet Informationssuche mit einem Sprachmodell. Die Anwendung sucht zu einer Frage passende Inhalte in einer ausgewählten Wissensbasis und stellt sie dem Modell für die Antwort bereit. Das ermöglicht Antworten mit Fundstellen, ersetzt aber keine Prüfung der Antwortqualität.

Lohnt sich ein Einstieg mit wenigen Dokumenten?

Ja. Ein überschaubarer Bestand und typische Fachfragen eignen sich gut für einen ersten Test. Entscheidend sind Qualität, Aufbau und Aktualität der Quellen sowie der Nutzen für die Anwender. Die Dokumentenanzahl allein sagt wenig über den Aufwand aus.

Müssen Chatverläufe gespeichert werden?

Nein. Eine Anwendung kann ohne dauerhafte Gesprächshistorie geplant werden. Davon getrennt klären wir, welche technischen Betriebsprotokolle erforderlich sind, was Modellanbieter speichern und welche Löschfristen gelten.

Ist die Anwendung mehrsprachig möglich?

Ja. Wir stimmen die benötigten Sprachen, die Quellsprache und die Modellauswahl aufeinander ab. Suche, Antworten und Quellenanzeige prüfen wir mit Testfragen in den tatsächlich benötigten Sprachen.

Kann die Wissensdatenbank in unsere Software integriert werden?

Ja. Sie kann als eigenständige Webanwendung, Teil eines Kundenportals oder Wissenszugriff für KI-Agenten entstehen. Wir prüfen vorhandene Schnittstellen und Berechtigungen und legen fest, welche Daten abgerufen werden dürfen.

Passende Leistungen

SaaS & Softwareplattformen KI-Agenten entwickeln KI-Lösungen Stuttgart KI für die öffentliche Verwaltung RAG oder Fine-Tuning?

Welches Wissen möchten Sie zugänglich machen?

Wir besprechen Ihre Datenquellen, typische Fragen, Nutzergruppen und Anforderungen an Qualität und Betrieb. Daraus entsteht ein sinnvoller erster Test.

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