Handbücher, Wikis, DMS, Tickets: Wir binden Euer Wissen an das Sprachmodell an – mit Quellenangaben und bestehenden Zugriffsrechten.
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Ein Sprachmodell kennt die Weltliteratur, aber nicht Eure Rabattstaffel. Es weiß nicht, welche Wartungsintervalle für Anlage 14 gelten. Es kennt Euren Freigabeprozess nicht. Und es hat die Arbeitsanweisung nicht gelesen, die im Frühjahr geändert wurde. Genau deshalb enttäuschen viele erste KI-Versuche im Unternehmen. Die Antworten klingen gut, helfen aber nicht weiter.
RAG löst dieses Problem. Die Abkürzung steht für „Retrieval Augmented Generation", also für eine Antwort, die durch vorher gesuchte Inhalte angereichert wird. Der Ablauf ist einfacher, als der Begriff klingt. Jemand stellt eine Frage. Das System durchsucht Eure eigenen Dokumente. Die passenden Stellen legt es dem Sprachmodell vor. Erst dann formuliert das Modell die Antwort – auf Basis Eurer Unterlagen, mit Verweis auf die Quelle.
Das Modell selbst bleibt dabei unverändert. Es wird nicht nachtrainiert und lernt nichts auswendig. Es bekommt schlicht die richtigen Unterlagen auf den Tisch, bevor es antwortet. Diese eine Eigenschaft entscheidet fast alles: Neue Dokumente wirken sofort. Veraltete lassen sich entfernen. Und jede Aussage lässt sich zurückverfolgen.
„Du kannst um die Welt fliegen um international Business zu machen – wir bringen Dein Business zum Fliegen. Wir bewegen uns durch datenbasierte Customer Journeys, setzen auf transparente Zusammenarbeit und positionieren Dein Business an die Spitze. Ein Business braucht keine Superkräfte, aber es braucht Helden – Suchhelden. Denn nicht alle Helden tragen Capes.“
RAG: KI-Antworten direkt aus Eurem Firmenwissen
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Wir sagen Dir, welche Quellen sich für Euch am besten anbinden lassen.
Anfragen →Wir bauen solche Anbindungen als betriebenes System. Dazu gehört mehr als eine Suchfunktion: Quellen anschließen, Dokumente aufbereiten, bestehende Zugriffsrechte übernehmen, Quellenangaben sichtbar machen, Antwortqualität messen und nachschärfen. Angebunden werden Wikis, Netzlaufwerke, Dokumentenmanagement, Ticketsysteme, Auszüge aus dem ERP und klassische Handbücher.
Der eigentliche Gewinn zeigt sich im Alltag. Wissen, das bisher an einzelnen Personen hing, wird abrufbar. Fragen, die dreimal pro Woche bei derselben Kollegin landeten, beantwortet das System. Und wo es keine Antwort gibt, wird sichtbar, dass eine Unterlage fehlt. Auch das ist ein Ergebnis.
Die Wissensanbindung entsteht in Schritt 5; das Messen und Nachschärfen aus diesem Ratgeber ist unser Schritt 6. So setzen wir das mit Euch um: Ziele verstehen → Stack und Modelle wählen → Ihr mietet den Server nach unserer Vorgabe → wir richten ihn ein und betreuen ihn → wir führen die KI bei Euch ein → wir trainieren sie, bis Eure Ziele erreicht sind. Den Ablauf im Detail ansehen
Jetzt anfragen →Lass uns gemeinsam herausfinden, wo Künstliche Intelligenz in Deinem Unternehmen den größten Nutzen stiftet – ehrlich, unverbindlich und auf Augenhöhe. Wenn sich ein Projekt für Dich nicht rechnet, sagen wir Dir das genauso klar.
In den meisten Unternehmen gibt es keine Wissensdatenbank, sondern viele kleine. Ein Wiki, das halb gepflegt ist. Ein Laufwerk mit gewachsener Ordnerstruktur. Ein Postfach voller Absprachen. Dazu Kolleg:innen, die einfach wissen, wie etwas läuft. Wer eine Information sucht, fragt deshalb Menschen statt Systeme.
Eine RAG-Anbindung legt sich über diese Quellen, ohne sie zu ersetzen. Es entsteht keine neue Ablage, in die jemand alles noch einmal einpflegen müsste. Stattdessen wird das, was schon da ist, gemeinsam durchsuchbar. Gefragt wird in normaler Sprache: „Wie läuft die Reklamation bei Fremdbezug?" Wie Ihr aus verstreuten Quellen eine gepflegte Basis macht, zeigt unsere Seite zum Aufbau einer Wissensdatenbank.
Das verändert vor allem die Belastung der Erfahrensten im Team. Wer seit fünfzehn Jahren dabei ist, wird sonst zum Nadelöhr. Steht das Wissen irgendwo geschrieben, findet das System es. Steht es nirgends, wird die Lücke sichtbar – und lässt sich schließen, solange die Person noch im Haus ist.
In vielen Bereichen reicht eine plausible Antwort nicht. Wer über Gewährleistung, Prüfvorschriften, Fristen oder Sicherheitsvorgaben Auskunft gibt, muss sagen können, woher die Aussage stammt. Ein Modell ohne Anbindung kann das nicht. Es formuliert flüssig und liegt manchmal falsch, ohne es zu kennzeichnen.
RAG dreht das um. Weil die Antwort aus konkreten Textstellen entsteht, kann das System diese Stellen mitliefern. Dein Team sieht, aus welchem Dokument, welchem Abschnitt und welcher Version die Aussage kommt. Ein Klick, und die Originalstelle steht daneben.
Damit wird die Prüfung realistisch. Niemand muss der KI vertrauen, weil sich jede Aussage in Sekunden nachschlagen lässt. Genau das ist der Unterschied zwischen einem netten Experiment und einem Werkzeug, das in Freigabeprozessen bestehen kann.
Ein naheliegender Gedanke lautet: Wir kopieren die relevanten Dokumente einfach in die Anfrage. Bei drei Seiten funktioniert das. Bei dreihundert Handbüchern nicht mehr. Jedes Modell hat eine Grenze dafür, wie viel Text es gleichzeitig verarbeiten kann. Und selbst innerhalb dieser Grenze sinkt die Trefferqualität, wenn zu viel Irrelevantes mitgeliefert wird.
Eine Anbindung löst das, indem sie vorsortiert. Aus dem Gesamtbestand werden pro Frage nur die wenigen Passagen herausgesucht, die wirklich etwas zur Sache sagen. Das Modell bekommt also nicht mehr Text, sondern den richtigen.
Dieser Punkt wird regelmäßig unterschätzt. Ein Bestand aus Verträgen, Normen, Protokollen und Konstruktionsunterlagen wächst schnell auf zehntausende Seiten. Ohne gezielte Suche ist er für ein Sprachmodell unbrauchbar. Mit gezielter Suche wird er zur eigentlichen Stärke des Systems.
Lass uns in einem kostenlosen Erstgespräch klären, welche Eurer Wissensquellen sich am besten anbinden lassen.
Jetzt anfragen →Die Tabelle liest sich eindeutig, und das ist sie in der Praxis auch. Für den weit überwiegenden Teil der Anwendungsfälle im Mittelstand ist die Anbindung der richtige Weg. Sie ist schneller aufgesetzt, billiger im Unterhalt und vor allem korrigierbar. Wenn eine Antwort falsch ist, kannst Du das Dokument reparieren. Bei einem nachtrainierten Modell müsstest Du das Training wiederholen.
Ein Nachtraining ist damit nicht wertlos. Es hilft dort, wo es nicht um Fakten geht, sondern um Form: eine eigene Fachsprache, ein festes Ausgabeformat, ein bestimmter Stil in Gutachten oder Befundtexten. Beides schließt sich nicht aus. In seltenen Fällen kombinieren wir ein leicht angepasstes Modell mit einer Anbindung. Der Regelfall bleibt die Anbindung allein – und wir sagen offen, wenn ein Nachtraining in Deinem Fall nur Aufwand ohne Nutzen wäre.
Wir starten nicht bei den Dokumenten, sondern bei den Fragen. Welche Auskünfte werden im Alltag ständig gebraucht? Wer fragt, und wen fragt er heute? Daraus ergibt sich, welche Quellen überhaupt angebunden werden müssen. Oft sind es weniger, als anfangs gedacht. Ein Wissensassistent für den Service braucht das Ticketsystem und die Handbücher, nicht das komplette Laufwerk.
Parallel sehen wir uns an, in welchem Zustand die Unterlagen sind. Gibt es zu jedem Thema eine gültige Fassung? Wer pflegt sie? Liegen Dokumente als durchsuchbarer Text vor oder als Scan? Diese Bestandsaufnahme ist unspektakulär und entscheidet später über die Antwortqualität. Wir machen sie deshalb am Anfang, nicht nach dem ersten enttäuschenden Test.
Dann werden die Quellen technisch erschlossen. Dokumente werden ausgelesen, gescannte Seiten per Texterkennung lesbar gemacht, Tabellen und Anhänge behandelt. Anschließend zerlegen wir jedes Dokument in sinnvolle Abschnitte. Diese Abschnitte nennt man Chunks – handliche Textstücke, die für sich genommen verständlich bleiben.
Die Zerlegung ist heikler, als sie klingt. Wird zu klein geschnitten, fehlt der Zusammenhang. Wird zu grob geschnitten, ertrinkt die eigentliche Aussage im Drumherum. Wir schneiden deshalb entlang der Struktur des Dokuments: Kapitel, Paragrafen, Tabellenzeilen. Dazu bekommt jeder Abschnitt Zusatzinformationen mit, etwa Dokumenttitel, Version, Datum und Abteilung. Genau diese Angaben ermöglichen später Quellenverweise und Filter.
Bevor jemand das System nutzt, klären wir die Sichtbarkeit. Wer darf welche Quelle sehen? In den meisten Häusern ist das bereits geregelt – im Benutzerverzeichnis, im Dokumentenmanagement, in den Laufwerksrechten. Diese Zuordnung übernehmen wir, statt sie neu zu erfinden. Die Suche liefert dann nur Treffer aus Dokumenten, die die fragende Person ohnehin öffnen dürfte.
Danach kommt die Oberfläche. Dein Team bekommt eine Chat-Umgebung, in der jede Antwort ihre Belege mitführt. Sichtbar, anklickbar, mit Angabe der Fassung. Dazu Vorlagen für wiederkehrende Fragen und eine verständliche Rückmeldung, wenn nichts gefunden wurde. Ein System, das statt einer Antwort ehrlich schweigt, ist wertvoller als eines, das immer irgendetwas sagt.
Genau diese Vorlagen unterschätzen viele. Geteilte Prompt-Vorlagen sind fertige Bausteine für wiederkehrende Aufgaben: eine Reklamation einordnen, ein Protokoll zusammenfassen, eine Anfrage beantworten. Sie liegen für das ganze Team sichtbar bereit und lassen sich pflegen. Gute Vorlagen heben die Qualität der Antworten stärker als ein stärkeres Modell.
Ob eine Anbindung gut ist, entscheidet sich an echten Fragen. Das ist bei uns Schritt 6: das Training der KI, bis die vereinbarten Ziele erreicht sind. Wir bauen deshalb gemeinsam mit Deinem Fachbereich einen Testkatalog: typische Fragen samt erwarteter Quelle. Dagegen prüfen wir zwei Dinge. Findet das System die richtige Stelle? Und bleibt die Antwort bei dem, was dort steht?
Diese Prüfung wiederholen wir nach jeder Änderung. Neue Quelle, anderes Modell, angepasste Zerlegung – jedes Mal läuft derselbe Katalog. So wird sichtbar, ob eine Anpassung tatsächlich hilft oder nur woanders schadet. Im Betrieb kommt die Rückmeldung der Nutzer:innen dazu: Daumen hoch, Daumen runter, Kommentar. Aus den schlechten Antworten entsteht die Liste der nächsten Verbesserungen.
Zum Betrieb gehört außerdem eine Verwaltungssicht. Über Rollen und Gruppen steuerst Du, wer welche Wissensquelle nutzen darf. Nutzungsübersichten zeigen, wie stark das System genutzt wird und wo es hakt. Welche Abteilung fragt viel, welche gar nicht? Welche Quelle liefert ständig Treffer, welche nie? Ohne diese Sicht lässt sich eine RAG-Lösung nicht weiterentwickeln. Man würde im Dunkeln optimieren.
Der Begriff LLM steht für „Large Language Model", ein Sprachmodell, das Texte versteht und erzeugt. Ein solches Modell bringt Sprachfähigkeit mit, aber kein Wissen über Dein Unternehmen. RAG ergänzt genau diese fehlende Hälfte. Deshalb spricht man auch von einer Wissensanbindung.
Das Nachtraining – oft Feintuning genannt – geht den anderen Weg. Dabei wird das Modell mit eigenen Daten weiter trainiert, bis es sie verinnerlicht hat. Das klingt gründlicher und ist in der Praxis meist der schlechtere Weg, weil jedes neue Dokument einen neuen Trainingslauf bedeutet.
Drei Wege werden regelmäßig verwechselt. Beim Nachtraining verändert man das Modell. Beim langen Kontext kopiert man Text direkt in die Anfrage und nutzt aus, dass moderne Modelle viel Text auf einmal verarbeiten. Bei der Wissensanbindung sucht ein System vorab die relevanten Stellen heraus.
Der lange Kontext ist verlockend, weil er ohne Projekt auskommt. Für ein einzelnes Dokument ist er auch genau richtig. Als Dauerlösung scheitert er an drei Punkten: an der Menge, an den Kosten der Verarbeitung und daran, dass jemand jedes Mal von Hand entscheiden muss, was eingefügt wird. Genau diese Entscheidung übernimmt die Anbindung automatisch.
In der Praxis ergänzen sich die Wege. Eine Anbindung sucht die richtigen Passagen, der lange Kontext erlaubt, davon großzügig viele mitzugeben. Wir nutzen beides zusammen. Das Nachtraining bleibt die Ausnahme für Sonderfälle – und die prüfen wir vorher ehrlich durch.
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Wir arbeiten modellagnostisch. Entscheidend ist selten, welches Sprachmodell antwortet. Entscheidend ist, was ihm vorgelegt wird. Die folgenden fünf Bausteine bestimmen deshalb die Qualität weit stärker als die Modellwahl.
Angebunden wird, was Wissen enthält: Wikis und Intranet, Netzlaufwerke, Dokumentenmanagement, Ticket- und Servicesysteme, Auszüge aus ERP oder CRM, Handbücher, Normen und Arbeitsanweisungen. Der Zugriff erfolgt lesend über die vorhandenen Schnittstellen. Es entsteht keine zweite Ablage, die jemand pflegen müsste.
Wie oft abgeglichen wird, legen wir pro Quelle fest. Ein Ticketsystem ändert sich ständig, eine Norm selten. Wichtig ist, dass gelöschte oder ersetzte Dokumente auch aus dem Suchindex verschwinden. Sonst antwortet das System später aus Unterlagen, die es gar nicht mehr geben dürfte. Das Sprachmodell selbst kann dabei auf eigener Infrastruktur laufen, sodass weder Frage noch Dokumentinhalt Euer Haus verlassen.
Eine Stufe weiter geht die Anbindung interner Systeme über MCP. Das ist eine Werkzeug-Schnittstelle, über die ein Modell nicht nur liest, sondern handelt. Angebunden werden CRM, Ticketsystem, Dateiablage oder eine Datenbank. Der Unterschied zur klassischen Wissensanbindung ist wichtig: RAG liefert Textstellen, eine Werkzeug-Anbindung liefert Zugriff. Das Modell kann damit einen konkreten Vorgang nachschlagen statt nur ein Dokument zu zitieren. Welche Werkzeuge freigegeben sind, legst Du fest. Jede Aktion wird protokolliert.
Bevor gesucht werden kann, müssen Dokumente lesbar sein. PDF-Dateien werden ausgelesen, gescannte Seiten durch Texterkennung erschlossen, Bilder mit Text beschrieben. Tabellen bekommen besondere Behandlung, weil eine zerrissene Tabelle sinnlose Treffer erzeugt.
Danach folgt die Zerlegung in Abschnitte. Jeder Abschnitt erhält Metadaten – also beschreibende Zusatzangaben wie Titel, Version, Gültigkeitsdatum, Abteilung und Vertraulichkeitsstufe. Diese Angaben sind später Gold wert. Mit ihnen lassen sich veraltete Fassungen aussortieren, Treffer filtern und Quellen sauber ausweisen. Wer hier spart, merkt es an jeder zweiten Antwort.
Nicht jede Frage betrifft den dauerhaften Wissensbestand. Oft geht es um ein einzelnes Dokument: ein Angebot, ein Briefing, einen Report. Deshalb können Mitarbeitende eigene Dateien direkt in der Oberfläche hochladen und befragen. Zusammenfassen, vergleichen, gezielt nachschlagen. Das ist der niedrigschwelligste Einstieg – und meist der erste Aha-Moment im Projekt.
Diese Variante gehört sauber getrennt vom zentral angebundenen Wissen. Zentrale Quellen gelten für alle Berechtigten und werden dauerhaft gepflegt. Eine hochgeladene Datei gehört dagegen zunächst nur zu einer Unterhaltung. Genau deshalb klären wir vorab die Rechtefrage. Wer darf Dateien hochladen? Wie lange werden sie aufbewahrt? Wer kann sie später einsehen? Bei Unterlagen Dritter ist das keine Formalie, sondern Pflicht.
Gesucht wird auf zwei Wegen gleichzeitig. Die Vektorsuche findet Stellen, die inhaltlich passen, auch wenn andere Wörter verwendet werden. Dafür wird jeder Abschnitt in ein sogenanntes Embedding übersetzt – eine Zahlenfolge, die Bedeutung abbildet. Daneben läuft die klassische Stichwortsuche, die exakte Begriffe findet: Artikelnummern, Paragrafen, Eigennamen.
Beides zusammen nennt man hybride Suche, und sie ist fast immer besser als jeder Weg allein. Wer nach „SK-4120" sucht, braucht exakte Treffer. Wer nach „Was tun bei Leckage?" fragt, braucht Bedeutung. Anschließend sortiert ein zweiter Schritt die Fundstellen neu, das sogenannte Reranking. Es bewertet, welche Stelle die Frage tatsächlich beantwortet – und nicht nur ähnlich klingt.
Jede Antwort führt ihre Belege mit. Technisch entsteht das, weil das Modell nummerierte Textabschnitte bekommt und angewiesen ist, sich darauf zu beziehen. Sichtbar wird daraus ein Verweis auf Dokument, Abschnitt und Fassung. Anklickbar, direkt prüfbar.
Genauso wichtig ist das Verhalten bei Lücken. Findet die Suche nichts Passendes, soll das System das sagen, statt zu improvisieren. Wir richten es entsprechend ein und testen es gezielt mit Fragen, die sich aus den Unterlagen nicht beantworten lassen. Bei Widersprüchen zwischen zwei Dokumenten geben wir beide Fundstellen aus, samt Datum. Die Entscheidung trifft dann ein Mensch – und merkt nebenbei, dass eine der beiden Unterlagen überholt ist.
Antwortqualität ist messbar, wenn man sie messbar macht. Grundlage ist ein Katalog echter Fragen mit hinterlegter richtiger Quelle. Daran prüfen wir, ob die passende Stelle überhaupt gefunden wird und ob die Antwort bei dieser Stelle bleibt, statt frei zu ergänzen.
Dazu kommen Signale aus dem Betrieb: Welche Fragen führen zu keinem Treffer? Wo klicken Nutzer:innen die Quelle an und korrigieren trotzdem? Welche Themen tauchen ständig auf? Aus diesen Mustern entsteht die Arbeitsliste. Manchmal ist die Lösung technisch, etwa eine andere Zerlegung. Oft ist sie organisatorisch: Eine Unterlage fehlt, ist veraltet oder widerspricht einer anderen.
Warum KI-Helden
Keine lange Vertragsbindung. Volle Flexibilität, volle Kostenkontrolle.
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Modellunabhängig und immer am neuesten Stand — keine Bindung an ein LLM.
Persönlicher Ansprechpartner, Jour-Fixe-Calls und dediziertes Umsetzungsteam.
Die folgenden Anwendungsfälle sehen wir am häufigsten. Fast alle starten klein: eine Abteilung, ein klar umrissener Fragentyp, eine überschaubare Zahl an Quellen. Von dort wächst das System, weil andere Bereiche sehen, was möglich ist.
Arbeitsanweisungen, Richtlinien, Protokolle und Wiki-Inhalte werden angebunden. Mitarbeitende fragen in normaler Sprache und bekommen Antworten mit Beleg. Besonders wertvoll dort, wo Wissen an einzelnen Personen hängt und bei Urlaub, Krankheit oder Renteneintritt verloren zu gehen droht. Wer tiefer einsteigen will, findet den passenden Ausbau bei unseren intelligenten KI-Assistenten.
Das System durchsucht Handbücher, Fehlerlisten und gelöste Tickets gleichzeitig. Zu einer neuen Störungsmeldung liefert es vergleichbare Fälle samt Lösungsweg. Die Servicemitarbeitenden entscheiden weiterhin, starten aber nicht bei null. Wird der Vorschlag automatisch ins Ticket geschrieben, entsteht daraus Schritt für Schritt eine KI-Prozessautomatisierung.
Stücklisten, Wartungspläne, Prüfprotokolle und Zeichnungsvermerke sind selten an einem Ort. Eine Anbindung fasst sie für die Suche zusammen. Die Frage „Welches Drehmoment gilt für diese Baugruppe in der aktuellen Revision?" bekommt eine Antwort mit Fundstelle. Gerade hier zahlt sich die Versionsführung aus, weil alte Stände nicht mitreden dürfen.
Frühere Angebote, Leistungsbeschreibungen, Preislogiken und technische Datenblätter werden durchsuchbar. Wer ein neues Angebot schreibt, findet vergleichbare Vorgänge in Sekunden statt in Ordnern. Das Modell entwirft, Dein Team prüft und gibt frei. Weil es auf Euren eigenen Texten aufsetzt, trifft es Tonfall und Fachsprache deutlich besser als ein Standarddienst.
Normen, interne Vorgaben, Prüfberichte und Abweichungsmeldungen liegen zusammen durchsuchbar vor. Fragen nach Zuständigkeiten, Fristen oder Nachweisen lassen sich mit Beleg beantworten. Für Audit-Vorbereitungen ist das ein spürbarer Unterschied: Statt Dokumente zu suchen, prüft Dein Team Fundstellen. Die eigentliche Bewertung bleibt dabei ausdrücklich beim Menschen.
Neue Kolleg:innen stellen viele Fragen, deren Antworten längst geschrieben sind. Ein angebundener Assistent nimmt diese Last auf. Die Einarbeitung wird schneller, und erfahrene Mitarbeitende werden seltener aus der Arbeit gerissen. Nebenbei entsteht eine ehrliche Lückenliste: Alles, worauf das System keine Antwort findet, fehlt tatsächlich in der Dokumentation.
Die wichtigste Grenze ist keine technische. Eine Anbindung kann nur wiedergeben, was in Euren Unterlagen steht. Sind die Dokumente veraltet, widersprüchlich oder schlicht nicht vorhanden, werden die Antworten schlecht – und zwar zuverlässig. Kein Modell und keine Suchtechnik gleicht das aus. Wer mit einem ungepflegten Bestand startet, bekommt ein System, das Unordnung mit großer Selbstsicherheit vorträgt.
Daraus folgt etwas, das Projekte oft überrascht: Eine RAG-Einführung erzwingt zuerst Ordnung in der Dokumentenlage. Plötzlich fällt auf, dass es drei Fassungen derselben Arbeitsanweisung gibt. Dass niemand zuständig ist. Dass ein halbes Handbuch nur als Scan existiert. Das ist unbequem, aber es ist kein Nebeneffekt – es ist ein Teil des Nutzens. Wir gehen offen damit um und benennen früh, welche Aufräumarbeit nötig ist und wer sie leisten muss.
Und auch mit guten Quellen bleibt die Prüfpflicht. Ein Sprachmodell kann eine gefundene Stelle falsch zusammenfassen oder zwei Aussagen unsauber verbinden. Quellenangaben machen solche Fehler auffindbar, sie verhindern sie nicht. Dazu kommen Aufgaben, für die eine Suche schlicht das falsche Werkzeug ist: Auswertungen über alle Dokumente hinweg, Zählungen, Summen, Vollständigkeitsprüfungen. Dafür braucht es Datenbanken und Auswertungslogik, nicht eine Textsuche. Wir sagen Dir, wo die Grenze liegt – lieber vorher als im Nachgang.
Lass uns gemeinsam anschauen, welche Eurer Wissensquellen sich anbinden lassen und womit der Einstieg den größten Nutzen bringt. Kostenlos und unverbindlich.
KI-Helden ist die KI-Abteilung der Suchhelden GmbH aus Osnabrück. Seit über einem Jahrzehnt arbeiten wir mit Unternehmen an digitalen Projekten. Vom Start-up bis zum internationalen Konzern, branchenunabhängig. Über 4.000 realisierte Projekte, ein Team aus über 140 Held:innen.
Für Wissensprojekte ist das mehr wert, als es zunächst klingt. Eine Anbindung ist zu zwei Dritteln Arbeit an Inhalten, Rechten und Zuständigkeiten. Wir kommen aus der Umsetzung, nicht aus der Forschung. Uns interessiert weniger, welches Verfahren auf dem Papier vorn liegt, als die Frage, ob Dein Team das System in drei Monaten noch benutzt.
RAG bedeutet: Das Sprachmodell bekommt vor jeder Antwort die passenden Stellen aus Euren eigenen Dokumenten vorgelegt. Zuerst sucht das System, dann formuliert das Modell. Das Wissen bleibt dabei in Euren Unterlagen und wandert nicht ins Modell. Deshalb wirken Änderungen sofort, Quellen lassen sich nennen und falsche Inhalte lassen sich einfach korrigieren – indem man das Dokument korrigiert.
Die Kosten bestehen aus drei Posten. Erstens die Servermiete, die Ihr direkt an das Rechenzentrum zahlt. Zweitens das einmalige Setup: Quellen anbinden, aufbereiten, Rechte übernehmen, Oberfläche einführen. Drittens das laufende Mandat für Betreuung und Training. Wie hoch die Posten ausfallen, hängt an Zahl und Zustand der Quellen, an der Rechtestruktur und an der Nutzerzahl. Eine pauschale Angabe wäre unseriös. In der kostenlosen Erstberatung klären wir Deinen Bedarf, danach bekommst Du ein individuelles, unverbindliches Angebot.
Nein, und das ist der Kern der Sache. Bei einer Anbindung bleibt das Modell unverändert. Es bekommt lediglich die richtigen Textstellen mitgeliefert. Das ist günstiger, schneller aktualisierbar und nachvollziehbar. Ein Nachtraining lohnt sich nur bei sehr spezieller Fachsprache oder festen Ausgabeformaten. Trainiert wird die KI bei uns trotzdem – über Testkataloge, bessere Aufbereitung und Rückmeldungen, als laufendes Beratungsmandat. Eure echten Dokumente bleiben dabei in der Wissensanbindung; für ein Nachtraining verwenden wir nur gemeinsam erfundene Beispiele.
Alles, was Wissen enthält und eine Schnittstelle hat: Wikis und Intranet, Netzlaufwerke, Dokumentenmanagement, Ticket- und Servicesysteme, Handbücher, Normen, Arbeitsanweisungen sowie Auszüge aus ERP oder CRM. Der Zugriff erfolgt lesend. Es entsteht keine zweite Ablage, die jemand zusätzlich pflegen müsste. Welche Quellen wirklich nötig sind, klären wir am Anwendungsfall – meist sind es weniger als gedacht.
Das entscheidest Du mit der Architektur. Läuft das Sprachmodell auf eigener oder gemieteter Infrastruktur, verlassen weder Frage noch Dokumentinhalt Deine Umgebung. Genau das ist für viele Unternehmen der Grund, diesen Weg zu gehen. Auch eine gemischte Variante ist möglich: unkritische Inhalte über einen externen Dienst, vertrauliche Quellen ausschließlich intern. Die Trennung legen wir gemeinsam fest.
Das System übergibt dem Modell nummerierte Textabschnitte samt Zusatzangaben zu Dokument, Fassung und Datum. Das Modell wird angewiesen, sich ausschließlich darauf zu beziehen. In der Oberfläche erscheint daraus ein anklickbarer Verweis auf die Fundstelle. Dein Team sieht also nicht nur die Antwort, sondern auch den Absatz dahinter – und kann in Sekunden prüfen, ob beides zusammenpasst.
Ja, und das ist Pflicht, nicht Kür. Wir greifen auf die Rechte zurück, die in Eurem Benutzerverzeichnis, im Dokumentenmanagement oder auf den Laufwerken bereits hinterlegt sind. Die Suche liefert nur Treffer aus Dokumenten, die die fragende Person ohnehin öffnen dürfte. Niemand sieht über die KI Inhalte, die ihm sonst verschlossen bleiben. Sonderfälle wie Personaldaten behandeln wir gesondert.
Ja, das gehört für uns zum Standard. In der Oberfläche lässt sich ein einzelnes Dokument hochladen und sofort befragen – ein Angebot, ein Briefing, ein Report. Das wirkt ohne Projekt und überzeugt meist schneller als jede Demo. Wichtig ist die Abgrenzung: Eine hochgeladene Datei gehört zur jeweiligen Unterhaltung, nicht zum dauerhaft angebundenen Wissensbestand. Wer was hochladen darf und wie lange es aufbewahrt wird, legen wir vorher gemeinsam fest.
Das steuerst Du über Rollen und Gruppen. Jede Quelle bekommt eine Berechtigung, die aus Euren bestehenden Systemen stammt. Die Suche liefert nur Treffer aus Dokumenten, die die fragende Person ohnehin öffnen dürfte. Dazu gibt es eine Verwaltungssicht mit Nutzungsübersichten. Dort siehst Du, welche Bereiche das System nutzen und welche Fragen ohne Treffer bleiben. Beides brauchst Du, um die Anbindung sinnvoll weiterzuentwickeln.
Eine Dokumenten-Anbindung liefert Textstellen, eine System-Anbindung liefert Zugriff. Im ersten Fall durchsucht das System Eure Unterlagen und legt dem Modell passende Passagen vor. Im zweiten Fall spricht das Modell über eine Werkzeug-Schnittstelle wie MCP mit CRM, Ticketsystem oder Dateiablage. Es kann dann einen konkreten Vorgang nachschlagen. Beide Wege lassen sich kombinieren. Welche Werkzeuge freigegeben werden, entscheidet Ihr – und jede Aktion wird protokolliert.
Sie werden über Metadaten erkannt und ausgesteuert. Jeder Abschnitt trägt Angaben zu Fassung und Gültigkeit. Ist ein Dokument abgelöst, fließt es nicht mehr in Antworten ein oder wird deutlich als überholt gekennzeichnet. Genauso wichtig: Wird eine Datei in der Quelle gelöscht, verschwindet sie beim nächsten Abgleich aus dem Suchindex. Ohne diesen Rückweg antwortet ein System irgendwann aus Unterlagen, die es nicht mehr geben darf.
Dann zeigt das System beide Fundstellen mit Datum und Quelle, statt sich für eine zu entscheiden. Ein Sprachmodell kann inhaltliche Konflikte nicht auflösen, und es soll auch nicht so tun. Die Entscheidung gehört zu Deinem Fachbereich. Erfahrungsgemäß ist das einer der wertvollsten Nebeneffekte: Widersprüche, die jahrelang unbemerkt nebeneinander lagen, werden zum ersten Mal sichtbar und lassen sich endlich bereinigen.
Nach dem nächsten Abgleich mit der Quelle. Wie oft der läuft, legen wir pro System fest: Ein Ticketsystem ändert sich laufend, eine Norm selten. Für eilige Fälle lässt sich der Abgleich auch anstoßen, sobald ein Dokument freigegeben wird. Ein Nachtraining des Modells ist dafür nie nötig – genau das ist der Vorteil gegenüber Wissen, das im Modell steckt.
Wir – als laufendes Mandat, in Schritt 6 unseres Vorgehens. Trainiert wird dabei nicht das Modell selbst, sondern das Gesamtsystem: Testkataloge, Aufbereitung der Quellen, Anweisungen, Vorlagen und die Rückmeldungen Eurer Mitarbeitenden. Das läuft in festen Runden, bis die vereinbarten Ziele aus Schritt 1 erreicht sind. Braucht es doch ein Nachtraining, verwenden wir dafür ausschließlich gemeinsam erfundene Beispiele. Eure echten Dokumente bleiben in der Wissensanbindung.
Mit einem Katalog echter Fragen, zu denen die richtige Quelle hinterlegt ist. Daran prüfen wir zwei Dinge: Wird die passende Stelle gefunden, und bleibt die Antwort bei dem, was dort steht? Der Katalog läuft nach jeder Änderung erneut. Dazu kommen Signale aus dem Betrieb, etwa Fragen ohne Treffer und Rückmeldungen der Nutzer:innen. Daraus entsteht die Liste der nächsten Verbesserungen.
Seltener, aber nicht nie. Eine Anbindung senkt das Risiko deutlich, weil das Modell auf konkreten Textstellen arbeitet. Fehler entstehen trotzdem: Eine Passage wird falsch zusammengefasst, zwei Aussagen werden unsauber verbunden. Quellenangaben machen so etwas auffindbar, sie verhindern es nicht. Deshalb bleibt die fachliche Prüfung bei Deinem Team – besonders dort, wo Antworten nach außen gehen.
Ja, über Texterkennung. Gescannte Seiten werden zunächst in durchsuchbaren Text überführt, bevor sie zerlegt und indexiert werden. Die Qualität hängt an der Vorlage: Saubere Scans funktionieren gut, schlechte Kopien mit Handnotizen weniger. Wir prüfen das an Stichproben, bevor ein ganzer Bestand verarbeitet wird. So weißt Du früh, was verwertbar ist. Mehr zu diesem Schritt findest Du auf unserer Seite zur KI-Dokumentenverarbeitung.
Nicht zwingend, aber oft sinnvoll. Technisch funktioniert eine Anbindung auch mit einem externen Dienst. Sobald vertrauliche Unterlagen im Spiel sind, spricht viel für ein Modell auf eigener oder gemieteter Infrastruktur, weil die gefundenen Textstellen sonst nach außen gehen. Welche Variante passt, hängt an Euren Datenarten – das klären wir in der Analyse, nicht nach Bauchgefühl.
Sehr viele – die Technik ist für große Bestände gebaut. Zehntausende Seiten sind Normalfall, nicht Grenzfall. Die eigentliche Hürde ist nicht die Menge, sondern die Qualität und Struktur der Unterlagen. Ein kleiner, gepflegter Bestand liefert bessere Antworten als ein riesiger, ungeordneter. Deshalb starten wir lieber mit klar abgegrenzten Quellen und erweitern danach Schritt für Schritt, sobald die ersten Antworten überzeugen.
Nicht vollständig, aber ein Stück weit. Wir starten bewusst mit einem Bereich, in dem die Unterlagen halbwegs gepflegt sind. Dort entsteht schnell sichtbarer Nutzen. Die Aufräumarbeit läuft dann parallel und wird durch das System gesteuert: Fragen ohne Treffer zeigen genau, welche Unterlage fehlt oder veraltet ist. Das ist deutlich zielgerichteter als ein Aufräumprojekt auf Verdacht.
Sie ist eine gute Ausgangslage, wenn vor allem zwei Dinge stimmen: Die Inhalte bleiben in Deiner Umgebung, und die bestehenden Zugriffsrechte werden übernommen. Beides planen wir von Anfang an mit, dazu Protokollierung, Löschwege, Aufbewahrung und Auftragsverarbeitung. Eine vollständige Rechtsberatung können wir nicht leisten – für die datenschutzrechtliche Bewertung zieh bitte spezialisierte Datenschutzberater:innen oder Deine:n Datenschutzbeauftragte:n hinzu.
