Beantwortet von der Redaktion von Business.Digital Stand
Eine KI-Wissensdatenbank ermöglicht es, dass ein KI-System Fragen nicht auf Basis allgemeinem Weltwissen beantwortet, sondern auf Basis deiner eigenen Unternehmensdokumente. Das ist der Unterschied zwischen einer generischen KI und einem Assistenten, der wirklich dein Unternehmen kennt.
Was du vorbereiten musst
Sammle alle Dokumente, die für den Anwendungsfall relevant sind. Das können sein: interne FAQs und Handbücher, Produktbeschreibungen und technische Datenblätter, Richtlinien und Prozessdokumentationen, Supportantworten und Lösungsanleitungen.
Die Qualität der Wissensdatenbank bestimmt die Qualität der Antworten. Unpräzise, veraltete oder widersprüchliche Dokumente führen zu unpräzisen Antworten.
Wie die Technologie funktioniert
Das dahinterliegende Konzept heißt RAG (Retrieval Augmented Generation). Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, durchsucht das System zuerst deine Dokumente nach relevantem Inhalt. Dieser Inhalt wird dann gemeinsam mit der Frage an das KI-Modell übergeben, das eine Antwort auf dieser konkreten Grundlage formuliert.
Das verhindert Halluzinationen: Die KI erfindet keine Informationen, sondern bezieht sich auf das, was du hinterlegt hast. Sie kann auch angeben, wenn eine Frage in deinen Dokumenten keine Antwort findet.
Werkzeuge und Plattformen
Es gibt fertige Lösungen wie Notion AI, Confluence AI oder spezialisierte Tools wie Guru, Tettra oder benutzerdefinierte RAG-Setups auf Basis von OpenAI oder anderen Modellen. Die richtige Wahl hängt davon ab, wo deine Daten bereits liegen und wie komplex dein Anwendungsfall ist.
Der Aufwand im Überblick
Das Aufsetzen eines einfachen RAG-Systems mit 50 bis 100 Dokumenten dauert wenige Wochen. Der größte Aufwand liegt in der Vorbereitung der Dokumente: bereinigen, strukturieren, Formate anpassen.
Wenn du eine KI-Wissensdatenbank für dein Unternehmen aufbauen willst, begleiten wir den Prozess: KI-Implementierung.