Quellen
Dokumente, Datenbanken, Wikis, Tickets und Fachsysteme mit Eigentümer und Aktualität.
RAG-Beratung · Vector Search · LLM-Wiki
Wissen wird
zum Arbeitssystem.
CSD Becher macht verteiltes Unternehmenswissen für Menschen und LLM-Anwendungen verlässlich nutzbar – mit Quellenbezug, Berechtigungen, Qualitätsmessung und einer Architektur für den produktiven Betrieb.
Wissensanalyse
RAG-Architektur
LLM-Aufbereitung
Evaluation & Betrieb
Zielbild
Antworten, die sich
überprüfen lassen.
Ein produktives KI-Wissenssystem beantwortet nicht nur Fragen. Es zeigt, auf welchen Quellen die Antwort basiert, berücksichtigt Zugriffsrechte und macht Qualität über echte Fachfragen messbar.
RAG sucht zur Anfrage passende Inhalte in einer Vector-Datenbank und übergibt dem Sprachmodell nur den relevanten Kontext. Ein LLM-Wiki geht weiter: Es verdichtet neue Quellen in eine versionierte, verlinkte Wissensschicht, die langfristig gepflegt werden kann.
Welche Variante passt, entscheidet sich an Aktualität, Datenmenge, Antwortgeschwindigkeit, Governance und dem gewünschten Grad an Wissenspflege – nicht am aktuellen Modelltrend.
Wissensschicht
Chunking, Metadaten, Embeddings, Vector Store oder kuratierte Wiki-Artefakte.
LLM-Aufbereitung
Retrieval, Filter, Reranking, Prompt-Vertrag, Quellenangaben und Antwortgrenzen.
Nutzung & Betrieb
API, Oberfläche, Berechtigungen, Feedback, Evaluation, Monitoring und Kostenkontrolle.
Anwendungsfälle
Wo verlässliches Wissen
direkt Arbeit spart.
Der beste Pilot beginnt mit häufigen, wichtigen Fragen und klar erkennbaren Quellen.
Support und Fachauskunft
Handbücher, Wissensartikel und bekannte Lösungen zu belegten Antwortvorschlägen verbinden.
Technisches Produktwissen
Spezifikationen, Varianten, Freigaben und Änderungen über Systeme hinweg gezielt auffindbar machen.
Projekt- und Prozesswissen
Entscheidungen, Regeln, Übergaben und Erfahrungen mit Quelle, Version und Verantwortlichkeit sichern.
Projektablauf
Klein starten.
Belegbar verbessern.
Ein Pilot ist dann wertvoll, wenn er früh zeigt, welche Daten- und Qualitätsprobleme wirklich gelöst werden müssen.
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01
Fragen und Nutzen definieren
Echte Nutzerfragen, Fehlerrisiken, Zeitaufwand und messbare Erfolgswerte festlegen.
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02
Quellen und Rechte prüfen
Repräsentative Inhalte, Metadaten, Datenqualität, Aktualität und Berechtigungen erfassen.
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03
Retrieval-Prototyp aufbauen
Chunking, Embeddings, Filter, Vector Store und Reranking gegen die Testfragen abstimmen.
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04
Antwortvertrag festlegen
Quellenpflicht, Unsicherheit, Ablehnung, Format und fachliche Grenzen explizit definieren.
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05
Qualität automatisiert messen
Referenzfragen, Retrieval-Treffer, Antworttreue, Latenz und Kosten kontinuierlich auswerten.
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06
Produktiv integrieren
Authentifizierung, API, Oberfläche, Monitoring, Feedback und Betriebsverantwortung anbinden.
Qualität & Governance
Vertrauen entsteht
durch Kontrollen.
Ein Sprachmodell ersetzt keine Datenverantwortung. Das System muss Grenzen erkennen und Unsicherheit sichtbar machen.
Quellen bleiben erreichbar
Jede fachliche Aussage verweist auf den verwendeten Abschnitt, seine Version und den Ursprung.
Retrieval respektiert Rechte
Zugriffsfilter greifen vor der Antwort; abgeleitetes Wissen erhält keine weitergehenden Rechte als seine Quellen.
Qualität wird regressionsfest
Änderungen an Daten, Modellen und Prompts werden gegen dieselben fachlichen Prüffälle gemessen.
Vertiefung
Architektur verstehen.
Fundiert entscheiden.
Die Wissensseiten zeigen technische Abläufe, Diagramme und Konfigurationsmuster im Detail.
Pilotprojekt
Welche Fragen kosten heute
zu viel Zeit?
Drei typische Nutzerfragen und zwei repräsentative Quellen reichen für eine erste technische Einschätzung.
Direkter Kontakt
info@csd-becher.de ↗Beschreiben Sie kurz Zielgruppe, Wissensquellen und die Antworten, die heute schwer zu finden sind.
RAG-Pilot besprechen