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. RAG steht für Retrieval-Augmented Generation: Das System sucht passende interne Quellen und gibt sie dem Sprachmodell als überprüfbaren Kontext.
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.
Bei RAG sucht der „Retrieval“-Schritt passende Inhalte, „Augmented“ ergänzt die Frage um diese Fundstellen und „Generation“ formuliert daraus eine Antwort. 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
Dokumente sinnvoll strukturieren, mit Fachinformationen versehen und nach Bedeutung auffindbar machen.
Antwortaufbereitung
Die besten Fundstellen auswählen, Berechtigungen prüfen und Antworten auf belegte Inhalte begrenzen.
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.
Als Ergebnis entstehen ein bewertetes Zielbild, ein getesteter Prototyp und eine belastbare Entscheidungsgrundlage für den produktiven Ausbau.
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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 Einschätzung von Nutzen, Datenlage und sinnvoller Pilotgröße.
Direkter Kontakt
info@csd-becher.de ↗Beschreiben Sie kurz Zielgruppe, Wissensquellen und die Antworten, die heute schwer zu finden sind.
RAG-Pilot besprechen