Die Herausforderung
Das Problem mit verstecktem Unternehmenswissen
Wissen steckt in tausenden Dokumenten, E-Mails, Wikis und Datenbanken – verstreut und schwer auffindbar
Mitarbeiter verbringen bis zu 20% ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen
Wenn erfahrene Mitarbeiter gehen, geht ihr Wissen mit – unwiederbringlich
Klassische Volltextsuche findet nur exakte Begriffe, nicht die Antwort auf die eigentliche Frage
Unsere Lösung
Unsere Lösung: RAG-basiertes Wissenssystem
Wir bauen ein KI-System, das Ihr gesamtes Unternehmenswissen versteht, verknüpft und in natürlicher Sprache abrufbar macht. Ihre Mitarbeiter stellen Fragen – das System liefert präzise Antworten mit Quellenangabe.
Für die technischen Entscheider
Technische Details
RAG-Architektur
Retrieval-Augmented Generation: Das System sucht relevante Passagen in Ihrer Wissensbasis und generiert daraus präzise Antworten.
Embedding-Modelle
Spezialisierte Embedding-Modelle für deutsche Fachtexte. Optimiert auf Ihre Domäne für maximale Relevanz der Suchergebnisse.
Vektordatenbank
Performante Vektordatenbank (z.B. Qdrant, Milvus) für schnelle semantische Suche – auch bei Millionen von Dokumenten.
Datenquellen
Anbindung an Ihre bestehenden Systeme: SharePoint, Confluence, Dateiserver, E-Mail-Archive, Datenbanken und mehr.
Aus der Praxis
Geschäftsführung & Wissensarbeit
Persönliches Wissenssystem nach dem Karpathy-Ansatz
Ein Geschäftsführer brauchte ein System, um die Themen, an denen er aktuell arbeitet, strukturiert und aktuell zu halten. Wir haben ein RAG-basiertes Wissenssystem nach der Vorlage von Andrej Karpathy aufgebaut – begrenzt auf 100 aktive Themen, mit automatischer Priorisierung und Kontextverknüpfung.
Ergebnis
Das System hält 100 aktive Themen strukturiert und aktuell. Informationen aus verschiedenen Quellen werden automatisch verknüpft. Der Geschäftsführer hat jederzeit den Überblick über alle laufenden Themen – ohne manuelles Sortieren.
SaaS & Wissensplattform
Alles-KI.com – RAG-basiertes KI-Verzeichnis
Für Alles-KI.com haben wir ein KI-Verzeichnis mit über 16.000 Tools aufgebaut. Die zentrale Herausforderung: Nutzer sollen in natürlicher Sprache suchen können – nicht nur nach Keywords, sondern nach Anwendungsfällen. Wir haben eine RAG-Pipeline implementiert, die Tool-Beschreibungen, Kategorien und Nutzerbewertungen semantisch verknüpft.
Ergebnis
Nutzer finden passende KI-Tools durch natürlichsprachliche Suche statt manueller Kategorie-Navigation. Die semantische Suche liefert relevantere Ergebnisse als klassische Keyword-Suche – besonders bei komplexen Anfragen wie 'KI-Tool für automatisierte Buchhaltung im Mittelstand'.
