Richtige Antworten brauchen mehr als einen guten Prompt.

Unternehmenswissen ist verteilt, unterschiedlich aktuell und oft nur für bestimmte Rollen bestimmt. Ein produktives RAG- oder Wissenssystem muss Inhalte deshalb nicht nur finden, sondern Quellen, Gültigkeit, Berechtigungen und den fachlichen Kontext berücksichtigen.

Technopolis entwickelt die gesamte Kette: Dokumentenaufnahme, Aufbereitung, Suche, Retrieval, Modellauswahl, Antwortgenerierung, Quellenbelege, Evaluation und Integration in bestehende Anwendungen.

Freigegebene Quellen→Passender Kontext→Belegte AntwortRAG bedeutet Retrieval-Augmented Generation: Vor einer Antwort werden passende Informationen gesucht und dem Sprachmodell als überprüfbarer Kontext bereitgestellt.

WissenInterne Assistenten

Richtlinien, Handbücher und Projektdokumentation zugänglich machen.

RechercheFälle verstehen

Verträge, Vorgänge und strukturierte Daten gemeinsam durchsuchen.

ServiceAntworten mit Beleg

Kundenanfragen beantworten und Grenzfälle geregelt eskalieren.

DokumenteInhalte extrahieren

PDF, Bild, E-Mail und Formulare prüfen und strukturieren.

ZugriffRechte respektieren

Wissen über Mandanten, Teams und Berechtigungsstufen trennen.

ProdukteKI einbetten

Wissensfunktionen in bestehende SaaS-Produkte und Fachanwendungen integrieren.

// Engineering

Die Antwort ist nur das sichtbare Ende.

01

Ingestion

Dokumente und Daten werden zuverlässig übernommen, normalisiert und versioniert.

02

Retrieval

Hybrid-Suche, Metadaten und Filter liefern den richtigen Kontext für die konkrete Frage.

03

Generation

Prompts, Modelle und Ausgabeformate werden auf Aufgabe und Risikoklasse abgestimmt.

04

Berechtigungen

Der Zugriff folgt den vorhandenen Rollen und verhindert Informationslecks zwischen Nutzern.

05

Evaluation

Fachliche Testfälle messen Trefferqualität, Belege, Vollständigkeit und kritische Fehler.

06

Observability

Antworten, Kosten, Latenz, Quellen und Feedback werden im Betrieb nachvollziehbar.

BI-Erfahrung trifft generative KI.

Technopolis betrachtet Wissenssysteme nicht als getrennte Chatbot-Schicht. Erfahrung aus Business Intelligence und Big Data Analytics fließt in Datenmodell, Datenqualität, Kennzahlen, Berechtigungen und nachvollziehbare Informationswege ein.

Das ist besonders wichtig, wenn strukturierte Unternehmensdaten und unstrukturierte Dokumente gemeinsam ausgewertet werden sollen. Ein Sprachmodell darf dabei nicht unbemerkt Definitionen vermischen oder Zahlen ohne fachlichen Kontext interpretieren.

Deshalb bleiben Berechnung, Validierung und verbindliche Geschäftsregeln deterministisch. Das Sprachmodell übernimmt die Aufgaben, bei denen sprachliches Verstehen und flexible Aufbereitung tatsächlich helfen.

// Häufige Fragen

Zu RAG und Wissenssystemen.

Kann ein RAG-System Halluzinationen vollständig verhindern?

Nein. Gute Quellen, strikte Antwortregeln und Evaluation reduzieren Fehler deutlich, beseitigen sie aber nicht vollständig. Für kritische Aussagen sind Belege, Validierungen und gegebenenfalls menschliche Prüfung notwendig.

Müssen alle Dokumente in eine neue Datenbank kopiert werden?

Nicht zwingend. Je nach Quelle kann synchronisiert, referenziert oder über vorhandene Schnittstellen gesucht werden. Datenschutz, Aktualität und Zugriffsrechte bestimmen die geeignete Architektur.

Funktioniert das auch mit Tabellen und Geschäftszahlen?

Ja, aber Zahlen sollten möglichst über strukturierte Abfragen und definierte Kennzahlen bereitgestellt werden. Freies Text-Retrieval allein ist für verbindliche Berechnungen nicht ausreichend.

Können lokale Modelle eingesetzt werden?

Ja. Bei erhöhtem Schutzbedarf oder speziellen Betriebsanforderungen lässt sich die Lösung mit lokalen oder privat betriebenen Modellen umsetzen.

// Wissen nutzbar machen

Welche Frage kostet
Ihr Team heute Zeit?

Wir prüfen Quellen, Berechtigungen und gewünschte Antworten und definieren daraus einen überprüfbaren Piloten.

Anwendungsfall senden →02161 2963055

Unternehmenswissen für KI nutzbar machen.