RAG-basierter Wissensassistent

Mitarbeitende suchten in verstreuten Wikis, PDFs, Netzlaufwerken und Unterhaltungen nach verlässlichen Antworten. Die Stichwortsuche lieferte Dokumente statt Antworten, sodass erfahrene Kolleginnen und Kollegen zur informellen Anlaufstelle wurden.

• Unternehmenswissen lag in voneinander getrennten Quellen.
• Unstrukturierte und veraltete Inhalte erschwerten die Suche.
• Neue Mitarbeitende brauchten lange, um Informationen zu finden.
• Wiederkehrende Fragen unterbrachen die Arbeit der Teams.

Das Unternehmen verfügte über umfangreiches Wissen; der Engpass war dessen Auffindbarkeit. RAG kann Antworten auf freigegebene Quellen stützen und Zitate zur Überprüfung bereitstellen.

• Freigegebene Dokumente aus verschiedenen Repositorien indexieren.
• Passende Textstellen zu jeder Mitarbeitendenfrage abrufen.
• Antworten auf Basis interner Inhalte erstellen.
• Fehlende Belege offenlegen, statt zu raten.

Wir entwickelten einen RAG-Assistenten, der freigegebene Dokumente indexiert und bei Änderungen aktualisiert. Antworten nennen ihre Quellen, und das System enthält sich, wenn keine verlässlichen Belege vorliegen.

• Wikis, PDFs, Richtlinien und weitere Quellen indexieren.
• Relevante Textstellen abrufen und nach Relevanz ordnen.
• Quelldokumente in den Antworten zitieren.
• Bei fehlenden Belegen eine Eskalation statt einer Vermutung vorschlagen.