Lösungsszenario · RAG · technische Dokumentation
Technisches Wissen zuverlässig finden – mit Quellen und gültigem Stand.
Dieses Lösungsszenario zeigt exemplarisch, wie Produktdokumentation, Servicewissen und Projekterfahrung zu einem internen KI-Wissenssystem verbunden werden können. RAG verbindet dafür eine gezielte Suche in freigegebenen Quellen mit einem Sprachmodell.
PDFs, Wikis, Projekte
Rollen und Freigaben
+
Sprachmodell
Belegbar und prüfbar
Nutzen im Prozess
Exemplarische Ausgangslage
Die richtige Antwort existiert – verteilt über Dokumentation, Projekte und Köpfe.
Ein technisches Unternehmen betreut variantenreiche Produkte. Handbücher liegen im DMS, ergänzende Hinweise im Wiki, gelöste Sonderfälle in Projektordnern und wichtiges Erfahrungswissen bei einzelnen Fachkräften. Vertrieb und Service stellen deshalb dieselben Fragen mehrfach und können nicht immer erkennen, welche Information noch gültig ist.
Das Zielbild ist kein allgemeiner Chatbot, sondern ein kontrollierter Rechercheprozess: Eine Frage wird eingeordnet, nur freigegebene Quellen werden durchsucht und die Antwort zeigt Fundstellen, Dokumentversion und mögliche Unsicherheiten. Erst wenn Aktualität, Berechtigungen und Verantwortung geklärt sind, beginnt der Pilot.
Vor dem RAG-Pilot
Die Wissenslandschaft muss zuerst entscheidbar werden.
Daten- & KI-Readiness erfasst die relevanten Kanäle, bewertet die Quellen und legt fest, welche Aufbereitung und Governance für einen verlässlichen KI-Zugriff nötig sind.
Dokumente, Systeme, Schnittstellen und informelle Wissenswege sichtbar machen.
Qualität, Aktualität, Redundanzen, Rechte und Verantwortlichkeiten klären.
Struktur, Metadaten, Pflege und einen realistischen Pilot-Scope definieren.
Wenn
Versionen schwer erkennbar sind
Handbücher, technische Hinweise und Projektunterlagen liegen in mehreren Ständen und Ablagen.
Wenn
Antworten belegbar sein müssen
Vertrieb und Service brauchen Quellen, Gültigkeitsstand und klare Grenzen statt nur plausibel formulierter Texte.
Wenn
Fachkräfte dieselben Fragen klären
Wiederkehrende Recherche und Rückfragen binden Fachzeit, obwohl das benötigte Wissen grundsätzlich vorhanden ist.
Systemlogik
Ein RAG‑System baut auf einer gepflegten Wissensbasis auf.
Die Qualität entsteht aus dem Zusammenspiel von Datenaufbereitung, Berechtigungen, Chunking, Retrieval, Prompting, Antwortlogik und Monitoring. Das Sprachmodell ist nur eine Komponente in dieser Kette.
Struktur · Metadaten · Versionen · Zuständigkeiten
Berechtigungen · Qualität · Versionen · Grenzen
Gezielte Suche · Sprachmodell · Prompts · Quellenbezug
Antworten · Zusammenfassungen · Prüfungen · Aktionen
RAG-Pilot
Ein guter Pilot beantwortet zuerst die richtigen Fragen.
Nach der Readiness-Phase testet der Pilot einen klar begrenzten Wissensbereich. Ziel ist ein belastbarer Nachweis, welche Quellen funktionieren, welche Fragen relevant sind und wo echte Entlastung entsteht.
01
Fragen und Nutzer abgrenzen
Welche Produkt- oder Servicefragen sollen beantwortet werden, für wen und mit welchem geschäftlichen Nutzen?
02
Quellen und Versionen prüfen
Dokumentation, Aktualität, Berechtigungen, Metadaten und verantwortliche Eigentümer realistisch bewerten.
03
Rechercheprozess erproben
Eine fokussierte RAG-Strecke mit repräsentativen Testfragen, Quellenanzeige und klaren Grenzen umsetzen.
04
Qualität und Betrieb entscheiden
Antworten fachlich bewerten und daraus Roadmap, Integrationen, Pflegeprozess und nächsten Ausbau ableiten.
Einsatzfelder
Mögliche Einsatzfelder für RAG.
Warum mit Trixner?
RAG braucht technische Tiefe und Prozessverständnis.
Der entscheidende Unterschied liegt nicht im ausgewählten Sprachmodell, sondern in der Frage, wie Wissen vorbereitet, gefunden, begrenzt und in bestehende Arbeit eingebettet wird.
Trixner digital solutions unterstützt von der ersten Potenzialanalyse bis zum belastbaren RAG-Pilot und der späteren Integration in interne Systeme.
Vertiefend: Warum RAG-Projekte bei den Daten beginnen hilft bei der Ausgangslage; RAG-Pilot richtig planen konkretisiert Scope, Testfragen und Erfolgskriterien. Den begrenzten Umsetzungsrahmen beschreibt die Leistung RAG-Pilot.
Nächster Schritt
Prüfen wir, ob dieses Szenario zu Ihrer Situation passt.
Im ersten Gespräch klären wir zunächst Datenkanäle, Ist-Situation und Reifegrad. Daraus ergibt sich, ob Aufbereitung, Readiness-Begleitung oder bereits ein RAG-Pilot sinnvoll ist.