RAG · Corporate LLM · Knowledge AI
Unternehmenswissen wird erst wertvoll, wenn es zuverlässig abrufbar ist.
RAG verbindet aufbereitetes Unternehmenswissen mit KI. Der entscheidende Schritt beginnt davor: Datenkanäle erfassen, Qualität bewerten und Verantwortlichkeiten für die Wissensbasis klären.
PDFs, Wikis, Projekte
Rollen und Freigaben
+
LLM
Belegbar und prüfbar
Nutzen im Prozess
Der wichtigste Schritt
RAG beginnt vor dem Chatbot: bei der Wissensbasis.
In vielen Unternehmen liegt wertvolles Wissen in PDFs, Projektordnern, E-Mails, Wikis, CRM-Systemen, Fachanwendungen und informellen Abläufen. Bevor ein RAG-System gebaut wird, müssen diese Kanäle und die tatsächliche Ist-Situation verstanden werden.
Erst wenn Relevanz, Aktualität, Berechtigungen und Verantwortung geklärt sind, kann ein Corporate LLM verlässliche Antworten liefern. Diese Vorbereitung ist kein Nebenschritt, sondern die Grundlage des gesamten Systems.
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.
Wissen verteilt ist
Dokumente, Projektunterlagen und Fachwissen liegen in mehreren Systemen und sind schwer auffindbar.
Antworten prüfbar sein müssen
KI-Antworten brauchen Quellen, Kontext und klare Grenzen, nicht nur schön formulierten Text.
Teams entlastet werden sollen
Recherche, Zusammenfassung und Vorprüfung wiederholen sich und binden wertvolle Fachzeit.
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
Retrieval · LLM · 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.
Use Case definieren
Welche Fragen sollen beantwortet werden, für wen und mit welchem geschäftlichen Nutzen?
Quellen prüfen
Datenqualität, Aktualität, Berechtigungen und Struktur realistisch bewerten.
Prototyp bauen
Eine fokussierte RAG-Strecke mit Testfragen, Quellenanzeige und klaren Grenzen umsetzen.
Entscheiden
Ergebnisse messen und daraus Roadmap, Integrationen und nächsten Ausbau ableiten.
Einsatzfelder
Wo RAG besonders schnell Wirkung zeigen kann.
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.
Nächster Schritt
Prüfen wir, ob RAG für Ihr Unternehmen sinnvoll ist.
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.