KI-Wissensdatenbank / RAG

Retrieval-Augmented Generation – KI-Ansatz, bei dem Sprachmodelle auf unternehmensspezifische Dokumente zugreifen, um präzise, faktentreue Antworten zu geben.

Large Language Models wie GPT sind beeindruckend, aber sie kennen Ihre Unternehmensdaten nicht. RAG (Retrieval-Augmented Generation) schließt diese Lücke: Es kombiniert die Sprachfähigkeiten eines LLMs mit dem spezifischen Wissen Ihres Unternehmens – aus Dokumenten, Handbüchern, Wikis und Datenbanken. Das Ergebnis: Ein KI-Assistent, der präzise, aktuelle und quellenbasierte Antworten zu Ihrem Unternehmen gibt.

Was ist KI-Wissensdatenbank / RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine KI-Architektur, die zwei Komponenten kombiniert: Retrieval (gezielte Suche in einer Wissensdatenbank) und Generation (Antwortgenerierung durch ein LLM basierend auf den gefundenen Informationen). Statt sich nur auf das Trainingswissen des LLMs zu verlassen, wird bei jeder Anfrage relevantes Wissen aus einer spezifischen Dokumentenbasis abgerufen und dem LLM als Kontext mitgegeben. Das LLM generiert seine Antwort dann ausschließlich auf Basis dieser Quellen – nicht aus seinem allgemeinen Training. Dadurch sind die Antworten aktuell, faktentreu und quellennachweisbar.

Wie funktioniert KI-Wissensdatenbank / RAG?

Der RAG-Prozess in vier Schritten: 1) Indexierung: Dokumente (PDFs, Word, Wiki, Confluence) werden in Chunks aufgeteilt und durch ein Embedding-Modell in Vektoren umgewandelt, die in einer Vektordatenbank (Pinecone, Weaviate, Chroma) gespeichert werden. 2) Retrieval: Bei einer Nutzeranfrage wird diese ebenfalls in einen Vektor umgewandelt und per Ähnlichkeitssuche (Cosine Similarity) die relevantesten Dokumentchunks gefunden. 3) Augmentation: Die gefundenen Chunks werden als Kontext an das LLM übergeben zusammen mit der Nutzeranfrage und der Anweisung, nur auf Basis dieser Quellen zu antworten. 4) Generation: Das LLM generiert eine natürliche Antwort, die die Informationen aus den Quellen zusammenfasst und idealerweise Quellenverweise enthält.

Praxisbeispiele

Internes Wissensportal: Mitarbeiter fragen den KI-Assistenten zu Firmenrichtlinien, Urlaubsregelungen oder technischen Anleitungen und erhalten sofort präzise Antworten mit Quellenverweis auf das jeweilige Dokument.

Technischer Support: Ein Chatbot für Kunden greift auf die gesamte Produktdokumentation, FAQ und Release Notes zu und beantwortet komplexe technische Fragen, die über einfache FAQ hinausgehen.

Rechtsabteilung: Juristen stellen Fragen zu Vertragsbedingungen, regulatorischen Anforderungen oder Präzedenzfällen – der RAG-Assistent durchsucht Tausende Dokumente und liefert relevante Passagen.

Sales Enablement: Vertriebsmitarbeiter fragen nach Produktvergleichen, Wettbewerberinformationen oder Case Studies und erhalten maßgeschneiderte Antworten aus der internen Wissensbasis.

Typische Anwendungsfälle

Internes Wissensmanagement: Zentraler KI-Zugang zu Unternehmens-Dokumentation, Policies und Handbüchern

Kundensupport: Intelligente Chatbots, die auf die gesamte Produktdokumentation zugreifen

Onboarding: Neue Mitarbeiter erhalten sofort Antworten zu Prozessen, Tools und Richtlinien

Forschung und Analyse: Schnelle Informationsgewinnung aus großen Dokumentensammlungen

Compliance: KI-gestützte Prüfung von Dokumenten gegen regulatorische Anforderungen

Vorteile und Nachteile

Vorteile

Aktualität: RAG nutzt aktuelle Unternehmensdokumente statt veraltetem Trainingswissen des LLMs
Faktentreue: Antworten basieren auf verifizierten Quellen, nicht auf LLM-Halluzinationen
Quellenangaben: Nutzer können die Quellen der Antwort prüfen und verifizieren
Datenschutz: Unternehmensdaten müssen nicht ins LLM-Training einfließen – sie bleiben in Ihrer Kontrolle
Kosteneffizient: Kein teures Fine-Tuning des LLMs nötig – neue Dokumente werden einfach indexiert

Nachteile

Dokumentenqualität: RAG ist nur so gut wie die zugrundeliegenden Dokumente (veraltete, widersprüchliche Inhalte führen zu schlechten Antworten)
Chunking-Herausforderung: Die richtige Aufteilung von Dokumenten in Chunks beeinflusst die Antwortqualität erheblich
Latenz: Retrieval + Generation dauert länger als eine reine LLM-Antwort (typisch 2-5 Sekunden)
Komplexität: Vektor-Datenbanken, Embedding-Modelle und Prompt Engineering erfordern KI-Expertise
Nicht perfekt: Auch RAG kann relevante Informationen übersehen, wenn die Suche nicht optimal konfiguriert ist

Häufig gestellte Fragen zu KI-Wissensdatenbank / RAG

RAG oder Fine-Tuning – was ist besser?

RAG wenn: aktuelle, unternehmensspezifische Informationen genutzt werden sollen, die Wissensbasis sich regelmäßig ändert, und Quellenangaben wichtig sind. Fine-Tuning wenn: das Modell einen bestimmten Schreibstil, Fachsprache oder spezielles Reasoning lernen soll. In der Praxis wird oft beides kombiniert: Fine-Tuning für Stil und Verhalten, RAG für aktuelle Fakten. Für die meisten Unternehmens-Use-Cases ist RAG die pragmatischere und kosteneffizientere Lösung.

Welche Dokumente kann ich für RAG nutzen?

Nahezu alle textbasierten Formate: PDF, Word, PowerPoint, Confluence, Notion, Markdown, HTML, E-Mails, Slack-Nachrichten und Datenbank-Inhalte. Tabellarische Daten (Excel, CSV) erfordern spezielle Aufbereitung. Bilder und Videos können durch OCR und Transkription erschlossen werden. Die Dokumentenqualität ist entscheidend: aktuelle, gut strukturierte und widerspruchsfreie Inhalte liefern die besten Ergebnisse.

Was kostet eine RAG-basierte Wissensdatenbank?

MVP (bis 500 Dokumente, ein Kanal): 15.000-30.000 EUR Entwicklung, ca. 200-500 EUR/Monat Betrieb (LLM-API + Vektor-DB). Produktivsystem (Tausende Dokumente, Multi-Kanal, Auth): 30.000-80.000 EUR Entwicklung, 500-2.000 EUR/Monat Betrieb. Enterprise (mehrere Datenquellen, Compliance, Analytics): 80.000-200.000 EUR. Self-Hosted mit Open-Source-LLM: höhere Initialkosten, aber geringere laufende API-Kosten.