Unternehmenswissen

Antworten aus Ihrem Unternehmenswissen

Finden Sie Antworten in Ihren eigenen Handbüchern, Richtlinien und Dokumenten – mit den passenden Quellen.

Wissen nutzbar machen Lösungsmuster ansehen

Dokumentensuche am weißen Schreibtisch im WIESCHER-Büro mit Holzfenstern und Blick ins Grüne. — KI-generierte Szene auf Basis unserer Büroräume.

Schwerpunkte

Die Aufgabe

Die Suche findet passende Textstellen in Ihren freigegebenen Dokumenten. Daraus kann eine Antwort mit Quellenangaben entstehen. Dieses Verfahren heißt RAG. Bestehende Zugriffsrechte bleiben wichtig; Antworten müssen je nach Aufgabe geprüft werden.

Was die Lösung abbildet

geprüfte und freigegebene Dokumente
rollenbezogene Zugriffe
passende Textstellen zur Frage finden
Quellen anzeigen und aktuell halten

Geeignete Ausgangspunkte

Richtlinien und Handbücher
Produktwissen
wiederkehrende Fachfragen
wissensintensive Recherche

Was Menschen entscheiden

Fachbereiche verantworten Quellen, Freigaben und Aktualität.

Kurzantwort und Prüfprinzipien

Was bedeutet RAG für Unternehmenswissen?

Retrieval-Augmented Generation verbindet eine Anfrage mit relevanten Abschnitten aus freigegebenen Wissensquellen. Das Modell erhält diese Fundstellen zur jeweiligen Anfrage als Kontext; die Inhalte werden dadurch nicht automatisch Teil seines Trainings. RAG schafft Quellenkontext, garantiert aber keine richtige oder vollständige Antwort.

Was vor dem Betrieb geklärt sein muss

Quellen benötigen einen festgelegten Zweck, fachliche Eigentümer, Version, Gültigkeit und einen kontrollierten Prozess für Freigabe, Änderung und Entfernung.

zugelassene Wissensbereiche
rollenbezogene Zugriffsrechte im Wissens- und Suchsystem
nachvollziehbare Herkunft und Freigabe
Umgang mit fehlenden, widersprüchlichen oder manipulierten Inhalten

Wie Qualität geprüft wird

Qualität und Abdeckung werden mit repräsentativen Fragen, erwarteten Fundstellen, schwierigen Gegenbeispielen und Fragen geprüft, die unbeantwortet bleiben sollten. Bewertet werden auch Quellenauswahl, Berechtigung, Widerspruchserkennung und fachliche Prüfbarkeit. Folgenreiche Aussagen bleiben einer benannten fachlichen Prüfung vorbehalten.

Offizielle Primärquellen

Inhalt aktualisiert am 13. August 2026.

Redaktionell geprüft am 12. August 2026.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — CSRC Glossary (NIST AI 100-2e2025)National Institute of Standards and Technology (NIST)
Generative AI Models: Opportunities and Risks for Industry and AuthoritiesBundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI)
Orientierungshilfe zu RAG-Systemen (Deutsch)Datenschutzkonferenz (DSK)
Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1)National Institute of Standards and Technology (NIST)

Welche Aufgabe möchten Sie vereinfachen?

Wir beginnen bei Aufgabe, Menschen und bestehendem Ablauf – und prüfen dann, welche Form von KI wirklich sinnvoll ist.

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