Phase 3 — Zentraler Wissensspeicher

Worum es in dieser Phase geht

Hier entsteht das, was die meisten Menschen für „die KI" halten, obwohl der eigentliche Hebel woanders liegt: In einem Retrieval-System entscheidet die Suchqualität über die Antwortqualität. Ein hervorragendes Sprachmodell auf schlechtem Retrieval liefert überzeugend formulierten Unsinn.

Die Bausteine sind bekannt und in RAG erklärt im Detail beschrieben: Zerlegung der Dokumente in sinnvolle Abschnitte, Indexierung, Suche, Nachsortierung der Treffer, Antwortgenerierung mit Quellenangabe. Was die Umsetzung im Industriebetrieb besonders macht, sind zwei Anforderungen.

Erstens Berechtigungen: Nicht jeder darf jede Antwort bekommen. Personalunterlagen, Kalkulationen und Kundenverträge liegen im selben Bestand wie Arbeitsanweisungen. Die Rechteprüfung gehört in den Suchschritt — nicht in den Prompt.

Zweitens Belegbarkeit: In einem regulierten Umfeld ist eine Antwort ohne nachlesbare Quelle wertlos, weil niemand sie verantworten kann. Jede Aussage muss auf ein Dokument mit Stand und Fundstelle zurückführbar sein.

Typische Stolpersteine

1. Berechtigungen werden nachgelagert geprüft statt beim Retrieval — was im Kontext liegt, gibt das Modell früher oder später wieder
2. Zu große oder strukturblinde Textabschnitte: Der gefundene Kontext enthält die Antwort nicht mehr vollständig
3. Reine Vektorsuche ohne Stichwortsuche — bei Artikelnummern, Normbezeichnungen und Anlagenkürzeln bricht sie ein
4. Kein Testdatensatz: Ohne Vergleichsmaßstab lässt sich nicht unterscheiden, ob eine Änderung geholfen oder geschadet hat

Beiträge zu dieser Phase

Zu dieser Phase sind noch keine Beiträge erschienen. Die Reihe entsteht parallel zur Umsetzung — neue Beiträge kommen laufend dazu.

Weiterführend

• Alle fünf Phasen
• KI-Wissensmanagement
• RAG erklärt
• Unternehmens-KI