Künstliche‑Intelligenz‑Roboter

Ein internes Wissenssystem mit KI

Möchten Sie, dass Kollegen schnell Antworten auf Fragen zu Produkten, Richtlinien, IT, Prozessen oder Kunden erhalten? Dann ist ein internes Wissenssystem mit einem eigenen Chatbot ideal. Dank Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ist ein solches System schlauer denn je: Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und der Chatbot sucht direkt in Ihrer eigenen Dokumentation. Das kann völlig sicher geschehen, ohne Daten an externe Parteien zu leaken – selbst wenn Sie große Sprachmodelle von OpenAI oder Google nutzen.

  • Stimmt die Antwort immer mit der internen Realität überein
  • Es werden keine Halluzinationen erzeugt (wie manchmal bei reinen LLMs)
  • Werden vertrauliche Daten niemals mit der Außenwelt geteilt

Welche Tools können Sie verwenden?

Ein eigenes Wissenssystem kann mit verschiedenen Produkten eingerichtet werden, abhängig von Ihren Präferenzen und Anforderungen an Datenschutz, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit.

Chatbot und RAG-Frameworks

Vektor‑Datenbanken (für Dokumentenspeicherung und schnelle Suchfunktion)

KI‑Modelle

Wichtig:
Viele Werkzeuge, darunter OpenWebUI und LlamaIndex, können sowohl lokale (On-Premises) als auch Cloud‑Modelle anbinden. Deine Dokumente und Suchanfragen verlassen niemals deine eigene Infrastruktur, es sei denn, du möchtest es.

So fügen Sie einfach Dokumente hinzu

Die meisten modernen Wissens‑systeme bieten eine einfache Upload‑ oder Synchronisationsfunktion.
So funktioniert es zum Beispiel:

  1. Laden Sie Ihre Dokumente hoch (PDF, Word, txt, E-Mails, Wiki‑Seiten) über die Weboberfläche (wie OpenWebUI)
  2. Automatische Verarbeitung: Das Tool indiziert Ihr Dokument und macht es sofort durchsuchbar für den Chatbot
  3. Live aktualisieren: Fügen Sie eine neue Datei hinzu? Dann wird diese in der Regel innerhalb weniger Sekunden oder Minuten in die Antworten einbezogen.

Für Fortgeschrittene:
Automatische Anbindungen an SharePoint, Google Drive, Dropbox oder einen Fileserver sind mit LlamaIndex oder Haystack gut möglich.

Daten bleiben sicher und intern

Egal, ob Sie sich für eigene Modelle oder große Cloud‑Modelle entscheiden:

  • Sie bestimmen selbst, was veröffentlicht wird und was nicht
  • Integration mit Single Sign-On und Zugriffsverwaltung ist standardmäßig möglich
  • Audit‑Protokolle: wer hat was eingesehen?

Für sensible Informationen wird empfohlen, KI‑Modelle on‑premises oder in einer privaten Cloud zu nutzen. Aber selbst wenn Sie GPT‑4 oder Gemini einsetzen, können Sie festlegen, dass Ihre Dokumente niemals als Trainingsdaten verwendet oder dauerhaft vom Anbieter gespeichert werden.

Beispiel für ein modernes Setup

Mit OpenWebUI Bauen Sie einfach ein sicheres, internes Wissenssystem, in dem Mitarbeitende Fragen an spezialisierte Chatbots stellen können. Sie können Dokumente hochladen, nach Kategorien ordnen und verschiedene Chatbots als Experten in ihrem jeweiligen Fachgebiet agieren lassen. Hier erfahren Sie, wie!

1. Inhalte hinzufügen und kategorisieren

Dokumente hochladen

  • Melden Sie sich bei OpenWebUI über Ihren Browser an.
  • Gehen Sie zum Abschnitt Dokumente oder Wissensdatenbank.
  • Klicken Sie auf Hochladen und wählen Sie Ihre Dateien aus (PDF, Word, Text, usw.).
  • Tipp: Fügen Sie beim Hochladen eine Kategorie oder ein Label hinzu, wie z. B. „HR“, „Technik“, „Vertrieb“, „Politik“, usw.

Vorteil: Durch Kategorisierung kann sich der richtige Chatbot (Experte) auf relevante Quellen konzentrieren und Sie erhalten stets eine passende Antwort.

AIR über openwebui

2. Chatbots mit eigenen Spezialgebieten (Rollen)

OpenWebUI ermöglicht das Erstellen mehrerer Chatbots, jeder mit einer eigenen Spezialisierung oder Rolle. Beispiele:

  • HR-Bot: Fragen zu Urlaub, Verträgen, Arbeitsbedingungen.
  • IT-Support: Hilfe bei Passwörtern, Anwendungen, Hardware.
  • RichtlinienBot: Antworten zu Unternehmensrichtlinien und Compliance.
  • VertriebsCoach: Informationen zu Produkten, Preisen und Angeboten.

Direkt loslegen oder lieber Hilfe?

Möchten Sie schnell ein Proof-of-Concept durchführen? Zum Beispiel mit OpenWebUI und mit LlamaIndex hast du oft innerhalb eines Nachmittags eine Online-Demo!
Möchten Sie es professionell einrichten, an Ihre bestehende IT anbinden oder muss es wirklich sicher sein?
NetCare unterstützt bei jedem Schritt: von der Auswahlhilfe bis zur Implementierung, Integration und Schulung.

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Gerard

Gerard ist als KI-Berater und Manager tätig. Mit umfangreicher Erfahrung in großen Organisationen kann er ein Problem besonders schnell analysieren und an einer Lösung arbeiten. In Kombination mit einem wirtschaftlichen Hintergrund sorgt er für geschäftlich verantwortungsvolle Entscheidungen.