Artificial Intelligence Robot

Ein internes Wissenssystem mit AI

Möchten Sie, dass Kolleginnen und Kollegen schnell Antworten auf Fragen zu Produkten, Richtlinien, IT, Prozessen oder Kunden erhalten? Dann ist ein internes Wissenssystem mit einem eigenen Chatbot ideal. Retrieval-Augmented Generation (RAG) So ein System ist dank moderner Technik intelligenter denn je: Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und der Chatbot durchsucht direkt Ihre eigene Dokumentation. Dies kann vollständig sicher erfolgen, ohne Daten an externe Parteien zu leaken – selbst wenn Sie große Sprachmodelle von OpenAI oder Google verwenden.

  • Stimmt die Antwort immer mit der internen Realität überein?

  • Es werden keine Erfindungen gemacht (wie manchmal bei reinen LLMs)

  • Vertrauliche Daten werden niemals an die Außenwelt weitergegeben

Welche Tools können Sie verwenden?

Ein eigenes Wissenssystem aufzubauen ist mit verschiedenen Produkten möglich, je nach Ihren Präferenzen und Anforderungen an Datenschutz, Skalierbarkeit und Bedienkomfort.

Chatbot- und RAG-Frameworks

Vektor-Datenbanken (für Dokumentenspeicherung und schnelle Suche)

KI-Modelle

Wichtig:
Viele Tools, darunter OpenWebUI und LlamaIndex, können sowohl lokale (on-premises) als auch Cloud-Modelle anbinden. Ihre Dokumente und Suchanfragen verlassen Ihre eigene Infrastruktur nur, wenn Sie das wünschen!

So fügen Sie einfach Dokumente hinzu

Die meisten modernen Wissenssysteme bieten eine einfache Upload- oder Synchronisationsfunktion.
Das funktioniert zum Beispiel so:

  1. Laden Sie Ihre Dokumente hoch (PDF, Word, txt, E-Mails, Wiki-Seiten) über die Weboberfläche (wie OpenWebUI)

  2. Automatische Verarbeitung: Das Tool indexiert Ihr Dokument und macht es sofort für den Chatbot durchsuchbar

  3. Live-Aktualisierung: Fügen Sie eine neue Datei hinzu? Dann wird diese meist innerhalb weniger Sekunden oder Minuten in die Antworten einbezogen

Für Fortgeschrittene:
Automatische Verknüpfungen mit SharePoint, Google Drive, Dropbox oder einem 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 nach außen gelangt und was nicht

  • Integration mit Single Sign-On und Zugriffsverwaltung ist standardmäßig möglich

  • Prüfprotokolle: wer hat was eingesehen?

Bei sensiblen Informationen empfiehlt es sich, KI-Modelle on-premises oder in einer privaten Cloud zu betreiben. Aber selbst wenn Sie GPT-4 oder Gemini einsetzen, können Sie einstellen, dass Ihre Dokumente niemals als Trainingsdaten verwendet oder dauerhaft vom Anbieter gespeichert werden.

Beispiel für eine moderne Architektur

Mit OpenWebUI bauen Sie ganz 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 für ihre jeweiligen Fachgebiete einsetzen. Hier erfahren Sie wie!

1. Inhalte hinzufügen und kategorisieren

Dokumente hochladen

  • Melden Sie sich über Ihren Browser bei OpenWebUI an.

  • Gehen Sie zum Bereich 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, z. B. „HR“, „Technik“, „Vertrieb“, „Richtlinien“ usw.

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

AIR via openwebui

2. Chatbots mit eigenen Fachgebieten (Rollen)

OpenWebUI ermöglicht die Erstellung mehrerer Chatbots, jeweils mit eigener Spezialisierung oder Rolle. Beispiele:

  • HR-Bot: Fragen zu Urlaub, Verträgen und Arbeitsbedingungen.

  • IT-Support: Hilfe bei Passwörtern, Anwendungen, Hardware.

  • RichtlinienBot: Antworten zu Unternehmensrichtlinien und Compliance.

  • VerkaufsCoach: Informationen zu Produkten, Preisen und Angeboten.


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Gerard

Gerard ist als KI-Berater und Manager tätig. Mit viel Erfahrung in großen Organisationen kann er Probleme besonders schnell analysieren und auf eine Lösung hinarbeiten. In Kombination mit einem wirtschaftlichen Hintergrund sorgt er für geschäftlich verantwortbare Entscheidungen.