BEISPIELIMPLEMENTIERUNG

Interner Wissens-Assistent

Wie ein Dienstleistungsunternehmen durch RAG (Retrieval-Augmented Generation) die versteckten Kosten von ständigen Unterbrechungen eliminierte und sein Onboarding radikal beschleunigte.

ERGEBNISSE
–70%
weniger Unterbrechungen
8 Sek.
Ø Antwortzeit
schnelleres Onboarding
4.200+
indexierte Dokumente

Das reale Problem

In gewachsenen Unternehmen liegt Wissen in Silos: Ein Teil auf SharePoint, ein Teil in verschachtelten Datei-Ordnern, veralteten Handbüchern, Intranet-Artikeln und in den Köpfen langjähriger Mitarbeiter. Das führt zu einem gigantischen, unsichtbaren Kostenblock: "Die Unterbrechung".

Neue Mitarbeiter verbringen Stunden mit der Suche nach dem richtigen Prozess oder der aktuellen Vorlage. Wenn sie diese nicht finden, fragen sie die erfahrensten (und teuersten) Kollegen. "Weißt du, wo das Dokument für X liegt?" oder "Wie war nochmal der Prozess für Y?" reißt Top-Performer alle 30 Minuten aus ihrem Deep-Work-Fokus. Jede dieser Unterbrechungen kostet laut Studien 20 Minuten an Produktivität.

"Unser bestes Personal verbrachte täglich zwei Stunden damit, als wandelndes Lexikon für den Rest der Firma herzuhalten."

Unsere Lösung

Wir bauen ein internes "ChatGPT", das exklusiven Zugriff auf die strukturierten und unstrukturierten Daten des Unternehmens hat (RAG-Architektur). Es liest und verarbeitet PDFs, Word-Dokumente und Wiki-Einträge.

Statt Keywords in einer schlechten Intranet-Suche einzugeben, stellen Mitarbeiter natürliche Fragen: "Wie beantrage ich Sonderurlaub?" oder "Was sind die SLAs für Premium-Kunden?". Das System antwortet sofort in natürlicher Sprache, halluziniert nicht, und – entscheidend – liefert immer den genauen Link zur Original-Quelle mit. Durch striktes Access-Management wird zudem sichergestellt, dass Praktikanten keinen Zugriff auf Management-Briefings erhalten.

Natürlichsprachliche Fragen statt Keyword-Suche
Quellenlinks bei jeder Antwort (kein Halluzinieren)
Rollenbasiertes Access-Management
Unterstützt PDF, DOCX, Wiki, Confluence
SO FUNKTIONIERT ES

Die RAG-Pipeline

01

Datenquellen anbinden

SharePoint, Confluence, Dateiserver, Wiki — alle bestehenden Wissensquellen werden automatisch indexiert.

02

Vektorisierung

Dokumente werden in semantische Vektoren umgewandelt und in einer Vektor-Datenbank lokal gespeichert.

03

Chat-Interface

Mitarbeiter stellen natürliche Fragen. Das System findet relevante Passagen und generiert präzise Antworten.

04

Access Control

Rollenbasierte Zugriffsrechte stellen sicher, dass jeder nur sieht, was er sehen darf. Audit-Log inklusive.

TRANSFORMATION

Vorher vs. Nachher

Vorher

Ø Zeit für Informationssuche45 Min. / Anfrage
Unterbrechungen / Tag (Senior)~12
Onboarding-Dauer6–8 Wochen
WissensquellenVerstreut & veraltet
Suchqualität (Intranet)Keyword-basiert

Nachher

Ø Zeit für Informationssuche8 Sekunden
Unterbrechungen / Tag (Senior)~3 (–70%)
Onboarding-Dauer2–3 Wochen (3× schneller)
Wissensquellen4.200+ Docs indexiert
SuchqualitätSemantisch + Quellen-Links
ARCHITEKTUR

RAG-Architektur im Detail

SharePointDOCX
ConfluenceWiki
DateiserverPDF
IntranetHTML
RAG-ENGINE
Embedding-Modul
Chunking & Vektorisierung
Semantische Suche
Vektor-Datenbank (lokal)
LLM Response
Antwort mit Quellenangabe
100% On-Premise DSGVO-konform RBAC / Zugriffssteuerung Audit-Log
Chat-Portal
Natürliche Fragen & Antworten
Quellen-Links
Direkt zum Original-Dokument
Nutzungs-Insights
Häufige Fragen, Wissenslücken
Kompatibel mit:SharePointConfluenceNotionGoogle DriveNextcloud
"Neue Mitarbeiter sind jetzt nach zwei Wochen produktiv statt nach sechs. Das System hat sich in den ersten drei Monaten amortisiert."

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