KI-Data-Hub damit KI Ihr Wissen kennt
- Standort Bayern · DACH-weit
- DSGVO-konform · AVV inklusive
- Antwort in 24h · Angebot nach dem Scoping
Was ist KI-Data-Hub?
Ein KI-Data-Hub ist die Schicht zwischen Ihren Datenquellen und Ihren KI-Anwendungen. Er sammelt Inhalte aus Dokumentenablagen, Wikis, Ticketsystemen und Geschäftsanwendungen, zerlegt sie in durchsuchbare Abschnitte, hält sie aktuell und liefert sie an Sprachmodelle, wenn diese eine Frage beantworten sollen. Das Verfahren heißt Retrieval-Augmented Generation (RAG). Es verbindet ein Sprachmodell mit Ihrem Firmenwissen, ohne das Modell neu zu trainieren.
Vier Bausteine einer KI-Wissensdatenbank
Eine gute Antwort entsteht in der Datenschicht. Das Modell formuliert nur, was die Suche vorher gefunden hat.
Anbindung
Microsoft 365, Confluence, Jira, SAP, Dokumentenablagen und eigene Datenbanken. Wir beginnen mit den Quellen, bei denen Suchen heute am meisten Zeit kostet.
Aufbereitung
Inhalte werden in sinnvolle Abschnitte geteilt und in einen Suchindex überführt. Hier entscheidet sich, ob die Suche das Richtige findet, deshalb steckt hier der meiste Feinschliff.
Berechtigungen
Der Hub übernimmt die Rechte der Quellsysteme. Was jemand im Original nicht sehen darf, erscheint auch in keiner Antwort.
Abfrage
Assistenten, Agenten und Automationen fragen den Hub über eine Schnittstelle ab und bekommen Abschnitte samt Quelle zurück.
Der Hub speist alles, was Ihre Daten braucht
Einmal aufgebaut, nutzen mehrere Anwendungen dieselbe Datenschicht.
Wissensassistent
Mitarbeiter stellen Fragen in ganzen Sätzen und bekommen eine Antwort mit Verweis auf das Dokument, aus dem sie stammt.
KI-Agenten
Ein Agent schlägt im Hub nach, bevor er handelt: Vertragsklausel, Preisliste, Arbeitsanweisung. Mehr zu KI-Agenten.
Automationen
Prozesse, die Angaben aus mehreren Systemen brauchen, holen sie aus einer Stelle. Mehr zu KI-Automatisierung.
Mit zwei Quellen beginnen und an echten Fragen prüfen
So sehen Sie früh, ob die Antworten stimmen, bevor der Hub wächst.
Fragen sammeln
Welche Fragen kosten Ihr Team heute Zeit? Daraus ergeben sich die ersten Quellen und die Prüfliste für später.
Quellen anbinden
Wir schließen ein bis zwei Systeme an, bereiten die Inhalte auf und übernehmen die Zugriffsrechte.
An echten Fragen prüfen
Ihr Team stellt die gesammelten Fragen. Wir messen, ob die richtige Quelle gefunden wird, und stellen die Suche nach.
Erweitern und betreiben
Weitere Quellen, Assistenten und Agenten kommen dazu. Synchronisation und Protokollierung laufen im Betrieb mit.
Wie der Hub zu den anderen Bausteinen passt
RAG bringt einem Modell Wissen bei, Fine-Tuning bringt ihm Stil und Fachlogik bei. Die meisten Vorhaben beginnen mit dem Hub, weil neue Dokumente sofort verfügbar sind und sich jede Antwort belegen lässt. Ein angepasstes Modell kommt dazu, wenn die Fachsprache es verlangt. Dazu finden Sie mehr bei den Custom AI Models und im Praxis-Guide zum Fine-Tuning.
Wo das Modell läuft, entscheiden Sie: in Frankfurt, auf eigener Hardware oder über eine API. Der Betrieb steht unter KI-Hosting. Eine fertige Plattform mit Hub, Modell und Oberfläche gibt es als BaseGPT.
Antworten zu RAG, Berechtigungen und Aufwand
Was ist ein KI-Data-Hub?
Ein KI-Data-Hub ist die Schicht zwischen Ihren Datenquellen und Ihren KI-Anwendungen. Er sammelt Dokumente, Tickets, Wiki-Seiten und Geschäftsdaten, zerlegt sie in durchsuchbare Abschnitte und hält sie aktuell. Ein Assistent oder Agent fragt den Hub, bevor er antwortet, und nennt die Quelle seiner Antwort. So arbeitet die KI mit Ihrem Wissen, ohne dass Sie ein Modell neu trainieren müssen.
Was ist RAG?
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Bei jeder Frage sucht das System zuerst die passenden Abschnitte in Ihren Daten und gibt sie dem Sprachmodell als Grundlage mit. Die Antwort stützt sich dadurch auf Ihre Unterlagen und lässt sich auf eine Quelle zurückführen. Neue Dokumente sind sofort verfügbar, weil nichts nachtrainiert wird.
Welche Datenquellen lassen sich anbinden?
Dokumentenablagen, Microsoft 365, Confluence, Jira, SAP sowie eigene Datenbanken und Repositories. Welche Quellen sinnvoll sind, klären wir im ersten Schritt gemeinsam. Meist beginnen wir mit ein bis zwei Quellen, bei denen Suchen heute am meisten Zeit kostet, und erweitern von dort.
Wie bleiben Zugriffsrechte erhalten?
Der Hub übernimmt die Berechtigungen der Quellsysteme. Wer ein Dokument im Original nicht sehen darf, bekommt es auch in keiner Antwort angezeigt. Anfragen werden protokolliert, und personenbezogene Angaben lassen sich maskieren.
Wann reicht RAG nicht aus und wann lohnt Fine-Tuning?
RAG bringt dem Modell Wissen, Fine-Tuning bringt ihm Ausdrucksweise und Fachlogik bei. Wenn Ihre Mitarbeiter Antworten aus Dokumenten brauchen, ist RAG der richtige Anfang. Wenn das Modell einen festen Stil treffen oder eine Fachsprache sicher beherrschen soll, kommt Fine-Tuning dazu. Beides lässt sich kombinieren, und wir empfehlen die Reihenfolge nach Ihrem Fall.
Kann der Data-Hub auf eigener Infrastruktur laufen?
Ja. Der Hub läuft in Frankfurt oder auf Ihrer Hardware, gemeinsam mit einem selbst gehosteten Modell oder als Anbindung an eine API, je nach Ihren Vorgaben. Zum Betrieb des Modells finden Sie mehr unter KI-Hosting.
Wie lange dauert der Aufbau?
Ein erster Hub über eine oder zwei Quellen steht typischerweise nach einigen Wochen und lässt sich an echten Fragen prüfen. Die Dauer hängt an Zustand und Zugänglichkeit der Daten. Nach dem Scoping bekommen Sie einen Zeitplan und auf Wunsch ein Festpreis-Angebot.
Was kostet ein KI-Data-Hub?
Die Kosten hängen an der Zahl der Quellen, der Datenmenge und dem Betrieb. Den Aufbau bekommen Sie nach dem Scoping zum Festpreis, wenn Sie das möchten. Für eine erste Einordnung genügt ein Gespräch darüber, welche Fragen Ihr Team heute nicht schnell beantworten kann.
Welche Fragen kann Ihr Team heute nicht schnell beantworten?
Erzählen Sie uns, wo Ihre Mitarbeiter am meisten Zeit mit Suchen verbringen. Daraus leiten wir die ersten Datenquellen ab und besprechen den Aufbau gern persönlich.