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Wissensbasis

Ihre Dokumente. Ihre eigene Datenbank.

Ein allgemeines Sprachmodell weiß viel über die Welt, aber nichts über Ihre Verträge, Ihre Normen und Ihre Projekte. Die Wissensbasis gibt Ai.DOING genau dieses Wissen, in einer Vektor-Datenbank, die nur Ihrer Instanz gehört.

So funktioniert es

Die KI liest nach, bevor sie antwortet

Fachleute nennen das Verfahren Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG. Für Sie heißt es: Antworten stützen sich auf Ihre Unterlagen, und Sie sehen, auf welche.

  1. HochladenSie legen Dokumente in eine Sammlung, etwa „Verträge“ oder „Qualitätshandbuch“, per Browser oder automatisiert über die API.
  2. ErschließenIhre Instanz zerlegt die Texte in Abschnitte und legt sie mit einem Suchmodell in Ihrer eigenen Vektor-Datenbank ab.
  3. FragenBei jeder Frage sucht die Instanz die passendsten Abschnitte heraus, nur aus Sammlungen, die die Person sehen darf.
  4. AntwortenLyra formuliert die Antwort aus diesen Abschnitten und nennt die Quellen. Danach vergisst das Modell den Kontext.

Spezialisierung

Vom Werkstudenten zum Fachassistenten

Ein Standard-Sprachmodell ist wie ein kluger Werkstudent am ersten Tag: schnell, sprachgewandt, aber ohne Ihr Fachwissen. Was ihn zum Fachassistenten macht, ist Ihr Material: Verträge, Normen, Akten, Projektunterlagen, Vorlagen.

Über die eigene Wissensbasis, auf Wunsch ergänzt um Fachbegriffe und Prüfregeln, antwortet Ai.DOING zu Ihren Themen fundierter als ein öffentlicher Chatbot, der Ihre Unterlagen nicht kennt und nicht kennen darf.

  • Kanzlei: Mustertexte, Schriftsätze und interne Leitfäden
  • Fertigung: Normen, Stücklisten, Wartungshandbücher und Angebote früherer Jahre
  • Verwaltung: Satzungen, Richtlinien, Vorlagen und Beschlüsse
  • Jedes Team: Prozessbeschreibungen, FAQ, Onboarding-Unterlagen
Illustration: Dokumente und Nachrichten schweben über einem Schreibtisch mit Kaffeetasse

Warum kein Training

Ihr Wissen gehört in Ihre Datenbank, nicht in ein Modell

Man könnte ein Modell auch mit Ihren Daten nachtrainieren. Wir tun das bewusst nicht. Was einmal in den Gewichten eines Modells steckt, lässt sich weder gezielt löschen noch sauber auf Berechtigungen beschränken.

In der Wissensbasis dagegen bleibt jedes Dokument ein Dokument: einzeln auffindbar, einzeln geschützt, einzeln löschbar. Das ist für Datenschutz und Berufsgeheimnis der entscheidende Unterschied.

Wissensbasis (RAG)

So arbeitet Ai.DOING

  • Dokumente bleiben einzeln löschbar
  • Rechte je Sammlung und Person
  • Neue Unterlagen nach dem Hochladen nutzbar
  • Quellenangabe in der Antwort
Training mit Kundendaten

Machen wir nicht

  • Wissen im Modell nicht mehr löschbar
  • keine Rechte innerhalb eines Modells
  • jede Änderung braucht neues Training
  • Herkunft einer Antwort unklar

Rechte und Löschen

Wer was weiß, bestimmen Sie

Sammlungen mit Rechten

Personalakten nur für die Personalabteilung, Mandantenakten nur für das zuständige Team. Die KI findet nur, was die fragende Person sehen darf.

Löschen ohne Rückstand im Modell

Entfernen Sie ein Dokument aus einer Sammlung, entfernt Ihre Instanz auch die zugehörigen Einträge aus der Vektor-Datenbank. Im Modell war es nie; Sicherungen folgen den Fristen des Löschkonzepts.

Eine Datenbank je Kunde

Die Vektor-Datenbank gehört zu Ihrer Instanz. Es gibt keinen gemeinsamen Suchindex, in dem Ihre Abschnitte neben denen anderer Kunden liegen.

Beim Start helfen wir: Welche Dokumente sich eignen, wie man Sammlungen sinnvoll schneidet und was vorher bereinigt werden sollte, besprechen wir im Piloten. Ordentliche Ablagen liefern spürbar bessere Antworten.

Mit Ihren Dokumenten

Wie gut antwortet Ai.DOING auf Ihre Fragen?

Im Piloten befüllen wir eine erste Sammlung gemeinsam mit Ihnen und messen an echten Fragen aus Ihrem Alltag, was die Wissensbasis leistet.