Das Wissen war da, nur keiner fand es. Jetzt fragt man einfach.
Ein Team hatte Handbücher, Verträge und Protokolle über Jahre in Ordnern angesammelt. Die Antwort auf eine Frage stand irgendwo. Man musste nur wissen, in welchem der 400 PDFs. Wir haben daraus eine Wissensdatenbank gemacht, die man in normaler Sprache fragt und die mit Quelle antwortet. Lokal gehostet, DSGVO-konform.
Die Ausgangssituation: die Suche war „frag mal die Kollegin"
Das Wissen lag verstreut auf dem Netzlaufwerk, in E-Mail-Anhängen und in den Köpfen einzelner Leute. Wer eine Antwort brauchte, durchsuchte Ordner, öffnete zehn Dokumente oder fragte herum, und die Person, die es wusste, war natürlich gerade im Urlaub.
- ✕ Volltextsuche fand Dateinamen, keine Antworten. „irgendwas mit Kündigungsfrist" lieferte 60 Treffer und keine Auskunft.
- ✕ Wissen hing an Personen. Ging jemand, ging das Wissen mit, oder es lag in einem Kopf, an den man nicht rankam.
- ✕ Öffentliche KI-Tools waren tabu. Verträge und Kundendaten durften das Haus nicht verlassen, also fiel ChatGPT & Co. aus.
- ✕ Antworten ohne Beleg sind wertlos. Eine KI, die frei fabuliert, hilft bei Verträgen niemandem. Man muss sehen, woher die Aussage kommt.
Was wir daraus gemacht haben
Eine Wissensdatenbank mit KI-Suche (RAG): Dokumente werden hochgeladen, in Sinnabschnitte zerlegt und durchsuchbar gemacht. Fragen werden in normaler Sprache beantwortet, immer mit Angabe der Quelle. Das Sprachmodell läuft lokal auf dem eigenen Server, sensible Daten werden vorher pseudonymisiert.
Reinwerfen, den Rest macht das System.
PDF, Word, Excel, CSV oder eine Web-URL: alles landet in derselben Wissensbasis. Der Text wird automatisch extrahiert, in Abschnitte von rund 500 Wörtern zerlegt und indiziert. In Ordnern strukturiert bleibt trotzdem alles auffindbar.
- Viele Formate: PDF, DOCX, XLSX, CSV, TXT, JSON, XML + URL-Import
- Automatische Text-Extraktion und Chunking
- In Ordnern strukturiert, per Suche sofort auffindbar
Fragen wie einem Kollegen, antworten mit Beleg.
Statt Ordner zu durchwühlen, stellt man die Frage in normaler Sprache. Die KI durchsucht die passenden Abschnitte über alle Dokumente hinweg und formuliert eine Antwort, immer mit Angabe, aus welcher Datei und welchem Abschnitt sie kommt. Man kann jede Aussage sofort nachprüfen.
- Antworten über mehrere Dokumente hinweg
- Jede Aussage mit Quelle, kein Fabulieren
- Wissen bleibt im Haus, auch wenn Leute gehen
KI ja, aber die Daten bleiben im Haus.
Das Sprachmodell läuft lokal über Ollama auf dem eigenen Server. Nichts geht an eine Cloud oder einen US-Dienst. Personenbezogene Angaben wie E-Mail, Telefon, IBAN und Adressen werden automatisch pseudonymisiert, bevor sie verarbeitet werden, sodass sich auch Verträge und Kundendaten bedenkenlos durchsuchen lassen.
- Lokales LLM, keine Cloud, keine Datenweitergabe
- Automatische PII-Pseudonymisierung
- DSGVO-konform, auch für Verträge und Kundendaten
Aus 400 PDFs wurde eine Wissensbasis, die man einfach fragt.
Das Wissen bleibt im Haus, auch wenn Leute gehen. Statt in 400 PDFs zu suchen, fragt jede und jeder in normaler Sprache und bekommt in Sekunden eine belegte Antwort, ohne dass ein einziges Dokument den eigenen Server verlässt.