Canonical: https://nexuri.de/guides/knowledge-assistant Language: de Praxisleitfaden · Unternehmenswissen # Ein KI-Wissensassistent, der seine Quellen zeigt. Arbeitsanweisungen, Produktwissen und interne Dokumente helfen nur, wenn Ihr Team sie findet. Ein interner Assistent kann freigegebene Inhalte durchsuchen und Antworten mit Quellen vorbereiten. Entscheidend sind Datenqualität, Zugriffsrechte und eine ehrliche Antwort, wenn Wissen fehlt. [Wissensassistent besprechen](https://nexuri.de/ai-check) [Beispiel ansehen](https://nexuri.de/guides/knowledge-assistant#example) 01 Mit einem klaren Wissensbereich beginnen 02 Quellen und Rechte gemeinsam planen 03 Antworten mit echten Fragen prüfen 01 / Ein anschauliches Beispiel ## Eine Frage. Die passende Fundstelle. Illustrativer Ablauf für einen internen Assistenten. Die Frage und die Dokumente sind Beispiele, keine Kundendaten oder nachgewiesenen Ergebnisse. Beispiel einer internen Frage > „Welche Unterlagen brauchen wir für die Übergabe eines neuen Objekts?“ - 01 Zugriff prüfen. Die angemeldete Person wird erkannt. Nur freigegebene Inhalte, die sie sehen darf, kommen für die Suche infrage. - 02 Passende Inhalte finden. Die Suche liefert relevante Abschnitte aus aktuellen Arbeitsanweisungen und Checklisten. Dokumentversion und Fundstelle bleiben erhalten. - 03 Antwort mit Quellen vorbereiten. Der Assistent fasst die gefundenen Inhalte zusammen und verlinkt die zugrunde liegenden Dokumente. Die Person kann die Antwort am Original prüfen. - 04 Lücken offen benennen. Wenn keine passende Grundlage vorliegt oder Dokumente widersprechen, soll der Assistent das zeigen und auf die zuständige Person verweisen. Quellen verbessern die Prüfbarkeit, garantieren aber keine korrekte Antwort. Ihr Team braucht passende Qualitätsprüfungen und bleibt bei wichtigen Entscheidungen verantwortlich. 02 / Das Prinzip ## RAG verbindet Suche mit einer verständlichen Antwort. Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, ergänzt eine KI-Anfrage um passende Inhalte aus einer Wissensquelle. Für einen internen Assistenten bedeutet das: zuerst relevante Unterlagen suchen, dann die Antwort darauf stützen. Kurz erklärt Retrieval-Augmented Generation (RAG) sucht zuerst passende Abschnitte in freigegebenen Dokumenten und lässt die KI ihre Antwort darauf stützen. Ein eigenes Modell muss dafür meist nicht trainiert werden; die Qualität hängt vor allem von aktuellen, lesbaren Quellen ab. ### Die Quelle bleibt der Ausgangspunkt. Verlässliche Antworten brauchen aktuelle, gut lesbare Inhalte. Veraltete Dokumente, Scans ohne erkannten Text und widersprüchliche Versionen sollten vorab betrachtet werden. ### Ein definierter Wissensbereich. Starten Sie zum Beispiel mit einer Sammlung freigegebener Arbeitsanweisungen. So lassen sich typische Fragen, fehlende Inhalte und Verantwortlichkeiten gezielt prüfen. ### Änderungen gehören zum Betrieb. Neue Versionen, entfernte Dokumente und geänderte Rechte müssen im Suchsystem berücksichtigt werden. Dafür braucht es einen vereinbarten Aktualisierungsprozess. 03 / Vertrauen & Zugriff ## Eine Antwort darf keine neue Berechtigung schaffen. Der Assistent sollte die bestehenden Zugriffsgrenzen Ihres Unternehmens berücksichtigen. Diese Anforderungen gehören in die technische Planung, nicht nur in den Text einer Anweisung an die KI. Kurz erklärt Ein Wissensassistent darf nur Inhalte verwenden, die die angemeldete Person ohnehin sehen darf. Die Filterung nach Berechtigungen gehört in die Suche selbst, nicht in eine Anweisung an die KI. Datenwege zu Modell- und Hostinganbietern werden vor dem Start geklärt. ### Rechte vor der Antwort prüfen. Die Suche und der Abruf von Dokumenten müssen nach den Berechtigungen der angemeldeten Person gefiltert werden. Auch Quellenlinks und Vorschauen dürfen keine geschützten Informationen offenlegen. ### Datenwege klären. Welche Inhalte werden an welchen Modell- oder Hostinganbieter übertragen? Speicherort, Aufbewahrung, Verträge und die Anforderungen Ihrer Organisation werden vor der Nutzung geklärt. ### Dokumente sind keine Anweisungen. Inhalte aus Dateien und Nachrichten dürfen nicht einfach Zugriffsregeln ändern oder weitere Aktionen auslösen. Ein lesender Wissensassistent lässt sich bewusst von schreibenden Workflows trennen. 04 / Aufwand & Nutzen ## Was die Kosten wirklich beeinflusst. Eine seriöse Kosteneinschätzung braucht einen klaren Umfang. Ein einzelner freigegebener Wissensbereich ist anders zu planen als mehrere Systeme mit unterschiedlichen Rechten und vielen Dokumentformaten. Kurz erklärt Die Kosten eines KI-Wissensassistenten entstehen aus drei Blöcken: einmalige Aufbereitung und Integration der Dokumente, laufender Betrieb mit Modellaufrufen, Suche und Hosting sowie kontinuierliche Qualitätsprüfung und Pflege. Ein klar abgegrenzter Wissensbereich hält alle drei überschaubar. ### Aufbereitung & Integration. Dokumentqualität, Scans, Metadaten, Schnittstellen und die Übernahme von Zugriffsrechten bestimmen einen wesentlichen Teil der Einrichtung. ### Nutzung & Betrieb. Modellaufrufe, Suche, Speicher, Hosting und Aktualisierung verursachen laufenden Aufwand. Die Zahl der Anfragen und die gewünschte Antwortqualität beeinflussen die passende Lösung. ### Qualitätsprüfung & Pflege. Prüfen Sie echte Teamfragen: passende Fundstellen, korrekte Aussagen, Umgang mit fehlendem Wissen und Zugriffsschutz. Neue Inhalte und Rückmeldungen brauchen danach eine verantwortliche Person. Begriffe kurz erklärt ## Das Vokabular eines Wissensassistenten. RAG (Retrieval-Augmented Generation)Ein Verfahren, bei dem zu einer Frage zuerst passende Inhalte aus einer Wissensquelle gesucht und dem KI-Modell als Grundlage für die Antwort mitgegeben werden. ChunkingDas Zerlegen von Dokumenten in kleinere Abschnitte, damit die Suche gezielt die relevante Passage findet statt eines ganzen Handbuchs. BerechtigungsfilterEine Einschränkung der Suche auf Dokumente, die die angemeldete Person sehen darf. Er wird vor der Antwort angewendet, nicht nachträglich. Prompt InjectionEin Angriff, bei dem Text in einem Dokument oder einer Nachricht versucht, die Anweisungen an die KI zu überschreiben. Darum werden Dokumentinhalte als Daten behandelt, nicht als Befehle. Für Ihr Erstgespräch ## Ein guter Pilot beginnt mit guten Fragen. Wählen Sie einen überschaubaren Bereich, dessen Inhalte und Verantwortlichkeiten bekannt sind. - Eine freigegebene Sammlung aktueller Dokumente - Typische Fragen aus dem Team, einschließlich unbeantwortbarer Fragen - Die bestehenden Rollen und Zugriffsregeln - Eine Person, die Quellen und Antwortqualität beurteilen kann Passende Leistung ## Vom internen Assistenten zum vernetzten Workflow. Unsere Leistung KI & Automatisierung umfasst interne Assistenten, RAG, Copilots und KI-Agenten. Die passende Lösung richtet sich nach Ihrem Team und dem konkreten Prozess. [KI & Automatisierung entdecken](https://nexuri.de/services/ai-automation) Häufige Fragen ## Wissen mit klaren Grenzen. Muss dafür ein eigenes KI-Modell trainiert werden? Für viele Wissensassistenten ist ein RAG-Ansatz ein sinnvoller Ausgangspunkt: relevante Inhalte werden gesucht und der Anfrage hinzugefügt. Ob andere Verfahren nötig sind, hängt von Aufgabe, Daten und Qualitätsanforderungen ab. Kann der Assistent garantiert jede Frage beantworten? Nein. Die Antwort hängt von verfügbaren Inhalten, Suche und Modell ab. Ein guter Pilot prüft ausdrücklich Fragen, die nicht beantwortbar sind. Fehlendes Wissen sollte benannt werden, statt eine unbelegte Antwort zu erzeugen. Können wir mit wenigen Dokumenten starten? Ja, ein abgegrenzter Wissensbereich eignet sich als Pilot, wenn er echte Fragen aus dem Team abdeckt. Wichtiger als eine große Dokumentzahl sind Qualität, Aktualität, passende Rechte und eine klare Bewertung der Antworten. Weiterdenken ## Wissen dort nutzen, wo die Arbeit passiert. [### Kundenanfragen automatisieren Informationen finden, einen Entwurf vorbereiten und die passende Freigabe einbauen.](https://nexuri.de/guides/customer-requests) [### Für Immobilienunternehmen Objektinformationen, Dokumente und Kontakte sinnvoll verbinden.](https://nexuri.de/solutions/real-estate) [### Embeddings & semantische Suche Die Suchtechnik hinter einem Wissensassistenten: Vektoren, hybride Suche, Reranking.](https://nexuri.de/services/semantic-search) [### Private KI Den Assistenten mit selbst gehosteten Modellen in Ihrer Infrastruktur betreiben.](https://nexuri.de/services/private-ai) Technischer Hintergrund bei Microsoft Learn - [Microsoft Learn: Retrieval-augmented generation (RAG)](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview) - [Microsoft Learn: Document-level access control](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-document-level-access-overview) Vom Wissen zum Nutzen ## Welche Frage hört Ihr Team immer wieder? Bringen Sie einen Wissensbereich und typische Teamfragen mit. Im kostenlosen KI-Potenzialcheck klären wir, ob ein interner Assistent ein sinnvoller Einstieg für Sie ist. [Kostenlosen KI-Check anfragen](https://nexuri.de/ai-check) Unverbindliches Erstgespräch. Umsetzung und Umfang werden separat vereinbart.