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ReferenzarchitekturTechnologie

Applied AI

Design eines gesteuerten KI-Wissensoperations-Assistenten

Eine sichere Retrieval- und Workflow-Assistenzarchitektur, die Enterprise-Teams hilft, genehmigtes Wissen mit menschlicher Aufsicht zu finden, zu interpretieren und darauf zu handeln.

Der Kontext

Das operative Problem, um das wir entworfen haben

Diese Referenzarchitektur zeigt, wie fragmentiertes Organisationswissen in eine gesteuerte Assistenzschicht überführt werden kann. Antworten müssen Dokumentberechtigungen respektieren, ihre Quellen identifizieren und auch bei unvollständiger Evidenz nützlich bleiben.

Die Lösung brauchte außerdem einen praktischen Pfad von Experimentation zu Production: messbare Qualität, gesteuerte Model Changes, Kostensichtbarkeit und klaren Fallback auf etablierte menschliche Workflows.

Kernherausforderung

Teams verbrachten Zeit mit der Suche über Policies, Operating Procedures, Produktdokumentation und Case Histories. Ein generischer Chatbot hätte die Zugriffskontrolle, Quellnachvollziehbarkeit, Evaluation oder Workflow-Integration nicht geliefert, die für zuverlässige Nutzung erforderlich sind.

Delivery-Ansatz

Von der Ungewissheit zum betriebsfähigen System

01

Mit begrenzten Workflows starten

Hochwertige Fragen und Tasks mit bekanntem Source Material, Owners und Escalation Paths ausgewählt.

02

Retrieval als Produkt gestalten

Ingestion, Klassifikation, Permissions, Chunking, Indexing, Citation und Freshness Controls gemeinsam gebaut.

03

Vor dem Automatisieren evaluieren

Repräsentative Testsets erstellt und Relevanz, Faithfulness, Refusal und Workflow-Nützlichkeit geprüft.

04

Menschen accountable halten

Den Assistenten als Decision Support positioniert, mit Review Points für folgenreiche Aktionen.

Die Lösung

Fähigkeiten als ein operatives System entworfen

01

Gesteuerte Wissens-Ingestion

Connectors synchronisieren genehmigte Quellen mit Ownership-, Klassifikations-, Versions- und Zugriffsmetadaten.

02

Berechtigungsbewusster Retrieval

Search und Generation operieren nur über Content, auf den die anfragende Identity zugreifen darf.

03

Zitierte Assistenz

Responses verknüpfen Claims mit Source Passages und kommunizieren Unsicherheit bei schwacher oder widersprüchlicher Evidenz.

04

Workflow-Integration

Assistenz ist in Cases, Service Operations und Escalation Paths eingebettet – nicht isoliert in einem Chatfenster.

Systemarchitektur

Klare Grenzen zwischen Experience-, Domänen- und Plattformschichten

SCHICHT 01

Source Connectors

Repository-spezifische Adapter normalisieren Dokumente, Metadaten, Permissions und Change Events.

SCHICHT 02

Knowledge Pipeline

Parsing, Klassifikation, Chunking, Embedding, Indexing und Quality Checks laufen als beobachtbare Jobs.

SCHICHT 03

AI Orchestration

Policy Checks, Retrieval, Prompt Assembly, Model Routing, Citations und Guardrails werden serverseitig ausgeführt.

SCHICHT 04

Evaluation und Audit

Versionierte Testsets, Feedback, Traces und Release Records unterstützen gesteuerte Verbesserung.

Erweiterte Fähigkeiten

Intelligenz eingeführt mit Evidenz, Kontrollen und Betreibbarkeit

01

Mehrstufige Task-Assistenz

Nutzer durch genehmigte Procedures führen und zugleich Checkpoints sowie Source Evidence bewahren.

02

Knowledge-Gap Analytics

Unbeantwortete oder schwach gestützte Fragen aggregieren, um Dokumentations- und Trainingsprioritäten zu verbessern.

03

Model Routing

Modelle nach Task Sensitivity, Qualitätsbedarf, Latenz und Kosten unter zentraler Policy auswählen.

Mögliche Ergebnisse

Was der Engineering-Ansatz ermöglicht hat

  • Schnellerer Zugriff auf genehmigtes Organisationswissen
  • Konsistentere Nutzung aktueller Procedures und Source Materials
  • Ein messbarer Pfad von KI-Experimentation zu gesteuertem Betrieb
  • Klare menschliche Ownership für Review, Escalation und Improvement

Engineering-Erkenntnisse

Was in die nächste Plattform einfließt

  1. 01Retrieval-Qualität hängt stärker von Content Ownership und Metadaten ab als von Model Novelty.
  2. 02Ein nützlicher Refusal ist besser als eine selbstsichere Antwort ohne ausreichende Evidenz.
  3. 03Evaluation muss reale User Tasks, Permissions und Failure Consequences widerspiegeln.

Technologielandschaft

LLMsVector searchPostgreSQLObject storagePythonNext.jsCloud services

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