Wissenssysteme, die Antworten mit Quelle liefern.
Weniger
Suchzeit in internen Wissensprozessen
Belegt
jede Antwort zeigt auf den Absatz, aus dem sie stammt
Schnell
Recherche in dokumentenlastigen Setups
Wissen ist selten weg. Es ist nur über zu viele Orte verteilt.
Dokumente, Wikis, Slack, CRM-Notizen und geteilte Laufwerke wachsen schneller als die Fähigkeit des Teams, darin zu navigieren.
Neue Mitarbeitende verlieren Wochen, weil Kontext nicht auffindbar ist.
Senior-Personal beantwortet dieselben Fragen immer wieder manuell.
Ohne Quellenbezug sinkt Vertrauen in KI-Antworten sehr schnell.
Was ein gutes Wissenssystem leisten muss.
Es reicht nicht, Dateien zu indizieren. Antworten müssen Berechtigungen, Sprachlogik und Quellen sauber abbilden.
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Dokumente, Chats und strukturierte Daten in einer Suchlogik verbinden.
- 02
Berechtigungen respektieren statt Wissen flach für alle zu öffnen.
- 03
Antworten mit Quelle, Stand und Verantwortlichkeit zurückgeben.
Die produktive Ebene eines privaten RAG-Systems.
Wir bauen Wissenssysteme für Teams, die verlässliche Antworten brauchen und nicht nur eine hübsche Demo.
Retrieval
Relevante Passagen werden aus mehreren Quellen zusammengesetzt.
- Dokumente
- Wikis
- Tickets oder Chatverläufe
Quellenmodell
SharePoint, Google Drive, lokale Ordner oder Fachsysteme bleiben angebunden.
- Mehrquellen-Index
- Aktualisierungen
- Metadaten
Mehrsprachigkeit
Fragen in einer Sprache, Antworten aus Quellen in einer anderen Sprache.
- DE/EN gemischt
- Terminologie
- Transparente Quellenbezüge
Governance
Berechtigungen, Dokumentenstand und Auditierbarkeit bleiben erhalten.
- Rollenlogik
- Quellenangaben
- Kontrollierte Prompts
Vom Dateisilo zum belastbaren Wissensstack.
Wir strukturieren Import, Indexierung und Antwortlogik so, dass Teams schnell suchen können und trotzdem nachvollziehen, warum etwas ausgegeben wurde.
Ingestion
Dokumente und Datenquellen werden in klare Sammlungen, Formate und Aktualisierungsroutinen überführt.
Retrieval plus Ranking
Nicht jede gefundene Passage ist nützlich. Ranking und Kontextfenster entscheiden über Antwortqualität.
Kontrollierte Ausgabe
Antworten bleiben auf erlaubte Quellen beschränkt und zeigen Herkunft transparent an.
Audit zuerst, wenn das eigentliche Problem noch ausserhalb Ihrer Wissensbasis liegt.
Ein internes Wissenssystem hilft Ihrem Team. Nach aussen zeigt erst das Audit, welche Sichtbarkeits-, Themen- oder Autoritätslücken bestehen.
Externe Content- und Nachfrage-Lücken werden sichtbar.
So trennen wir interne Wissensprobleme von Markt- und SEO-Problemen.
Beide Systeme greifen später sauber ineinander, statt doppelte Arbeit zu erzeugen.
Wenn Teams intern blockiert sind, bauen wir RAG zuerst. Wenn die grössere Lücke im Marktauftritt liegt, beginnen wir mit Audit.
Der Gründer von RakenAI
Goekhan Dogan kennt die Schnittstellen zwischen Marketing, Leadmanagement und Geschäftsentwicklung. Für Firmenwissen zählt dabei, dass ein Team Informationen aus bisherigen Gesprächen und Abläufen findet und bei der nächsten Anfrage weiterverwenden kann.
Goekhan kennenlernenWas Teams fragen, bevor sie einer internen Antwort trauen.
Woran erkennen wir, woher eine Antwort stammt?
Inhalte sind nach Überschriften indexiert, damit eine Antwort auf den Absatz zeigen kann, aus dem sie stammt. Eine Antwort ohne nachvollziehbare Passage dahinter ist ein Fehlerfall, keine Funktion.
Können Mitarbeitende und Patienten Unterschiedliches sehen?
Ja. Der Zugriff läuft nach Rolle, dasselbe System kann also ein internes Team und ein externes Publikum bedienen, ohne dass das eine das Material des anderen sieht.
Was passiert, wenn die Suche nichts findet?
Das System sagt es. Es füllt die Lücke nicht mit einem plausiblen Satz, denn eine selbstbewusst falsche Antwort kostet mehr als ein eingestandenes Nichtwissen.