KI-gestützte Wissensdatenbank
Entwicklung einer semantischen Suchmaschine für interne Dokumentationen, die natürliche Sprache versteht und präzise Antworten anstelle von reinen Links liefert.
Ineffiziente Suche und veraltete Informationen
Die bestehende Stichwortsuche in der Wissensdatenbank lieferte oft irrelevante Ergebnisse. Mitarbeiter verbrachten Stunden damit, die richtigen Dokumente zu finden.
Schlechte Suchergebnisse
Die Suche funktionierte nur bei exakter Übereinstimmung von Keywords und verstand den Kontext einer Frage nicht.
Hoher manueller Aufwand
Support-Mitarbeiter mussten ständig auf wiederkehrende Fragen antworten, deren Antworten in der Doku vergraben waren.
Veralteter Inhalt
Es gab keinen Prozess, um zu identifizieren, welche Dokumente veraltet waren oder fehlten.
Keine Analyse
Es war unklar, wonach Benutzer am häufigsten suchten und wo die Wissensdatenbank Lücken hatte.
Lösungsansätze
1. Semantische Suche mit Vektor-Embeddings
# Python-Beispiel: Indexierung eines Dokuments
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
def get_embedding(text):
response = client.embeddings.create(
input=text, model="text-embedding-3-small"
)
return response.data[0].embedding
vector = get_embedding("Dokumenten-Abschnitt...")
pinecone_index.upsert(vectors=[("doc1-chunk1", vector)])2. API und Frontend für natürliche Sprache
Data Chunking
Intelligente Aufteilung von langen Dokumenten in überlappende Abschnitte (Chunks) für präzisere Suchergebnisse.
Embedding Generation
Umwandlung von Text-Chunks in numerische Vektoren (Embeddings), die die semantische Bedeutung erfassen.
Real-time Indexing
Sofortige Indexierung von neuen oder geänderten Dokumenten, um die Wissensdatenbank stets aktuell zu halten.
REST-API Endpunkte
Bereitstellung einer einfachen API, die es anderen internen Tools ermöglicht, die semantische Suche zu nutzen.
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