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NEOs Quan­tum NOVA · Wis­sen und RAG

Die Ant­wort steht schon
in Ihren Unterlagen.

Nur wo? Im Hand­buch, in einer Arbeits­an­wei­sung oder in der zuletzt frei­ge­ge­be­nen Pro­dukt­be­schrei­bung? NOVA erschließt aus­ge­wähl­te Doku­men­te für die Suche und zieht pas­sen­de Text­stel­len für Ant­wor­ten heran.

Sie stel­len eine Fra­ge in Ihren eige­nen Wor­ten. NOVA sucht im ange­bun­de­nen Wis­sens­be­stand nach rele­van­ten Inhal­ten. Quel­len­an­ga­ben füh­ren zurück zum Doku­ment, damit Sie die Ant­wort nach­voll­zie­hen können.

NOVA für Ihren Wis­sens­be­stand anfragen

Was bedeu­tet RAG?

RAG steht für Retrie­val-Aug­men­ted Gene­ra­ti­on: Bevor ein Sprach­mo­dell ant­wor­tet, erhält es pas­sen­de Fund­stel­len aus einer Suche als zusätz­li­chen Kontext.

Das Modell for­mu­liert mit die­sen Infor­ma­tio­nen eine Ant­wort. Ent­schei­dend ist des­halb nicht nur das Chat­mo­dell, son­dern auch, wel­che Text­stel­len die Suche findet.

Doku­men­te vorbereiten

Die­ser Schritt geschieht beim Ein­le­sen. Er muss nicht bei jeder Fra­ge von vor­ne beginnen.

KI-generierte Illustration: NOVA sitzt mit geschlossenen Augen in einem Ledersessel. Auf ihrem Schoß liegt eine geöffnete Dokumentmappe; neben ihr stehen geordnete Karteikästen.KI-generiert

Aus aus­ge­wähl­ten Doku­men­ten wird eine gemein­sa­me Wissensbasis

NOVA gewinnt den Text aus einem Doku­ment und teilt ihn in Abschnit­te auf. Ein Embed­ding-Modell über­setzt die­se Abschnit­te in Zah­len­fol­gen, soge­nann­te Vek­to­ren. Sie bil­den Eigen­schaf­ten der Bedeu­tung ab und machen Text­stel­len für eine seman­ti­sche Suche zugänglich.

Abschnit­te brau­chen genug Zusam­men­hang: Wenn eine Vor­aus­set­zung auf Sei­te eins steht und die zuge­hö­ri­ge Aus­nah­me auf Sei­te zwei, dür­fen bei der Auf­be­rei­tung kei­ne ent­schei­den­den Bezü­ge ver­lo­ren gehen. Auch schlecht erkann­te Scans oder unvoll­stän­dig aus­ge­le­se­ne Tabel­len kön­nen die spä­te­re Suche beeinträchtigen.

Doku­men­te in NOVA einlesen

Suchen, wenn eine Fra­ge kommt

Auch die Fra­ge wird für die Suche in einen Vek­tor über­setzt. Das Sys­tem ver­gleicht ihn mit den gespei­cher­ten Doku­ment­ab­schnit­ten und sucht nach ähn­li­cher Bedeu­tung. Die aus­ge­wähl­ten Text­stel­len wer­den dem Chat­mo­dell zusam­men mit der Fra­ge übergeben.

Das Chat­mo­dell ver­ar­bei­tet die­sen Kon­text und for­mu­liert dar­aus eine Ant­wort. Die Wis­sens­su­che und das Schrei­ben der Ant­wort über­neh­men also unter­schied­li­che Auf­ga­ben. Ein ande­res Chat­mo­dell allein behebt kei­ne Lücke in den ein­ge­le­se­nen Unterlagen.

Suchen heißt nicht neu trainieren

Für die­sen Ablauf muss das Chat­mo­dell nicht mit jedem neu­en Doku­ment erneut trai­niert wer­den. Die Wis­sens­samm­lung lie­fert ihm bei der jewei­li­gen Fra­ge den benö­tig­ten Kontext.

Wenn sich eine Arbeits­an­wei­sung ändert, muss die neue Fas­sung des­halb auch im durch­such­ba­ren Bestand ankom­men. Eine Datei auf dem Lauf­werk aus­zu­tau­schen genügt nur dann, wenn der dafür ein­ge­rich­te­te Pro­zess die­se Ände­rung tat­säch­lich übernimmt.

Ande­re Wor­te. Der­sel­be Zusammenhang.

Ein Mit­ar­bei­ter fragt: »Wie kann ich mei­ne Abwe­sen­heit bean­tra­gen?« Die pas­sen­de Anlei­tung heißt »Urlaubs­an­trag«. Eine Suche nur nach iden­ti­schen Wör­tern könn­te die Ver­bin­dung über­se­hen. Die seman­ti­sche Suche kann den inhalt­li­chen Zusam­men­hang erken­nen und die pas­sen­de Anlei­tung finden.

Das Wort »Abwe­sen­heit« kann aller­dings auch eine Dienst­rei­se oder einen ande­ren Anlass mei­nen. Die Fund­stel­le und der Gesprächs­kon­text müs­sen zur Fra­ge pas­sen. Wo der Anlass unklar bleibt, ist eine Rück­fra­ge hilf­rei­cher als eine vor­schnel­le Zuordnung.

Sie müs­sen den exak­ten Doku­ment­ti­tel nicht ken­nen. Maß­geb­lich bleibt, ob der gefun­de­ne Inhalt Ihre Fra­ge beantwortet.

KI-generierte schematische Karte: Begriffe aus Akku-Werkzeugen, Badeinrichtung und Bodenbelägen bilden drei Nachbarschaften. Die Positionen illustrieren das Prinzip und sind keine berechneten Modellwerte.KI-generiert

Ver­wand­te Begrif­fe las­sen sich auch mit ande­ren Wor­ten finden

Akku­schrau­ber und Akku-Bohr­ham­mer lie­gen in der­sel­ben Grup­pe. Wasch­be­cken und Dusch­kopf bil­den eine ande­re Nach­bar­schaft. Die Zeich­nung ver­ein­facht seman­ti­sche Nähe auf zwei Dimen­sio­nen; tat­säch­li­che Embed­dings hän­gen vom Modell und vom Text­zu­sam­men­hang ab.

Nähe ist noch kein Beleg

Ähn­li­che Vek­to­ren hel­fen dabei, mög­li­che Fund­stel­len aus­zu­wäh­len. Sie bestä­ti­gen weder die Gül­tig­keit eines Doku­ments noch die Rich­tig­keit einer Antwort.

Des­halb gehö­ren aktu­el­le Unter­la­gen und über­prüf­ba­re Quel­len zum sel­ben Ablauf wie die seman­ti­sche Suche.

Illustriertes Beispiel: NOVA zeigt mit einem Stift auf die markierte Angabe im Datenblatt eines fiktiven Bohrhammers. Daneben steht die Antwort mit Quellenverweis.KI-generiert

Die Fund­stel­le macht eine Ant­wort überprüfbar

Im illus­trier­ten Bei­spiel nennt die Ant­wort eine Bohr­leis­tung von 24 mm in Beton. NOVA zeigt auf die­sel­be Anga­be im fik­ti­ven Daten­blatt. So lässt sich die Aus­sa­ge an ihrer Quel­le prüfen.

Von der Ant­wort zur Fundstelle

Bei einer Fra­ge nach einem Arbeits­schritt reicht eine plau­si­bel klin­gen­de Ant­wort oft nicht aus. Sie möch­ten sehen, auf wel­che Vor­ga­be sie sich stützt und ob die­se noch gilt.

Quel­len­an­ga­ben machen die­sen Abgleich mög­lich. Prü­fen Sie bei wich­ti­gen Aus­sa­gen den Zusam­men­hang im Ori­gi­nal: Gehört die Pas­sa­ge zur rich­ti­gen Pro­dukt­va­ri­an­te? Gilt eine genann­te Bedin­gung auch in Ihrem Fall?

Eine Quel­le ist ein Aus­gangs­punkt für die Prü­fung. Auch eine Ant­wort mit Quel­len­an­ga­be kann eine Pas­sa­ge ver­kürzt oder falsch wiedergeben.

Ein Wis­sens­be­stand braucht Pflege

Begin­nen Sie mit einer klar abge­grenz­ten Samm­lung, etwa den frei­ge­ge­be­nen Anlei­tun­gen für einen Pro­dukt­be­reich. Legen Sie fest, wer für die Inhal­te zustän­dig ist und wann alte Fas­sun­gen ersetzt oder aus dem Such­be­stand ent­fernt werden.

Prü­fen Sie danach ech­te Fra­gen aus dem Arbeits­all­tag. Wer­den die rich­ti­gen Abschnit­te gefun­den? Sind Ant­wor­ten auch dann brauch­bar, wenn die Fra­ge ande­re Begrif­fe ver­wen­det? Und zeigt das Sys­tem nach­voll­zieh­bar, wenn kei­ne pas­sen­de Infor­ma­ti­on vorliegt?

Nicht jeder Wis­sens­be­stand gehört vor jedes Publi­kum. Für inter­ne Unter­la­gen und öffent­lich nutz­ba­re Inhal­te wer­den Zugrif­fe und Frei­ga­ben getrennt fest­ge­legt. Die Suche soll nur auf die für den jewei­li­gen Ein­satz vor­ge­se­he­nen Samm­lun­gen zugreifen.

Die nächs­ten Schrit­te in NOVA

Die Doku­men­ta­ti­on führt Sie vom Anle­gen einer Wis­sens­samm­lung bis zum Ein­le­sen und Ver­wen­den Ihrer Doku­men­te. Dort fin­den Sie auch die tech­ni­schen Abläu­fe für die Anbin­dung über eine API.

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