Enterprise-KI-Wissensassistenten: RAG-Engineering mit Zugriffskontrolle
Netbase entwickelt Retrieval-Augmented Generation (RAG) über Unternehmenswissen: Ingestion, Suche, Berechtigungsprüfung, zitierte Antworten und Evaluation, die es einem Sprachmodell ermöglichen, aus Ihren eigenen Dokumenten und Systemen zu antworten. Es ist eine Wachstumsfähigkeit mit integrierter Zugriffskontrolle und Evaluation ab dem ersten Prototyp, und Netbase hat einen RAG-Wissensassistenten für einen nicht namentlich genannten Kunden geliefert.
Solution-Review buchen Relevante Arbeit ansehenGeprüft von David (CEO) · Aktualisiert 17 Sep 2026
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Was Enterprise-Knowledge-RAG beinhaltet
Ein Sprachmodell kennt von sich aus nichts über Ihre Verträge, Verfahren oder Produktdaten und liefert trotzdem eine flüssige Antwort. RAG schließt diese Lücke: Das System ruft zunächst die Passagen ab, die eine Frage beantworten, und fordert das Modell dann auf, ausschließlich auf deren Grundlage zu antworten und jede einzelne zu zitieren. Die Qualität des Ergebnisses hängt weitaus mehr von der Retrieval-Pipeline als vom Modell ab. Dieser Service ist diese Pipeline. Er gehört zu unserer AI & Data-Familie; das darauf aufbauende, mitarbeiterorientierte Produkt ist der KI-Wissensassistent.
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Quellinventar, Eigentumsregeln und Aktualitätsregeln
Bereinigung jahrelanger veralteter Dokumente in Ihrem Auftrag
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Ingestion und Chunking für Dokumente, Wikis und Systemdatensätze
Ein öffentlicher Chatbot, der aus dem offenen Web antwortet
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Suchindizes, die Keyword- und semantisches Retrieval kombinieren
Antworten ohne Quellenangaben
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Berechtigungsbasiertes Retrieval, das die Zugriffsrechte der Quellsysteme widerspiegelt
Rechtliche oder medizinische Beratung durch das Modell
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Antworterzeugung mit Zitaten und Ablehnungsregeln
Garantierte Genauigkeitswerte
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Evaluierungssets für Retrieval- und Antwortqualität
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Überwachung von Fragen, Lücken und Feedback
Wann es sinnvoll ist und wann ein anderer Weg passt
RAG lohnt sich zu entwickeln, wenn Menschen Zeit damit verlieren, Antworten zu suchen, die bereits schriftlich vorhanden sind.
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Richtlinien, Verfahren oder Produktdaten, die auf viele Tools verteilt sind
Wenige Seiten, die ein gutes Suchfeld abdecken würde
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Verschiedene Personen sehen möglicherweise unterschiedliche Dokumente
Alle Inhalte sind öffentlich: Eine Website-Suche reicht möglicherweise aus
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Antworten müssen auf eine überprüfbare Quelle verweisen
Die Antwort erfordert eine Berechnung über Live-Zahlen: Reporting ist besser
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Es gibt Dokumenteigentümer, die Lücken schließen können
Niemand pflegt die Quellen
Wenn Sie eine fertige Lösung für Mitarbeiter statt einer Engineering-Komponente benötigen, beginnen Sie mit dem KI-Wissensassistenten. Alle Optionen finden Sie im Service-Verzeichnis.
Ergebnisse und Käuferziele
Wissens-, Betriebs- und IT-Verantwortliche suchen RAG-Entwicklung, um:
Jede Antwort verlinkt auf die verwendeten Passagen.
Das Retrieval wendet dieselben Zugriffsrechte wie die Quellsysteme an.
Retrieval- und Antwortqualität werden anhand eines Testsets aus echten Fragen bewertet.
Unbeantwortete Fragen zeigen Dokumenteigentümern, was fehlt.
Die Pipeline ist so aufgebaut, dass das Modell gewechselt werden kann, ohne alles neu zu indizieren.
Fähigkeitsmodule und Liefergegenstände
Die Systeme, Eigentümer, Formate, Zugriffsregeln und Aktualisierungshäufigkeit jeder Quelle
Konnektoren, Parsing, Chunking und Metadaten mit geplantem Refresh
Keyword- und Vektorindizes, Ranking und Berechtigungsfilter
Eine API, die zitierte Antworten zurückgibt oder ablehnt, wenn Quellen fehlen
Echte Fragen mit erwarteten Quellen, bei jeder Änderung bewertet
Protokolle von Fragen, verwendeten Quellen, Feedback und unbeantworteten Themen
Lieferprozess, Team und Governance
Das RAG-Engineering folgt unserem sechsstufigen Lieferlebenszyklus:
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Discovery und strategische Ausrichtung
Wir sammeln echte Fragen, listen die Quellen auf, die diese beantworten sollen, und legen fest, wer für jede Quelle verantwortlich ist.
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Teamaufbau und Architekturplanung
Ein Architekt entwirft Ingestion, den Index, das Berechtigungsmodell und den Datenspeicherort.
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Agile Umsetzung mit ergebnisbasierten Meilensteinen
Eine Quelle und eine Benutzergruppe kommen zuerst, gemessen am Evaluierungsset.
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Modulare und produktisierte Komponenten
Konnektoren und Chat-Interfaces verwenden bewährte Module wieder, wo sie passen.
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Training, Rollout und Optimierung
Benutzer lernen, Zitate zu prüfen und Feedback zu geben; der Zugang wird schrittweise erweitert.
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Laufender Support und Co-Building
Neue Quellen werden hinzugefügt, und Chunking sowie Ranking werden mit wachsendem Fragenprotokoll verfeinert.
Teams von 3 bis 30 Personen starten typischerweise ein bis zwei Wochen nach der Discovery. Die Lieferung erfolgt agil und Remote-first, auf Englisch, mit wöchentlichen Reviews, KPI-Dashboards sowie einem namentlich benannten Account- und Projektmanager; Quellen werden API-first angebunden, sodass ein neues System integriert werden kann, ohne alles neu zu indizieren. Sicherheit steht im Mittelpunkt, da ein RAG-System das Unternehmenswissen an einem Ort konzentriert: rollenbasierte Zugriffskontrolle, MFA für Admin-Dashboards, TLS bei der Übertragung und AES im Ruhezustand, Secure-Code-Review und Schwachstellenscanning; NDAs und DPAs sind auf Anfrage erhältlich. Wo personenbezogene Daten indiziert werden, folgen wir der DSGVO-Ausrichtung, HIPAA-konformen Methoden und CCPA-Praktiken.
Der OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen (2025) listet Vektor- und Embedding-Schwachstellen als LLM08, neben Prompt Injection und der Offenlegung sensibler Informationen. Wir testen auf benutzerübergreifende Datenlecks über den Index und auf in Dokumenten versteckte Anweisungen. NIST AI 600-1, das Generative AI Profile, nennt Konfabulation als Risiko generativer KI, weshalb Antworten ihre Quellen zitieren müssen.
KI in diesem Service
KI verändert, wie Menschen auf Wissen zugreifen: Statt Suchbegriffe zu raten, stellen sie eine Frage und prüfen die zitierte Antwort. Das funktioniert nur mit diszipliniertem Engineering. Unsere Praxis versioniert Prompts und Chunking-Einstellungen, führt bei jeder Änderung ein Evaluierungsset aus, hält eine Person für jede Quelle verantwortlich und überwacht die Kosten jeder Antwort. KI-gestütztes Coding und Testgenerierung unterstützen den Aufbau, und Ingenieure überprüfen jede Änderung. Netbase wendet das ISO/IEC 42001 KI-Managementsystem-Framework auf seine eigene KI-Lieferpraxis an.
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Geliefert (anonymisierter Kunde): RAG-Wissensassistent
Geliefert für einen nicht namentlich genannten Kunden; der Eintrag beschreibt nur die Art des Systems und die Rolle von Netbase.
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Wachstumsfähigkeit: NLP und generative KI über Wissensabfrage hinaus
Fähigkeitsbereiche, die Netbase anbietet; noch nicht mit einem veröffentlichten Wissensprojekt verknüpft.
Engagement-Modelle und kommerzielle Variablen
Die meisten Netbase-Projekte werden auf der Grundlage von Festpreisverträgen geliefert, die nach der Discovery vereinbart werden; für RAG ist ein Festpreis-Pilot über eine Quelle und eine Benutzergruppe, gemessen an einem vereinbarten Evaluierungsset, der natürliche Einstieg. Meilensteinbasierte, monatliche Team-Retainer und KPI-verknüpfte Konditionen werden ebenfalls angeboten. Wir veröffentlichen keine Preislisten.
Was Aufwand und Kosten beeinflusst: die Anzahl und Formate der Quellen, die Komplexität der Zugriffsregeln, das Dokumentvolumen und die Aktualisierungshäufigkeit, Sprachen, Hosting- und Datenhaltungsanforderungen sowie die erwartete Anzahl von Fragen.
Technologie als Implementierungsentscheidung
Netbase ist modellunabhängig: Wir arbeiten mit Modellen von OpenAI, Anthropic (Claude), Google (Gemini) und Meta (Llama), unter anderen kommerziellen und Open-Weight-Modellen sowie Embedding-Modellen, und wählen diese projektbezogen nach Retrieval-Qualität auf Ihrem Testset, Datenhaltung und Kosten aus. Wir übernehmen neue Technologien Projekt für Projekt, nie als Herstellerpartnerschaft. Die Such-, Vektor- und Modellkomponenten, die wir vergleichen, finden Sie auf unserer Daten- und KI-Stack-Seite, nach Reife gekennzeichnet.
Branchenanwendungen
Professional Services. Unternehmen arbeiten mit Präzedenzfällen, Vorlagen, Angeboten und internen Methoden. RAG hilft Mitarbeitern, das passende frühere Dokument schnell zu finden, während die Vertraulichkeit von Mandanten durch berechtigungsbasiertes Retrieval gewahrt wird.
Betriebsintensive Unternehmen. Verfahren, Produktspezifikationen und Lieferantenbedingungen ändern sich häufig. Geplante Aktualisierungen und Quelleigentümerschaft halten Antworten aktuell, und unbeantwortete Fragen zeigen, wo Dokumentation fehlt.
Professional Services: Projekte, Kunden und Teams in einem KI-gestützten Arbeitsbereich
Agenturen, Beratungsunternehmen und andere Dienstleister benötigen Projekte, Angebote, Rechnungen und Teams in einem Arbeitsbereich statt in fünf Tools, mit KI, die Pläne entwirft und Antworten aus früherer Arbeit zur Prüfung findet. Netbase baut genau solche Arbeitsbereiche – und der Nachweis kommt aus erster Hand: Cloodo Workspace, das KI-gestützte Work-SaaS, das Netbases Cloodo Business Division konzipiert hat, gebaut hat und betreibt.
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Nachweise: Plattformen, die Unternehmenswissen organisieren
Reifegrad der Nachweise: Enterprise-Knowledge-RAG ist eine Wachstumsfähigkeit. Ein geliefertes RAG-Projekt ist anonym erfasst; die anderen Einträge sind Plattformnachweise: Produkte, die Netbase entwickelt und betreibt, die Unternehmensinformationen und Zugriffsrechte strukturieren.
Gelieferte KI: RAG-Wissensassistent (anonymisierter Kunde). Netbase hat einen Retrieval-Augmented-Wissensassistenten für einen nicht namentlich genannten Kunden als KI-Berater, Ingenieur und Integrator geliefert. Der Eintrag veröffentlicht keinen Kundennamen, keine Zahlen oder Ergebnisse. Den anonymisierten Eintrag ansehen.
Plattformnachweis: Cloodo (Netbase Business Division). Ein KI-gestützter digitaler Arbeitsplatz für Unternehmensprofile, Dienstleistungen, Projekte und Teamzusammenarbeit, der interne Mitarbeiter und ausgelagerte Spezialisten in einem hybriden Workspace verbindet, mit CRM-, HRM-, Cloud-ERP- und KI-Modulen. Er zeigt das Rollen- und Zugriffsmodell, das ein Wissenssystem respektieren muss. Den Cloodo-Eintrag ansehen.
Plattformnachweis: Printcart (Netbase Business Division). Eine Web-to-Print- und Print-on-Demand-Plattform, die Online-Bestellungen in druckfertige Dateien und weitergeleitete Auftragsabwicklung umwandelt, mit großen Produkt- und Clipart-Katalogen zur Organisation. Den Printcart-Eintrag ansehen.
Weitere Projekte finden Sie in unserer Arbeit.
Netbase hat die mandantenfähige Plattform konzipiert, entwickelt und betreibt sie: ein Online-Design-Studio, automatisch druckfertige Dateien, Print-Auftragsverwaltung sowie Store-Apps und eine API, die sich in jeden Storefront integrieren lassen.
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Dieser Eintrag beschreibt Umfang und Engineering; es werden keine Nutzungszahlen behauptet.
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Dieser anonyme Portfolioeintrag beschreibt nur die Art des KI-Systems und die Rolle von Netbase; es werden kein Kundenname, kein Logo, kein Standort, keine Daten, keine Modellauswahl, keine Zahlen und keine Ergebnisse veröffentlicht.
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Häufige Käuferfragen
Das sollte nicht möglich sein, und wir entwickeln dagegen. Das Retrieval filtert Ergebnisse nach den Rechten des Benutzers im Quellsystem, bevor das Modell irgendetwas sieht.
Das System teilt mit, dass es keine Quelle finden kann, und protokolliert die Frage für den Dokumenteigentümer.
Mit einem Evaluierungsset aus echten Fragen und ihren erwarteten Quellen, das bei jeder Änderung an Daten, Prompts oder Modellen bewertet wird.
Hosting, Anbieter und Datenhaltung werden in der Discovery vereinbart und in der DPA festgehalten.
Dieser Service ist die Engineering-Schicht. Der Assistent ist eine auf ihr aufbauende, für Mitarbeiter verpackte Lösung.
Alles auf einmal zu indizieren. Veraltete und widersprüchliche Dokumente erzeugen selbstbewusst falsche Antworten, weshalb Quellen mit Eigentümern einzeln hinzugefügt werden.
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Ein KI-Wissensassistent ist ein internes Werkzeug, das Mitarbeiterfragen anhand der eigenen Dokumente und Systeme des Unternehmens beantwortet, hinter jeder Antwort die Quelle nennt und jeder Person nur das zeigt, was sie einsehen darf. Netbase bietet ihn als Wachstumsfaehigkeit an, von Beginn an mit Retrieval, Evaluation und menschlicher Pruefung gestaltet, und hat ihn fuer einen nicht namentlich genannten Kunden umgesetzt.
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Service-Eigentümer und nächster Schritt
Dieser Service wird von David, Netbases Vorsitzendem, Gründer und CEO, geleitet und vom Netbase Editorial Team gepflegt. Bringen Sie zwanzig echte Fragen und die Quellen mit, die diese beantworten sollen: Solution-Review buchen oder zuerst relevante Arbeit ansehen.
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