COREMONIT · ENTERPRISE AI KNOWLEDGE SYSTEM
RAG WIKI LLM
Das gesamte Unternehmenswissen verbinden,
Im richtigen Moment die genaue Antwort finden.
Eine RAG-Lösung für Unternehmenswissen, die verstreute interne Dokumente zu einem KI-Wissenssystem verbindet und Suche, Analyse, Zusammenfassung, Vergleich, Schlussfolgern und standardisierte Antworten bereitstellt.
LOCAL LLMKNOWLEDGE HUBPDFWORDHWPREPORTDOCViele Daten, aber wenig nutzbares Wissen.
Wettbewerbsfähigkeit beginnt nicht bei der Dokumentenmenge, sondern dabei, wie schnell im entscheidenden Moment genaue Belege gefunden werden.
Verstreute Unterlagen
Dokumente sind auf persönlichen PCs, NAS, freigegebenen Ordnern, Groupware und E-Mails verteilt.
Grenzen der Suche
Gewünschte Inhalte sind nur auffindbar, wenn der genaue Dateiname oder die richtigen Schlüsselwörter bekannt sind.
Unterbrochene Wissensweitergabe
Bei Zuständigkeitswechseln und neuen Mitarbeitern werden Erfahrung und Know-how nicht weitergegeben.
RAG: durch Suche erweiterte Generierung
Bevor die KI antwortet, durchsucht sie interne Unternehmensdokumente und erstellt die Antwort anhand geprüfter Belege.
FrageNatürlichsprachliche Eingabe02
SucheRelevante Dokumente suchen03
AnalyseKontext und Absicht erkennen04
SchlussfolgernUnterlagen vergleichen und ordnen05
AntwortBeleggestützte Generierung- Fokus auf Trainingsdaten
- Aktuelle und interne Unternehmensinformationen schwer überprüfbar
- Halluzinationen bei unzureichenden Belegen möglich
- Benutzer müssen Quellen erneut selbst prüfen
- Fokus auf intern freigegebene Unterlagen
- Aktuelle Handbücher, Vorschriften und Projekte berücksichtigen
- Antworten anhand gefundener Belege
- Quellen und Originalstellen gemeinsam angeben
Funktionsweise von RAG WIKI LLM
Dokumente werden nicht nur gespeichert, sondern in eine Wissensstruktur überführt, die Suchgenauigkeit und Generierungsqualität gemeinsam verbessert.
DATA SOURCE
PDF · Word · Excel · PPT · Wiki · Manual · Report
DOCUMENT
Parsing · Cleaning · Metadata · Classification
KNOWLEDGE
Chunking · Embedding · Indexing
STORAGE
Vector DB · Metadata DB · Document Storage
RAG ENGINE
Query · Hybrid Search · Re-ranking · Context
APPLICATION
AI Chat · Wiki · Report · Dashboard · API
RAG-Suche und CHATBOT in einem Produkt
CoreMonit RAG WIKI LLM vereint RAG-Suche nach Belegen in Unternehmensdokumenten mit einer CHATBOT-Funktion, über die gefundenes Wissen in natürlicher Sprache abgefragt und beantwortet wird.
Durchsuchen Sie Dokumente, Kategorien und Originalstellen in einer Ansicht und prüfen Sie schnell freigegebene Unterlagen zur Frage.
Beantwortet Fragen anhand gefundenen internen Wissens und verknüpft ähnliche Fragen mit belegenden Dokumenten.
Zentrale Funktionstechnologien
Wir gestalten die gesamte RAG-Qualität – von der präzisen Erkennung der Dokumentmerkmale über semantische Suche und Reranking bis zum Schlussfolgern.
Dokumenteingabe
Sammelt sicher Word-, PDF-, Wiki-, Handbuch-, Qualitäts- und Projektunterlagen der Abteilungen.
Parsing
Ordnet Text, Titel, Tabellen, Autoren, Datum, Dokumentnummern und Metadaten.
Chunking
Teilt Dokumente in Sinneinheiten, ohne den vor- und nachgelagerten Kontext zu verlieren, und verbessert so die Suchgenauigkeit.
Embedding
Wandelt Informationen in Vektoren um, um trotz verschiedener Formulierungen Dokumente mit ähnlicher Bedeutung zu finden.
Vector Search
Sucht über Schlüsselwörter hinaus Belegdokumente, die der Frage semantisch nahekommen.
LLM der 30B-Klasse
Vergleicht und analysiert mehrere Unterlagen und fasst sie entsprechend der Frageabsicht zusammen, klassifiziert sie und zieht Schlussfolgerungen.
Re-ranking
Suchkandidaten werden nach ihrer Relevanz zur Frage neu sortiert, um unnötige Ergebnisse zu reduzieren.
Standard Parsing
Strukturiert Antworten in Arbeitsformaten wie Tabellen, Prüflisten, Zusammenfassungen und Berichten.
RAG-Pipeline für höhere Suchgenauigkeit
Eine Vector DB anzubinden reicht nicht aus. Wir prüfen und optimieren den gesamten Suchablauf wiederholt für die Unternehmensdaten.
Nicht nur finden, sondern sofort nutzbare Ergebnisse erhalten
Suchergebnisse werden als Tabellen, Zusammenfassungen, Prüflisten und Berichte strukturiert, damit sie sofort im Arbeitsalltag nutzbar sind.
Tabelle
Vergleicht Punkte, Symptome, Dringlichkeit und zuständige Abteilungen.
Kernzusammenfassung
Fasst zentrale Themen und Schlussfolgerungen mehrerer Dokumente zusammen.
Prüfliste
Liefert Prüfreihenfolge und Maßnahmen Schritt für Schritt.
Bericht
Erstellt Berichte zu Symptomen, Ursachen, Maßnahmen und Wiederholungsprävention.
Von Dokumentensuche zu Wissenssuche
Stellen Sie eine Frage, statt Dateien zu suchen, und erhalten Sie passende Dokumente mit den Belegstellen.
Private KI zur sicheren Nutzung interner Unternehmensdokumente
Wir minimieren die externe Offenlegung von Daten unter Berücksichtigung der Sicherheitsrichtlinien und Netzwerkumgebung des Unternehmens.
Unternehmens- und Personalregeln / Verträge / Betriebsrichtlinien
Technische Dokumente / Projekte / Konstruktion
Arbeitsanweisungen / Anlagen- und Prozesshandbücher
Prüfkriterien / Qualitätsprobleme / Handbücher
Produktunterlagen / Angebote / Kundenbetreuung
So können Sie im Arbeitsalltag fragen.
Eine natürlichsprachliche Frage findet relevante Dokumente, frühere Fälle und die für Entscheidungen benötigten Belege.
„Wie behebt man Error 105?“
„Wie oft muss dieses Bauteil ausgetauscht werden?“
„Wie unterscheiden sich die Funktionen von Produkt A und B?“
„Welche Fehlerbehebungsfälle gab es in früheren PLC-Projekten?“
„Finde Aufzeichnungen wiederkehrender ähnlicher Störungen.“
„Erkläre mir die Dokumentenstruktur des Projekts.“
„Wie beantrage ich eine Dienstreise?“
„Welche Qualitätsvorschriften gelten?“
Erwarteter Nutzen, der Arbeitsweisen verändert
Verwandeln Sie bisher in Dokumenten gebundene Informationen in Wissenswerte und reduzieren Sie den Aufwand für Recherche und Zusammenführung.
Jedes Unternehmen hat andere Daten – deshalb muss auch sein RAG anders sein.
Wir analysieren Dokumentmerkmale, Suchziele und Sicherheitsrichtlinien und entwerfen eine angepasste Wissensarchitektur und Suchpipeline.
KI findet und ordnet Informationen.
Die Entscheidung trifft der Mensch.