Die Zukunft der Suche
wie KI-Systeme Wissen neu zugänglich machen
Wir stehen an der Schwelle zu einer neuen Art, mit Informationen umzugehen. Klassische Suchmasken und unübersichtliche FAQ-Seiten weichen zunehmend intelligenten Systemen, die nicht nur Antworten liefern, sondern echte Dialoge ermöglichen. Eine Schlüsseltechnologie dabei ist Retrieval Augmented Generation (RAG) – ein Ansatz, der Künstliche Intelligenz wie GPT mit gezieltem Informationszugriff verbindet.
Warum strukturierte Inhalte der Schlüssel sind
Bevor wir auf die Möglichkeiten schauen, ein kurzer Blick auf das Fundament: Inhalte.
Die beste KI nützt wenig, wenn sie nicht auf gutes Material zugreifen kann. Was also zählt, ist: strukturierter, gut aufbereiteter Content – idealerweise bereits digital vorliegend, z. B. in Form von Produktdatenblättern, Servicedokumenten, Richtlinien oder Schulungsunterlagen. Wer seine Inhalte bereits heute ordentlich organisiert, legt den Grundstein für morgen.
Denn genau hier greift das Prinzip von Retrieval Augmented Generation:
Retrieval Augmented Generation wird verwendet, um Large Language Models, wie GPT, genauer zu machen. Die Verbindung von RAG mit GPT Sprachmodellen ermöglicht uns somit eine optimale Lösung.
1. Retrieval
Zu Beginn wird mithilfe spezieller Algorithmen eine gezielte Suche in der Wissensbasis durchgeführt – basierend auf der Anfrage des Nutzers. Die Inhalte wurden zuvor in sogenannte Vektoren umgewandelt (Embedding), wodurch sich die KI nicht an Schlüsselwörtern orientiert, sondern an tatsächlicher Bedeutung. Das macht die Suche kontextuell intelligenter.
2. Augmented
Die KI zieht relevante Inhalte heran und reicht sie an das Sprachmodell weiter. Dieses hat dadurch Zugriff auf exakt das Wissen, das es zur Beantwortung der aktuellen Frage braucht.
3. Generation
Basierend auf diesem Input generiert das Sprachmodell eine Antwort, die nicht nur sprachlich natürlich wirkt, sondern auch faktisch korrekt und aktuell ist.
Was bedeutet das konkret? – Praxisnahe Anwendungsbeispiele
Diese Technologie eröffnet Unternehmen ganz neue Möglichkeiten – quer durch viele Branchen. Hier ein paar Beispiele:
Schwerindustrie (z. B. Kabellösungen oder Maschinenbau):
Technische Support-Bots können komplexe Produkte erklären, bei der Auswahl von Kabeln für bestimmte Umgebungen helfen oder passende Zubehörteile vorschlagen – selbst bei mehreren Kombinationsmöglichkeiten.Gesundheitswesen (z. B. Kliniken):
Intelligente Assistenten beantworten Fragen zu Behandlungsprozessen, informieren über medizinische Geräte oder unterstützen bei der Einhaltung regulatorischer Vorgaben.Energieversorger:
Kunden oder Mitarbeitende erhalten Soforthilfe bei Fragen zu Tarifen, Netzanschlüssen oder Sicherheitsvorgaben – basierend auf den jeweils gültigen Richtlinien und regionalen Besonderheiten.
Diese Art der KI-gestützten Suche ist immer verfügbar, lernt laufend dazu und bietet Antworten in natürlicher Sprache – ganz ohne technisches Vorwissen auf Nutzerseite.
Ein Blick in die Zukunft: Vom Support zum digitalen Berater
Während heute der Fokus noch häufig auf Frage-Antwort-Szenarien liegt, wird sich der Einsatz von RAG-Systemen in Zukunft deutlich erweitern – z. B. hin zu:
Intelligenten Konfiguratoren:
Nutzer können per Chat mehrere Produkte kombinieren („Ich brauche ein Anschlusskabel für eine XYZ-Maschine mit Schutzart IP68“) – die KI erkennt, was gebraucht wird, und stellt passende Kombinationen samt Zubehör zusammen.Proaktive Empfehlungen:
Ähnlich wie bei einem erfahrenen Verkäufer erkennt die KI, wenn ein Zusatzprodukt sinnvoll wäre oder bestimmte Vorgaben berücksichtigt werden müssen – und schlägt sie direkt vor.Integration in komplexe Workflows:
Die Systeme könnten direkt mit ERP- oder CRM-Systemen kommunizieren, z. B. um eine Bestellung auszulösen, ein Ticket zu erstellen oder Schulungsmaterial bereitzustellen.
Fazit: Wer heute strukturiert, gewinnt morgen
Ob Kundenservice, Produktberatung oder interne Wissensvermittlung – KI-Systeme auf Basis von RAG bieten ein enormes Potenzial. Sie machen aus statischem Wissen dynamische Antworten. Doch damit das funktioniert, braucht es eine solide Grundlage: strukturierte, durchdachte Inhalte und ein klares Verständnis der Nutzerreise.
Je besser Unternehmen heute ihre Informationen organisieren, desto nahtloser und wirkungsvoller lassen sie sich morgen in KI-Lösungen integrieren – und werden so zum echten Mehrwert für Kunden und Teams gleichermassen.
Quellen und Inspiration:
