Doch Wissen ist nur wertvoll, wenn es im entscheidenden Moment verfügbar ist. Angesichts des Fachkräftemangels und der steigenden Komplexität der Energiewende wird das effiziente Finden von Informationen zum kritischen Erfolgsfaktor, vor dem Hintergrund der geforderten Datensouveränität. Hier schlägt die Stunde von intelligenten Wissensmanagementsystemen auf Basis von KI.
Die Herausforderung: Die Suche im Heuhaufen und Datensouveränität
Ingenieure und Techniker verbringen oft einen signifikanten Teil ihrer Arbeitszeit mit der Recherche in PDF-Dokumenten, Netzhistorien oder Handbüchern. Herkömmliche Suchfunktionen scheitern oft an der schieren Menge oder der unpräzisen Verschlagwortung. Dabei bleibt das Ziel Wissen im Haus zu halten. Gerade bei sensiblen Informationen wie bspw. Netzplänen oder vertraulichen Wartungsstrategien ist Vertrauen die Basis. Viele Unternehmen zögern verständlicherweise, ihr Kernwissen in öffentliche Cloud-Systeme zu laden. Die gute Nachricht: Souveränes Wissensmanagement ist inhouse möglich. Wenn der gesamte Stack (Ollama, Datenbank und UI) lokal installiert ist, verlassen die Daten niemals das interne Netzwerk. Es findet kein Training der Modelle von Daten durch Drittanbieter statt. Das System kann sogar komplett "Air-Gapped" – also ohne Internetverbindung – betrieben werden, was den höchsten Sicherheitsstandard für KRITIS-Unternehmen darstellt.
Die Lösung: Retrieval Augmented Generation (RAG)
Ein moderner KI-Bot im Wissensmanagement arbeitet nicht wie eine einfache Suchmaschine, sondern wie ein hochqualifizierter Assistent. Durch das Verfahren der Retrieval Augmented Generation (RAG) greift die KI auf Ihre internen Dokumente zu, versteht den Kontext und formuliert eine präzise Antwort – inklusive Quellenangabe.
- Präzision: Die KI antwortet nur auf Basis der von Ihnen bereitgestellten Daten („Grounding“).
- Quellentreue: Jede Antwort verweist direkt auf das entsprechende Kapitel im Handbuch.
- Sprachbarrieren: Fachbegriffe werden kontextkorrekt eingeordnet und bei Bedarf übersetzt.
Das technologische Fundament: Open-Source-Modelle im Vergleich
Um ein solches System souverän zu betreiben, kommen spezialisierte Sprachmodelle (LLMs) zum Einsatz. In der Praxis haben haben sich unter anderem folgende Open-Source-Modelle als besonders leistungsfähig erwiesen:
- Llama 3.3 / Llama 4 (Meta): Der aktuelle Goldstandard unter den offenen Modellen. Es ist extrem sprachgewandt und eignet sich hervorragend als allgemeiner Assistent für komplexe Logikaufgaben.
- Mistral / Mixtral (Mistral AI): Diese Modelle aus Europa zeichnen sich durch hohe Effizienz und hervorragende Unterstützung der deutschen Sprache aus – ideal für regulatorische Texte.
- Command R (Cohere): Dieses Modell wurde explizit für RAG-Szenarien optimiert. Es ist darauf spezialisiert, riesige Mengen an externen Dokumenten zu verarbeiten und daraus faktenbasierte Antworten zu generieren, ohne wichtige Details zu übersehen.
Die Software-Infrastruktur: Der „Stack“ für den Inhouse-Betrieb
Damit diese Modelle in Ihrem Unternehmen sicher und benutzerfreundlich laufen, wird ein modularer Software-Stack aufgebaut. Der Vorteil: Alle Komponenten sind Open Source und können auf eigenen Servern betrieben werden.
- rms. AI Hub (Der Motor): Diese Software fungiert als Laufzeitumgebung. Sie lädt die Sprachmodelle und stellt sicher, dass sie effizient auf der vorhandenen Hardware (GPUs) berechnet werden.
- ChromaDB oder Qdrant (Das Gedächtnis): Dies sind sogenannte Vektordatenbanken. Hier werden Ihre Dokumente (PDFs, Word, Excel) nicht einfach nur gespeichert, sondern in mathematische Vektoren umgewandelt. So "versteht" die KI die inhaltliche Bedeutung Ihrer Texte, statt nur nach Schlagworten zu suchen.
- Open WebUI (Die Schnittstelle): Dies ist das Gesicht des Bots. Es bietet eine Benutzeroberfläche, die so intuitiv wie ChatGPT ist, aber volle Kontrolle über Nutzerrechte, Chatverläufe und den Dokumentenzugriff bietet.
Drei Schritte zum KI-gestützten Wissensarchiv
- Pilotierung: Wählen Sie einen spezifischen Bereich, z. B. die Dokumentation einer Umspannanlage.
- Infrastruktur-Check: Stellen Sie dedizierte KI-Server bereit, um Rechenleistung und Datensicherheit zu garantieren.
- Human-in-the-Loop: Fachexperten validieren die Antworten des Bots, um die Qualität stetig zu steigern.
Fazit: Wissen sichern, Effizienz steigern
KI-Bots im Wissensmanagement können eine Antwort auf Fachkräftemangel und die zunehmende Komplexität der Energiewende sein. Sie bewahren Erfahrungswissen und machen es auf Knopfdruck zugänglich – sicher, präzise und vollkommen souverän im eigenen Haus.