CASE STUDY · RAG & AI
Interner KI-Chatbot für einen sozialen Träger
Entwicklung eines internen RAG-Systems, das Mitarbeitenden situationsbezogenen Zugriff auf Richtlinien, Prozessbeschreibungen und Handlungsanweisungen ermöglicht.
Ausgangssituation
Im Arbeitsalltag sozialer Einrichtungen müssen Mitarbeitende häufig schnell klären, welcher interne Prozess in einer konkreten Situation gilt. Beispiele sind ein Unfall mit einem Dienstfahrzeug oder besondere Situationen im Umgang mit Klientinnen und Klienten.
Die benötigten Informationen sind zwar in internen Dokumenten vorhanden, aber nicht immer sofort auffindbar. Unterschiedliche Ablagestrukturen und umfangreiche Richtlinien erhöhen den Suchaufwand, insbesondere in zeitkritischen Situationen.
Entwickelte Lösung
Das RAG-System macht die internen Dokumente über eine einfache Chatoberfläche durchsuchbar. Mitarbeitende können ihre konkrete Situation in natürlicher Sprache beschreiben und erhalten eine kontextbezogene Antwort auf Basis der freigegebenen Unternehmensdokumente.
Neben der Antwort liefert das System Verweise auf die zugrunde liegenden Quellen. Mitarbeitende können die Handlungsempfehlung dadurch unmittelbar gegen die jeweils gültige Richtlinie prüfen.
Technische Architektur
Eine Next.js-Oberfläche bildet den leicht zugänglichen Einstiegspunkt für Mitarbeitende. Das Python-Backend mit FastAPI verarbeitet Dokumente, führt die semantische Suche aus und stellt den relevanten Kontext für Ollama bereit.
Die modulare Architektur unterstützt den Betrieb in einer kontrollierten Infrastruktur. PostgreSQL verwaltet Dokumente und Metadaten, während Docker eine reproduzierbare Bereitstellung der einzelnen Systemkomponenten ermöglicht.
Ergebnis
Mitarbeitende erhalten schneller Zugriff auf verbindliche interne Informationen, ohne Ordnerstrukturen und lange Dokumente manuell durchsuchen zu müssen. Die Kombination aus konkreter Antwort und Quellenbezug unterstützt ein konsistentes, nachvollziehbares Vorgehen im Arbeitsalltag.
Zentrale Funktionen
- ●KI-gestützter Zugriff auf interne Richtlinien und Arbeitsabläufe
- ●Situationsbezogene Hinweise bei Vorfällen mit Dienstfahrzeugen
- ●Abruf von Leitlinien für konkrete Situationen mit Klientinnen und Klienten
- ●Automatische Extraktion, Segmentierung und Indexierung interner Dokumente
- ●Quellenbasierte Antworten mit Verweisen auf die zugrunde liegenden Dokumente
- ●Integration in die bestehende Dokumentenstruktur der Organisation
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