Case Study: Search Agent – Unternehmensweite Wissensdatenbank mit RAG

Wie ein Unternehmen mit dem Search Agent auf Basis von Retrieval-Augmented-Generation (RAG) eine zentrale Wissensdatenbank aufbaut, Dokumentensuche optimiert und Mitarbeitern schnellen Zugang zu Unternehmenswissen ermöglicht.

Herausforderung

Ein wachsendes Unternehmen verfügt über umfangreiches Wissen in verschiedenen Systemen: SharePoint, Confluence, lokale Dateiserver, E-Mail-Archive und Mitarbeiter-Know-how. Mitarbeiter verlieren wertvolle Zeit bei der Suche nach relevanten Dokumenten, Prozessbeschreibungen oder Projektinformationen. Wissen geht verloren, wenn erfahrene Kollegen das Unternehmen verlassen.

Es fehlt eine zentrale, intelligente Lösung, die alle verfügbaren Informationen durchsuchbar macht und Mitarbeitern schnellen, kontextbezogenen Zugang zum gesamten Unternehmenswissen bietet.


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Lösung: Der Search Agent

Der Search Agent basiert auf unserem Retrieval-Augmented-Generation (RAG) ProtoAgent. Während der Implementierungsphase wird er mit allen verfügbaren Dokumenten, Wikis, Prozessbeschreibungen und Projektdokumentation trainiert – so erhält er Zugang zum gesamten Unternehmenswissen.

Nach der Einrichtung können Mitarbeiter über verschiedene Interfaces auf den Search Agent zugreifen: Über eine Web-Oberfläche, Slack-Integration oder direkt in Microsoft Teams. Der Agent versteht natürliche Sprache und liefert kontextbezogene Antworten mit Quellenangaben zu den relevanten Dokumenten.


Business Impact

Durch die Einführung des Search Agents finden Mitarbeiter relevante Informationen deutlich schneller. Die Produktivität steigt, Einarbeitungszeiten verkürzen sich und Wissen bleibt langfristig im Unternehmen verfügbar. Teams können effizienter zusammenarbeiten, da alle auf dasselbe, aktuelle Wissen zugreifen können.


Technologie & Umsetzung

Die Technologie basiert auf unseren fertigen Architektur-Bausteinen, dem RAG Bot ProtoAgent, und erlaubt somit eine rasche Implementierung mit bewährten, getesteten Komponenten.

Docker Container

Die komplette Lösung wird als containerisierte Anwendung ausgeliefert und lässt sich nahtlos in bestehende Infrastrukturen integrieren – von On-Premise bis Cloud.

Qdrant Vector Database

Alle Unternehmensdokumente (SharePoint, Confluence, Dateien) werden als Vektoren in Qdrant gespeichert und für semantische Suche optimiert.

vLLM On-Premise LLM Hosting

Die Sprachmodelle laufen sicher und performant auf eigener Infrastruktur – für Datenschutz und volle Kontrolle über sensible Unternehmensdaten.

Multi-Platform Integration

Der Search Agent wird in bestehende Tools integriert: Slack, Microsoft Teams, Web-Interface und mobile Apps für maximale Zugänglichkeit.

KI-gestützte Data Pipeline

Zunächst werden Unternehmensdatenquellen definiert: von PowerPoint-Präsentationen über PDFs bis hin zu Wikis und SharePoint-Inhalten. Alle relevanten Wissensquellen werden erfasst und für die Verarbeitung vorbereitet.

Per KI Data Pipeline auf Basis von LLM werden die Daten automatisch vektorisiert und strukturiert in einer Vektor-Datenbank abgelegt. Der Chat Bot dient als unternehmensweite Suchfront-End und ermöglicht natürlichsprachige Abfragen über das gesamte indexierte Wissen.


Ablauf & Integration

Der Search Agent ist nahtlos in die Arbeitsabläufe integriert: Von der automatischen Indexierung neuer Dokumente über die intelligente Suche bis zur Bereitstellung relevanter Informationen mit Quellenangaben. So wird Wissensmanagement effizient, skalierbar und für alle Mitarbeiter zugänglich gestaltet.