KI-Assistent für Unternehmen (RAG)

Lassen Sie Ihre Mitarbeitenden ihre Fragen stellen; der Assistent antwortet nur aus Dokumenten, für die sie berechtigt sind, und zeigt seine Quellen.

Antworten mit Quellen Rollenbasierte Berechtigungen Datenschutz SSO und Audit-Logs
AdresseAtaşehir, Istanbul
Telefon+90 850 335 10 87
E-Mailinfo@360-soft.com

Unternehmenswissen abfragbar machen

Das Wissen eines Unternehmens ist meist auf einige hundert Verfahrensanweisungen, Hunderte Verträge, Produkthandbücher, HR-Richtlinien und jahrelang angesammelte E-Mails verteilt. Wenn ein neuer Mitarbeiter fragt „Wie übertrage ich meinen Resturlaub?“, ein Vertriebsmitarbeiter fragt „Wie viele Monate Garantie hat dieses Produkt?“ oder ein Servicetechniker fragt „Welches Teil tausche ich bei diesem Fehlercode?“, steckt die Antwort entweder im Gedächtnis eines erfahrenen Kollegen oder in einem Ordner, den niemand findet.

Ein KI-Assistent für Unternehmen verwandelt diese Dokumente in eine semantisch durchsuchbare Wissensdatenbank und beantwortet die Fragen, die Ihre Mitarbeitenden in natürlicher Sprache stellen, mit Zitaten aus den relevanten Dokumenten. Er unterscheidet sich in drei Punkten davon, Unternehmensdokumente in das öffentliche ChatGPT einzufügen: Die Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle, jeder Nutzer sieht nur die Dokumente, für die er berechtigt ist, und jede Antwort beruht auf einer überprüfbaren Quelle.

Für wen ist er geeignet?

  • Teams mit mehreren Standorten oder im Außendienst: Teams, die Verfahrensanweisungen und technische Dokumentation erreichen müssen, ohne in der Zentrale anzurufen.
  • Abteilungen mit hoher Regulierungs- und Vertragslast: Recht, Einkauf, Compliance und Qualität.
  • HR- und interne Supportteams: Personalabteilung, IT-Helpdesk und Buchhaltung, die jede Woche dieselben Fragen beantworten.
  • Produkt- und technische Supporteinheiten: Teams, die mit einem breiten Produktsortiment, Release Notes und Servicehandbüchern arbeiten.

Benötigen Sie einen Bot für Kunden, decken unsere Seiten Chatbots für Unternehmen und KI-Kundenservice-Bot dieses Szenario ab. Diese Seite konzentriert sich auf einen Assistenten für Ihre Mitarbeitenden, der auf interne Dokumente zugreift.

Bausteine des Assistenten

Ein sicheres RAG-System ist nicht nur eine Verbindung zu einem Sprachmodell; die eigentliche Arbeit steckt in den Schichten, die das richtige Dokument zur richtigen Person bringen.

Dokumentenaufnahme und Vorverarbeitung

Geplante Synchronisation aus den Quellsystemen, Texterkennung, Erhalt von Tabellen- und Überschriftenstruktur sowie Entfernung doppelter und veralteter Dokumentversionen.

Chunking und Vektorindex

Dokumente werden in sinnerhaltende Abschnitte zerlegt, und jeder Abschnitt wird mit Quelle, Datum und Berechtigungen versehen. Semantische Suche und Stichwortsuche werden kombiniert (hybrid).

Berechtigungen auf Rollen- und Dokumentebene

Suchergebnisse werden nach Abteilung, Rolle und Berechtigungen des Nutzers im Quellsystem gefiltert; nicht berechtigte Dokumente werden nie an das Modell gesendet.

Antworten mit Quellenangabe

Jede Antwort zeigt Namen, Abschnitt und Link des Dokuments, auf das sie sich stützt. Wird keine Quelle gefunden, sagt der Assistent das, statt zu raten.

Maskierung personenbezogener Daten

Felder wie Personalausweisnummern, IBANs und Telefonnummern können vor der Indexierung oder beim Senden von Inhalten an das Modell erkannt und maskiert werden.

SSO und Benutzeroberfläche

Anmeldung mit Entra ID, Google Workspace oder Ihrem Unternehmens-Identitätsanbieter – über ein Web-Panel, eine Teams-/Slack-App oder ein in Ihr Intranet eingebettetes Fenster.

Audit-Log und Admin-Panel

Es wird erfasst, wer wann welche Frage gestellt hat und welche Dokumente verwendet wurden. Unbeantwortete Fragen werden ausgewertet und decken Lücken in Ihrer Dokumentation auf.

Qualitätsmessung

Genauigkeit, gemessen an einem von Ihrem Team erstellten Frage-Antwort-Testset, mit kontinuierlicher Verbesserung auf Basis des Nutzerfeedbacks „hilfreich / nicht hilfreich“.

Wie führen wir den Assistenten ein?

01

Anwendungsfall und Dokumenteninventur

Wir legen fest, welchen Teams der Assistent dienen und welche Fragen er beantworten soll, und erfassen, wo die Dokumente mit den Antworten gespeichert sind und wer darauf zugreifen kann.

02

Datenklassifizierung und Hosting-Entscheidung

Wir klassifizieren Dokumente nach Vertraulichkeitsstufe und entscheiden gemeinsam mit Ihnen, wo Modell und Index laufen. Datenübermittlung und Aufbewahrungsfristen nach KVKK oder DSGVO werden in dieser Phase schriftlich festgehalten.

03

Aufbau des Testsets

Wir sammeln echte Fragen und die erwarteten richtigen Antworten aus Ihren Teams. Dieses Set wird zum Abnahmekriterium dafür, wie gut das System funktioniert.

04

Pilotbetrieb

Die erste Version geht mit einer begrenzten Dokumentenmenge und einem einzigen Team live. Chunking, Suche und Antwortvorlagen werden anhand des Testsets feinjustiert.

05

Berechtigungsintegration und Sicherheitstests

SSO und Rollenzuordnung werden angebunden, und mit Testnutzern unterschiedlicher Berechtigungen werden Szenarien für unbefugten Dokumentenabfluss und Prompt-Injection erprobt.

06

Rollout und Wartung

Weitere Teams und Quellen werden ergänzt, die Synchronisation wird geplant, und unbeantwortete Fragen werden über das Admin-Panel verfolgt.

Hosting-Optionen für den Datenschutz

Welche Option passt, hängt von der Vertraulichkeitsklassifizierung Ihrer Dokumente und der Einschätzung Ihrer Rechtsabteilung ab; wir treffen die Wahl gemeinsam.
Hosting-Option Wo werden die Daten verarbeitet? Wann es passt
Enterprise-LLM-API + Index auf Ihren eigenen Servern Dokumente und Index bleiben bei Ihnen; nur die Frage und die relevanten Abschnitte gehen an die API Schnelle Einführung, hohe Antwortqualität, Fälle, in denen die grenzüberschreitende Übermittlung bewertet werden kann
Regionaler Modelldienst eines Cloud-Anbieters In der gewählten Cloud-Region Unternehmen, deren Infrastruktur bereits bei einem bestimmten Cloud-Anbieter liegt und die einen Vertrag mit ihm haben
Vollständig On-Premises (Open-Source-Modell) Keine Daten verlassen Ihre Organisation Hochvertrauliche Dokumente etwa im Gesundheitswesen, im Finanzsektor und im öffentlichen Sektor; erfordert Investitionen in GPU-Server
Hybrid Vertrauliche Dokumente über das On-Premises-Modell, allgemeine Dokumente über die API Organisationen, deren Vertraulichkeitsstufen klar getrennt sind

Was Sie am Ende des Projekts haben

Ergebnisse

  • Die Assistenten-Anwendung, der Indexierungsdienst und die Synchronisationsjobs, lauffähig in der gewählten Umgebung
  • Zuordnungstabelle für Rollen und Berechtigungen sowie SSO-Konfiguration
  • Testset und Messergebnisse bei der Übergabe
  • Admin-Panel: Nutzung, unbeantwortete Fragen und Zugriffsprotokolle nach Quelle
  • Datenflussdiagramm und technische Beschreibung für Ihre Datenschutzhinweise und Ihr Datenverzeichnis nach KVKK, DSGVO oder lokalen Vorschriften
  • Schulung für Administratoren und Endnutzer

Preise

Für einen KI-Assistenten für Unternehmen ist auf der Website kein Festpreis veröffentlicht. Die Kosten werden durch das Dokumentenvolumen, die Anzahl der Quellsysteme, die Komplexität der Berechtigungsstruktur und die Hosting-Option bestimmt. Nach einem Bedarfsgespräch wird innerhalb von 24 Stunden ein auf Ihr Projekt zugeschnittenes Festpreisangebot verschickt; die Entwicklungsgebühr und die monatlichen Betriebskosten wie Modellnutzung und Server werden im Angebot getrennt ausgewiesen.

Wenn der Assistent nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Aufgaben erledigen soll, können KI-Agenten und Geschäftsprozessautomatisierung dieselbe Wissensdatenbank nutzen. Um den Assistenten in Ihr Unternehmensportal einzubetten, siehe Unternehmensportale und Managementsysteme, und für die Infrastrukturseite unsere Seite DevOps-Support.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Architektur, bei der zu einer eingehenden Frage zuerst die relevanten Passagen in Ihren Dokumenten gesucht und nur diese Passagen dem Modell zur Erzeugung der Antwort übergeben werden. Ein erneutes Training des Modells (Fine-Tuning) ist nicht nötig: Wird ein Dokument aktualisiert, nutzt der Assistent sofort die aktuellen Informationen, jede Antwort kann zeigen, auf welchem Dokument sie beruht, und ein Dokument wird nie für einen Nutzer abgerufen, der keinen Zugriff darauf hat.

Das Risiko lässt sich nicht vollständig ausschließen, aber deutlich reduzieren: Der Assistent ist angewiesen, nur aus den gefundenen Quellen zu antworten und klar zu sagen, wenn keine Quelle gefunden wurde, und unter jeder Antwort werden das zitierte Dokument und der Abschnitt angezeigt. Vor der Übergabe messen wir die Antwortqualität anhand eines Testsets mit echten Fragen, das Ihr Team erstellt.

Die in Abschnitte zerlegten Dokumente und der Vektorindex werden in der Umgebung Ihrer Wahl gehalten: auf Ihren eigenen Servern, in einem Rechenzentrum in der Türkei oder in einer Cloud-Region Ihrer Wahl, zum Beispiel innerhalb der EU oder der Golfregion. Für das Sprachmodell können Sie eine Enterprise-API wählen (mit Vertragsbedingungen, die Ihre Daten vom Training ausschließen) oder ein Open-Source-Modell, das vollständig auf Ihren eigenen Servern läuft. Diese Wahl ist entscheidend für Ihre Bewertung grenzüberschreitender Datenübermittlungen nach dem KVKK (dem türkischen Datenschutzgesetz), der DSGVO oder Ihren lokalen Vorschriften.

PDF-, Word-, Excel-, PowerPoint-, HTML- und reine Textdateien; SharePoint, Google Drive, Netzwerkfreigaben, Wikis im Stil von Confluence und Datenbanktabellen sind die am häufigsten angebundenen Quellen. Für gescannte (Bild-)PDFs wird ein Texterkennungsschritt ergänzt. Hat das Quellsystem eine Berechtigungsstruktur, wird diese in den Index übernommen.

Er kann als Web-Panel, als App für Microsoft Teams oder Slack oder als in Ihr bestehendes Intranet oder Portal eingebettetes Fenster bereitgestellt werden. Die Authentifizierung erfolgt über Azure AD / Entra ID, Google Workspace oder die SSO-Lösung Ihrer Organisation, sodass keine separaten Passwörter verwaltet werden müssen.

Nein. Bots für Kunden arbeiten mit öffentlichen Informationen, und Markenstimme sowie Verkaufsführung stehen im Vordergrund. Ein Unternehmensassistent greift auf interne Dokumente zu, daher stehen Berechtigungen, Audit-Logs und Schutzmaßnahmen gegen Datenabfluss im Mittelpunkt. Für die Kundenseite siehe unsere Seite zu Chatbots für Unternehmen.

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