KI-Assistent für Service und Dokumentation
Kontrollierte Suche in freigegebenen Quellen mit Zitaten, Grenzen und fachlicher Evaluation
Unsere Rolle
neexo definierte den zulässigen Wissensraum, entwarf Retrieval- und Zitationslogik und baute gemeinsam mit Fachexperten ein Evaluationsset auf, das Qualität und Fehlverhalten sichtbar macht.
Eingesetzte Kompetenzen
Das Problem
Viele Unternehmen stehen vor ähnlichen Herausforderungen, wenn sie versuchen, Wert aus ihren technischen Daten und Prozessen zu schaffen.
Servicewissen lag in Handbüchern, Arbeitsanweisungen und technischen Notizen. Eine generische Chat-Suche hätte zwar schnell Antworten formuliert, konnte aber weder die gültige Quelle noch die fachliche Belastbarkeit für konkrete Servicefragen sicherstellen.
Diese Herausforderungen führen oft zu konkreten Problemen:
- Relevante Informationen waren dokumentübergreifend schwer auffindbar und unterschiedlich aktuell
- Antworten ohne Seiten-, Abschnitts- oder Dokumentbezug konnten nicht fachlich geprüft werden
- Es fehlten Testfragen und Kriterien, um Retrieval-Qualität und Antwortgrenzen systematisch zu bewerten
Warum es wichtig ist
Warum ist das relevant? Ein Blick auf die breiteren Auswirkungen:
Im technischen Service ist eine flüssige Antwort nicht automatisch eine richtige Antwort. Ein kontrollierter Assistent muss ausschließlich freigegebenes Wissen abrufen, jede Aussage belegbar machen und bei fehlender Evidenz stoppen oder eskalieren.
Kennzahlen, auf die wir achten:
Retrieval-Qualität für repräsentative Servicefragen
Vollständigkeit und Genauigkeit der Quellenbelege
Sicheres Verhalten bei fehlenden, widersprüchlichen oder unzulässigen Informationen
Unsere Lösung
So gehen wir die Lösung an:
Kuratiertes, freigegebenes Quellenkorpus mit Dokument-, Versions- und Abschnittsmetadaten
Retrieval-Pipeline, die relevante Passagen auswählt und Antworten auf diese Evidenz begrenzt
Zitate pro Antwort sowie klare Ablehnungs- und Eskalationsregeln bei unzureichender Grundlage
Fachlich gepflegtes Evaluationsset für Retrieval, Antworttreue, Quellenqualität und Grenzfälle
Ergebnisse
Der Vergleich zwischen Ausgangspunkt und Ergebnis zeigt den konkreten Wert, den die Lösung schaffen kann.
Manuelle Dokumentensuche oder unbelegte Antworten aus einer allgemeinen Chat-Oberfläche
Kontrollierter Retrieval-Assistent mit Zitaten, Evaluation und definierten Grenzen
Die konkreten Ergebnisse umfassen:
- Schnellerer Zugang zu relevanten Passagen bei erhaltener Quellenkontrolle
- Messbare Qualitätsgrundlage für Verbesserungen an Dokumentation und Retrieval
- Klare Abgrenzung zwischen beantwortbaren Fragen und notwendiger Experteneskalation
Projektkontext
Ein Maschinenbauer wollte Serviceteams den Zugriff auf bestehende Dokumentation erleichtern. Ziel war kein generischer Chatbot, sondern ein kontrollierbares Retrieval-System, dessen Antworten fachlich geprüft und auf Quellen zurückgeführt werden können.
Lieferergebnisse
- Freigegebenes Quellenkorpus mit Metadaten- und Aktualitätsregeln
- Retrieval-Prototyp mit Zitaten, Ablehnung und Eskalation
- Experten-Evaluationsset mit Kriterien für Retrieval, Antworttreue und Grenzfälle
Weiterführende Links
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Gern helfen wir Ihnen, Ihre Situation zu analysieren und Möglichkeiten für ähnliche Lösungen zu identifizieren.