Der Weg eines Dokuments durch die KI
Vom PDF zur belegten Antwort in sechs Schritten — zum Mitscrollen. So arbeitet unsere eigene Pipeline.
Alles beginnt mit Ihren Dokumenten.
Angebote, Wartungsberichte, Verträge, Protokolle — das eigentliche Wissen Ihres Unternehmens steckt in Dateien, die niemand mehr vollständig überblickt. Eine KI kann damit zunächst: nichts. PDFs sind für Maschinen erstaunlich schwer zu lesen.
Parsing: aus Datei wird Text.
Zuerst wird jedes Dokument sauber ausgelesen — Fließtext, Tabellen, Stempel, eingescannte Seiten. Hier entscheidet sich die Qualität von allem, was folgt: Was hier verloren geht, kann keine KI der Welt später wiederfinden. Deshalb ist Parsing unsere eigene Disziplin.
Chunking: sinnvolle Häppchen.
Der Text wird in überlappende Abschnitte zerlegt — groß genug für den Zusammenhang, klein genug für präzise Treffer. Wie sich das anfühlt, können Sie in unserer Demo selbst ausprobieren.
Embeddings: Bedeutung wird messbar.
Jeder Abschnitt bekommt einen Zahlen-Fingerabdruck, der seine Bedeutung beschreibt. Inhaltlich Ähnliches landet nahe beieinander — „Filterwechsel Anlage 7" und „Wartung Filteranlage" werden Nachbarn, obwohl kein Wort übereinstimmt.
Die Suche: Ihre Frage findet ihre Nachbarn.
Ihre Frage wird in denselben Raum übersetzt und findet dort die inhaltlich nächsten Abschnitte — in Millisekunden, über zehntausende Seiten hinweg.
Die Antwort: belegt statt behauptet.
Erst jetzt kommt das Sprachmodell ins Spiel: Es formuliert die Antwort — aber nur aus den gefundenen Abschnitten, mit Quellenangabe. Das ist RAG: Die KI erfindet nicht, sie belegt. Und das Beste: Dieser ganze Weg funktioniert vollständig auf Systemen in Ihrem Haus.
Ihre Dokumente könnten das auch. Wir zeigen es Ihnen an einem echten Beispiel aus Ihrem Bestand.
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