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RAG-WissensdatenbankZeitrahmen: ~8 weeks

Interne Richtlinien-Wissensdatenbank

Richtlinien-Wissensbasis — natürlichsprachige Suche nach Regeln, Prozessen und Leitfäden

RAGVektorsucheEnterprise-KB
80%
Self-service rate
-60%
HR repeat questions
Minutes → seconds
Search time

Ausgangslage

Richtlinien über mehrere Systeme verstreut — Mitarbeiter fanden Regeln schwer, HR beantwortete dieselben Fragen immer wieder.

Hauptherausforderung

Policies lived in many systems — employees couldn't find answers, HR repeated the same replies, outdated docs lingered after updates.

Vorgehen

RAG knowledge base with auto chunking, natural language Q&A, role-based access, and admin tools for versioning and feedback loops.

Unsere Leistung

  • ·RAG-Wissensdatenbank mit PDF/Word-Upload und automatischer Chunk-Indexierung
  • ·Natürlichsprachige Q&A zu Richtlinienklauseln und Prozessleitfäden
  • ·Rollenbasierte Zugriffskontrolle je Abteilung
  • ·Admin-Panel für Dokumentenaktualisierung, Abfrageprotokolle und Feedback-Schleifen

Tech-Stack

PythonRAG / Vector DBNext.jsPostgreSQL

Ergebnis

80 % Self-Service-Abfragequote, 60 % weniger wiederholte HR-Fragen, Suchzeit von Minuten auf Sekunden.

Internes System · Nicht öffentlich zugänglichAlle ReferenzenZugehöriger Service: SaaS