Interne Wissensdatenbank aufbauen: Schritt-für-Schritt
Der Aufbau einer Wissensdatenbank erfordert Planung, Softwarewahl, Sammlung von Know-how und klare Struktur.
Wie wir bei Researchly unsere unternehmensspezifische KI mit Interner Wissensdatenbank aufgebaut haben
In immer mehr Unternehmen gewinnt die effiziente Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Arbeitsabläufe an Bedeutung. Ziel ist es, die wachsende Flut interner Informationen so zu strukturieren, zu pflegen und gezielt nutzbar zu machen, dass keine wertvolle Zeit beim Suchen verloren geht. Auch wir bei Researchly haben es uns zur Aufgabe gemacht, mithilfe einer internen Wissensdatenbank unser Wissen zentral, zugänglich und intelligent nutzbar bereitzustellen.
Was muss eine unternehmensspezifische KI mit Interner Wissensdatenbank können – und warum?
Selbst als junges Startup verbringen wir überraschend viel Zeit mit der Suche nach Dokumenten und Informationen – trotz durchdachtem Toolstack. Statistiken zeigen: Mitarbeitende suchen bis zu zwei Stunden täglich nach relevanten Inhalten. Das bedeutet nicht nur Zeitverschwendung, sondern auch eine Verlangsamung von Innovation und Weiterentwicklung.
Für uns ist klar: Mit wachsendem Unternehmen wächst auch die Menge an internem Content – und damit der Bedarf, ihn gezielt in einer internen Wissensdatenbank zu organisieren, auffindbar zu machen und wiederzuverwerten. Besonders für das Onboarding, den Wissensaustausch und die Optimierung von Prozessen ist der zentrale Zugang zu einer internen Wissensdatenbank entscheidend.
Unsere Anforderungen:
- Aktuelle Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren: Alle wesentlichen Quellen sollen in die interne Wissensdatenbank einfließen und das Wissen stets aktuell bleiben.
- Antworten und Inhalte im Researchly-Stil: Die KI muss nicht „künstlich“ oder generisch wirken, sondern so antworten, wie wir es erwarten – auch das ist mittlerweile Teil der internen Wissensdatenbank.
- Einfache Pflege und Erweiterbarkeit: Das Verwalten, Aktualisieren und Nachpflegen unserer internen Wissensdatenbank muss unkompliziert funktionieren.
Herausforderungen im Wissensmanagement ohne interne Wissensdatenbank
Viele Organisationen kämpfen mit dem gleichen Problem: Wissen ist zwar vorhanden, liegt aber verstreut – etwa als PDFs im Drive, in Confluence-Wikis, technischen Dokumentationen oder auch in spezialisierten Datenbanken. Ohne eine zentrale interne Wissensdatenbank führt das zu aufwändiger Suche, Redundanzen und letztlich zu Frustration im Team. Jeder Workaround ist letztlich nur ein Kompromiss und behindert Innovation.
Potenziale von KI mit interner Wissensdatenbank
Hier setzt eine KI-gestützte interne Wissensdatenbank an: Moderne Systeme können Dokumente analysieren, strukturieren, inhaltlich erschließen und kontextbezogene Antworten liefern. Anders als klassische Suchen zeigt die interne Wissensdatenbank nicht nur Fundstellen an, sondern liefert direkt Antworten – immer mit nachvollziehbarem Quellennachweis und kontextbasiert.
Am leistungsfähigsten wird die Lösung, wenn verschiedene Datenquellen (wie Intranet, Produktdaten, Handbücher, Prozessdokumentationen) in einer einzigen internen Wissensdatenbank zusammengeführt werden. Über ein zentrales, intuitives Interface (z. B. ein Chatbot in Slack oder Microsoft Teams) greifen Mitarbeitende unkompliziert, datenschutzkonform und ohne Medienbruch auf die interne Wissensdatenbank zu.
Technische Umsetzung: Unsere interne Wissensdatenbank im Detail
Einsatz von Large Language Models (LLMs)
Im Zentrum steht ein leistungsfähiges LLM (Large Language Model), das natürliche Sprache versteht, Inhalte verknüpft und smarte, verständliche Antworten auf Anfragen aus der internen Wissensdatenbank liefert.
Datenintegration: Wie Wissen in die interne Wissensdatenbank kommt
Es gibt grundsätzlich zwei Ansätze, um Wissen in die interne Wissensdatenbank einzubinden:
- Direkte Anbindung via API: Hier greifen Schnittstellen gezielt auf verschiedene Datenquellen zu und führen sie bei Bedarf der internen Wissensdatenbank zu. So bleibt das Wissen aus diversen Systemen stets abrufbar.
- Zentrale Speicherung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG): Alle relevanten Dokumente werden in eine zentrale interne Wissensdatenbank (meist ein Vector Store) importiert und vektorisiert. Anfragen führen zu semantischer Suche und punktgenauen Antworten aus der internen Wissensdatenbank.
Integration in den Arbeitsalltag
Entscheidend für die Akzeptanz: Die Einbindung der internen Wissensdatenbank in bestehende Tools. Bei uns etwa ist sie in Slack eingebunden und als Web-Interface verfügbar. So profitieren alle – und können zugleich sehen, wie Kolleg:innen die interne Wissensdatenbank für ihre Zwecke nutzen.
Anpassung, Monitoring und Wartung
Die interne Wissensdatenbank wächst mit ihren Aufgaben: Durch gezieltes Prompt Engineering und kontinuierliches Daten-Update bleibt sie aktuell. Laufendes Monitoring und Review-Prozesse garantieren eine hohe Antwortqualität aus unserer internen Wissensdatenbank.
So sieht unsere interne Wissensdatenbank bei Researchly aus
Konkret setzen wir auf folgende Architektur:
- Vektor-Datenbank (Pinecone): Zentrale interne Wissensdatenbank zur semantischen Suche.
- ZEPP als Knowledge Graph: Kurzzeitgedächtnis zur schnellen Kontextverknüpfung innerhalb der internen Wissensdatenbank.
- Postgres für Short-Time Memory.
- OpenAI als LLM Engine für die vollautomatisierte Beantwortung von Anfragen aus der internen Wissensdatenbank.
- Die Originaldokumente bleiben zwar dort, wo sie entstanden sind (z. B. in Drive, Canva etc.), werden aber regelmäßig in die interne Wissensdatenbank gespiegelt.
Fehlt Wissen in der internen Wissensdatenbank, identifiziert das System diese Lücke automatisch und fordert gezielt nach. Unser Agent weiß also jederzeit, wo relevantes Wissen zu finden ist und hält die interne Wissensdatenbank stets aktuell.
Fazit
Eine leistungsfähige interne Wissensdatenbank auf Basis von KI, LLM und moderner Datenintegration (z. B. via RAG) wird immer mehr zum zentralen Werkzeug für wissensbasierte Organisationen – vorausgesetzt, Architektur, Pflege und Integration stimmen.
Mit der Kombination aus LLMs und interner Wissensdatenbank ermöglichen wir bei Researchly, dass Wissen schnell, gezielt und sicher genutzt werden kann. Das spart Zeit, beschleunigt Onboarding, Kollaboration und Innovationskraft. Der richtige Zeitpunkt zum Starten ist jetzt – sei es mit einer selbst gebauten Lösung oder mit clever integrierten Systemen.
TL;DR:
Mit einer unternehmensspezifischen, KI-gestützten internen Wissensdatenbank schaffen wir bei Researchly schnelle, gezielte Antworten auf alle Wissensfragen – und sparen wertvolle Zeit und Nerven.