Kontextklar KI-Helfer
Kurzhilfe ohne KI-Anfrage
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Kontextklar Wissen
Die passende Retrieval-Methode folgt Datenform, Fragen und gemessener Qualität statt einem pauschalen Technikversprechen.
Retrieval wählt zu einer Frage die passenden freigegebenen Wissenseinträge oder Ausschnitte aus. Dafür gibt es nicht eine grundsätzlich beste Technik. Ein strukturierter Produktkatalog, kurze Wissenskonzepte und ein langes Buch stellen unterschiedliche Anforderungen.
Markdown-RAG verbindet ausgewählte externe Informationen mit einer generierten Antwort. Wie diese Auswahl erfolgt, ist eine eigenständige Architekturentscheidung.
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Methoden im Vergleich
| Ansatz | Gut geeignet, wenn | Typische Grenze |
|---|---|---|
| Strukturiert und regelbasiert | Felder, Kategorien, IDs und Beziehungen bekannt sind | Freie Formulierungen müssen auf die Struktur abgebildet werden |
| Lexikalisch | Begriffe, Namen und Formulierungen im Bestand verlässlich vorkommen | Synonyme und sehr freie Umschreibungen können fehlen |
| Vektorbasiert | längere unstrukturierte Texte semantisch ähnlich gefunden werden sollen | Treffer sind weniger direkt erklärbar und benötigen Evaluation |
| Hybrid | exakte und semantische Signale gemeinsam messbar helfen | Mehr Infrastruktur und Abstimmung sind nur bei nachgewiesenem Nutzen sinnvoll |
Erster Hinweis, keine Automatik
Ein strukturierter Katalog passt häufig gut zu Feldern, Filtern und deterministischen Beziehungen. Ein langer unstrukturierter Textbestand kann von semantischer Suche profitieren. Diese Orientierung ist keine automatische Entscheidung: Repräsentative Fragen, erwartete Quellen und falsche Treffer müssen gemessen werden.
Nutzen zuerst nachweisen
Für einen begrenzten Helfer kann ein transparenter JSONL-Index oder SQLite FTS genügen. Besteht bereits eine belastbare Solr- oder CMS-Suche, kann ihre Anbindung wirtschaftlicher und kontrollierbarer sein als eine neue parallele Infrastruktur. Vektoren oder ein hybrider Index werden ergänzt, wenn sie im gleichen Testset einen relevanten Qualitätsgewinn zeigen.
Wissen bleibt austauschbar
OKF hält das Wissen portabel und einsehbar. Es macht weder strukturierte Suche noch Solr, Embeddings oder Vektordatenbanken überflüssig und schreibt keine dieser Varianten vor. Dadurch kann die Retrieval-Schicht später ersetzt oder erweitert werden, ohne das redaktionelle Wissen neu zu erfinden. Wie ausgewählte Inhalte mit Seitenkontext und Verlauf zusammenwirken, ist eine getrennte Dialogentscheidung.
Nächster Schritt
Lassen Sie uns den nächsten sinnvollen Schritt gemeinsam klären.
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