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Wissensbasis (RAG)

oder auch Knowledge Base (RAG)

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 18.10.2026

Eine Wissensbasis ist der aufbereitete Dokumentenbestand, aus dem ein KI-System seine Antworten belegt. Sie ist der Grund, warum ein Assistent die eigenen Produkte, Preise und Abläufe kennt, obwohl kein Modell darauf trainiert wurde.

Wissensbasis (RAG)

Der aufbereitete Dokumentenbestand, aus dem ein KI-System seine Antworten belegt.
Beispiel: „In der Wissensbasis stehen 400 Seiten Handbuch, Preisliste und die häufigsten Supportfälle.“

Aufbereitet heißt: in Abschnitte zerlegt, mit Angaben zu Herkunft und Stand versehen und in eine durchsuchbare Form gebracht, meist in eine Vektordatenbank.

Was hineingehört: alles, was oft gefragt wird und eine feste Antwort hat. Was nicht hineingehört: Entwürfe, veraltete Fassungen, interne Diskussionen und alles, was niemand nach außen gesagt haben möchte.

Warum die Pflege die eigentliche Arbeit ist

Weil eine Wissensbasis so gut ist wie ihr Stand. Eine veraltete Preisliste darin ist schlimmer als gar keine, weil das System die falsche Angabe mit der Überzeugung einer belegten Antwort ausgibt. Deshalb gehört zu jedem Dokument ein Datum, und zu jeder Quelle eine Zuständigkeit, die es aktuell hält.

Woran Projekte scheitern

An zu viel Material. Wer alles hineinkippt, was im Unternehmen liegt, bekommt ein System, das zu jeder Frage etwas findet und selten das Richtige. Besser ist der umgekehrte Weg: mit den zwanzig häufigsten Fragen anfangen, die zugehörigen Quellen sauber aufbereiten und erst erweitern, wenn diese Fragen zuverlässig beantwortet werden.

Was dabei rechtlich zu klären ist

Wer die Dokumente sehen darf. Eine Wissensbasis hebt Berechtigungen auf, wenn sie nicht ausdrücklich mitgeführt werden: Ein Mitarbeiter, der ein Dokument nicht öffnen darf, bekommt dessen Inhalt sonst über die Antwort des Assistenten. Diese Frage gehört vor den Aufbau und nicht danach. Technisch lösbar ist sie durch Berechtigungen an jedem Abschnitt, die bei der Suche mitgeprüft werden; organisatorisch oft einfacher durch eine Wissensbasis, in der nur steht, was ohnehin alle sehen dürfen. Für den ersten Aufbau ist der zweite Weg fast immer der richtige.

Siehe auch:

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Ein Verfahren, das vor der Antwort im eigenen Bestand sucht und den Fund in den Prompt legt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Retriever (KI)

Der Teil eines KI-Systems, der zu einer Frage die passenden Textstellen heraussucht.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Chunking

Das Zerlegen von Inhalten in überschaubare Abschnitte, in der KI-Anwendung und in der Gestaltung.

#Künstliche Intelligenz (KI) #Benutzererfahrung (UX)

Grounding

Die Ausgabe eines KI-Modells an überprüfbare Quellen binden.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Vektordatenbank

Ein Speicher für die Embeddings eines KI-Modells, der zu einer Anfrage die inhaltlich nächsten Einträge findet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Knowledge Cutoff

Der Stichtag, bis zu dem die Trainingsdaten eines KI-Modells reichen.

#Künstliche Intelligenz (KI)