Wissen und Daten
RAG vs. Wiki-Ansatz
Zwei gegensätzliche Paradigmen, wie LLMs mit Dokumentensammlungen arbeiten.
Was das für deinen Betrieb heißt
- Internes Wissenssystem / Beratungsvault: LLM-Wiki bevorzugen, weil Synthesen, Quellen, Entscheidungen und Widersprüche dauerhaft kuratiert werden.
- Große oder dynamische Dokumentmengen: RAG einsetzen, aber mit Retrieval Contract, Metadaten, Evaluation und Löschkonzept.
- Kunden- oder Mitarbeiter-Agent mit Live-Daten: Context Layer bauen: Authentifizierung, Rollen-/Tenant-Isolation, erlaubte Tools, Logging, Zugriffskontrolle, Memory-Löschung und Kostenmonitoring.
- go4ai-Merksatz: Markdown ist ideal, solange der Agent „mein Agent“ ist; Datenbank und Context Layer werden Pflicht, sobald der Agent „für andere“ arbeitet.
Wo der Begriff auf go4ai vorkommt
Diese Inhalte führen den Begriff als Quelle. Die Liste entsteht aus der Herkunftsangabe der Seiten und wächst mit ihnen mit.
- Thema Wissensbasis & RAG
Firmenwissen in Sekunden abrufen – mit Quellenverweis statt Halluzination. Sprachmodelle an kontrollierbare Wissensquellen angebunden.
- Thema Team & Führung
Zwischen Recht und Technik liegt die Stelle, an der die meisten Einführungen scheitern: Zuständigkeit, Beteiligung, Wissen, das mit Menschen geht, und die Frage, woran man Nutzung überhaupt erkennt.