Entscheidungspaket: RAG-Pilot für Verwaltung und internes Wissen
Einen Retrieval-Augmented-Generation-Pilot so aufbauen, dass Quellen, Berechtigungen, Testkorpus, Antwortqualität, Logging und menschliche Kontrolle vor einer Skalierung messbar sind.
Am Ende steht ein begrenzter RAG-Dienst mit dokumentierten Quellen und Berechtigungen, reproduzierbarer Evaluation, messbarer Antwortqualität und einer Entscheidung über Skalierung, weitere Datenquellen oder Abbruch.
Ich will internes Wissen mit RAG nutzbar machen.
Quellen, Berechtigungen und Antwortqualität sollen vor einem größeren Rollout reproduzierbar messbar sein.
Von Anforderungen bis Betrieb auf einer Datenbasis
Sechs Schritte nutzen dieselben Anforderungen und Produktdaten. Du kannst jederzeit vor- oder zurückspringen.
Schritte mit konkreten Nachweisen und Gates
Einen klaren Wissensprozess und einen begrenzten Dokumentbestand auswählen, statt einen organisationsweiten Chatbot zu starten.
Nachweise
- Use-Case-Steckbrief
- Nicht-Ziele
- Quellenregister mit Ownern
- Schutzbedarf
- Erfolgskriterien und Fallback
Retrieval darf keine Informationen sichtbar machen, die der jeweilige Nutzer in der Quelle nicht sehen dürfte.
Nachweise
- Identity-/RBAC-Modell
- Berechtigungsvererbung je Quelle
- Connector-/Service-Identitäten
- Index-/Speicherarchitektur
- Logging- und Löschpfad
Plattformen anhand von Datenanbindung, Berechtigungen, Modellwahl, Evaluation, Logging und Betriebsmodell eingrenzen.
Nachweise
- Finder-Profil
- Shortlist
- Vergleichsmatrix
- Offene Plattformfragen
- Pilotkostenannahmen
Antwortqualität mit einem reproduzierbaren Testkorpus und klaren Fehlerklassen messen.
Nachweise
- Referenzfragen und erwartete Quellen
- Retrieval-Metriken
- Quellenanzeige
- Fehler-/Halluzinationsklassen
- Test gegen veraltete, widersprüchliche und unberechtigte Dokumente
Änderungen an Daten, Index, Prompt, Modell und Berechtigungen wie einen normalen Service betreiben.
Nachweise
- Runbook
- Änderungs-/Reindex-Prozess
- Monitoring und Kostenmessung
- Feedback-/Incident-Pfad
- Go-/No-Go und nächster Daten-Scope
Was nach dem Pilot tatsächlich vorliegen sollte
- Use-Case-Steckbrief
- Quellen-/Owner-Register
- Schutzbedarfs- und Berechtigungsmatrix
- RAG-Architektur
- Finder-Profil
- Vergleichsmatrix
- Testkorpus
- Retrieval-/Qualitätsbericht
- Fehlerkatalog
- Logging-/Monitoringkonzept
- Reindex-/Fallback-Runbook
- Skalierungsentscheidung
Typische Fehlstarts
- RAG mit einem organisationsweiten Chatbot gleichsetzen
- Berechtigungen erst nach der Indexierung betrachten
- Antwortqualität ohne Referenzfragen und erwartete Quellen bewerten
- Jede schwache Antwort mit mehr Prompt-Text statt Retrieval-Analyse behandeln
- Agentische Schreibaktionen aktivieren, bevor Assistenzbetrieb und Evaluation stabil sind
Fragen für Go, No-Go oder nächste Pilotstufe
Erbt Retrieval die effektiven Zugriffsgrenzen der Quellen und verhindert Cross-User-Datenlecks?
Sind Antworten auf konkrete, versionierte Quellen zurückführbar und kann fehlende Evidenz sichtbar gemacht werden?
Wird die Leistung mit einem reproduzierbaren Testkorpus statt nur anhand von Demo-Fragen bewertet?
Sind Indexierung, Aufbewahrung, Löschung, Modellzugriff und technische Identitäten nachvollziehbar?
Sind Reindex, Modellwechsel, Kostenanstieg, Incident und Deaktivierung als Betriebsfälle vorbereitet?
Sind menschliche Kontrolle, Transparenz und erforderliche rechtliche/organisatorische Prüfungen in den Prozess eingebaut?
Produkte und Hersteller im Projektkontext
Katalogbeispiele, Hersteller und bewusste Datenlücken zu diesem Leitfaden einordnen.