Fachwissen wird zugänglich.
Ein KI-gestütztes Wissenssystem für eine Lern- und Content-Plattform. Mein Fokus: Anforderungen, Antwortqualität und die Verbindung zur redaktionellen Arbeit.
- Projekt
-
entwickler intelligence
Software & Support Media GmbH - Meine Rolle
- Product Owner Content Pipelines
- Zeitraum
- 2024 - 2025
Die Ausgangslage
Fachinhalte sollten über eine generative Oberfläche nutzbar werden. Dafür mussten Suche, relevante Wissensquellen, generierte Antworten und redaktionelle Qualitätsansprüche zusammenpassen.
Mein Beitrag
- An Entwicklung und Einführung des RAG-Systems auf der Content- und Produktseite zentral mitgewirkt.
- Anforderungen strukturiert und Redaktion, Entwicklung, Produkt sowie externe Technologiepartner zusammengebracht.
- Prompt-Konzeption und Konfiguration fachlich begleitet. Antworten systematisch getestet und Verbesserungen in Prompting und Produktgestaltung zurückgeführt.
- Menschliche Qualitätsprüfung und Feedback in die Einführung eingebunden.
Das Ergebnis
Das RAG-System wurde in die Lern- und Content-Plattform integriert. Fachwissen ließ sich dadurch über eine retrieval-gestützte, generative Oberfläche erschließen.
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation: Passende Inhalte werden aus einem Wissensbestand abgerufen und als Grundlage für eine generierte Antwort verwendet. Ob diese Antwort fachlich trägt, bleibt eine konkrete Prüfaufgabe.
Mein Beitrag lag auf der Content- und Produktseite. Die technische Entwicklung und Architektur waren eine gemeinsame Arbeit mit Entwicklung und Technologiepartnern.
Was mich daran beschäftigt
Bei einem KI-Produkt ist Antwortqualität Teil der Produktarbeit. Konkrete Testfälle und redaktionelles Feedback machen sichtbar, wo Quellen, Prompts oder Abläufe angepasst werden müssen.