QUIKK Knowledge Engine
Fragen stellen statt Dokumente suchen.
Alle Dokumente, E-Mails und Datenquellen an einem Ort durchsuchbar. Die Knowledge Engine verbindet eure bestehenden Systeme und liefert Antworten aus dem eigenen Unternehmenswissen. Ohne Datenmigration, ohne Vendor Lock-in, mit voller Kontrolle über KI-Modell und Hosting.
So funktioniert die Knowledge Engine
Fünf Schritte vom Dokument zur Antwort.
Systeme anbinden
SharePoint, Google Drive, E-Mail, Fileserver oder andere Quellen werden angebunden. Berechtigungen und Metadaten werden dabei übernommen.
Dokumente verarbeiten
PDFs, Word-Dateien, E-Mails und andere Formate werden ausgelesen, normalisiert und in eine einheitliche Struktur gebracht.
Inhalte aufbereiten & indexieren
Dokumente werden in sinnvolle Abschnitte zerlegt und als durchsuchbarer Index gespeichert, damit die KI gezielt darauf zugreifen kann.
Fragen stellen & Antworten erhalten
Die Engine findet die relevanten Stellen in euren Daten, stellt sie zusammen und gibt eine Antwort auf Basis eurer eigenen Inhalte.
Prozesse auslösen
Antworten können Aktionen anstoßen: Tickets erstellen, Daten an andere Systeme übergeben oder Reports generieren.
1. Systeme anbinden
Die Knowledge Engine verbindet sich mit bestehenden Systemen. Eure Daten bleiben, wo sie sind.
Unterstützte Systeme
- Microsoft SharePoint
- Google Drive
- E-Mail-Postfächer
- Amazon S3
- Interne Fileserver
- Wissensdatenbanken
- CRM- & ERP-Systeme
- API-basierte Drittsysteme
Eigenschaften
- Laufende oder eventbasierte Synchronisierung
- Metadaten werden übernommen (Autor, Datum, Berechtigungen, Tags)
- Mandantenfähig
- Rollen & Rechte aus den Quellsystemen gelten weiter
Ergebnis: ein durchsuchbarer Wissensraum über alle Quellen im Unternehmen, ohne Daten zu verschieben.
2. Dokumente verarbeiten
Alle Formate werden ausgelesen, normalisiert und strukturiert, damit die KI damit arbeiten kann.
Unterstützte Formate
Beim Auslesen werden erkannt:
- Tabellen
- Überschriften-Hierarchie
- Listen
- Struktur-Elemente
Optional: OCR für gescannte PDFs und Bild-zu-Text-Verarbeitung.
Struktur-Erkennung
Die Engine erkennt automatisch:
- Kapitelstruktur
- Semantische Abschnitte
- Tabellenzusammenhänge
- Inhaltsverzeichnisse
- Aufzählungslogik
Dadurch entsteht eine Wissensbasis, die sich gezielt durchsuchen lässt.
3. Inhalte aufbereiten
Damit die KI präzise Antworten liefern kann, werden Dokumente in sinnvolle Abschnitte zerlegt. Wie das passiert, hat direkten Einfluss auf die Qualität der Ergebnisse.
Warum ist das wichtig?
- Zusammenhänge bleiben erhalten
- Suchergebnisse werden genauer
- Fehlerhafte Antworten werden minimiert
- Antworten treffen den Punkt
1. Feste Abschnitte
Dokumente werden in gleichmäßige Textblöcke aufgeteilt, mit Überlappung an den Grenzen, damit kein Kontext verloren geht.
Vorteil: technisch stabil und vorhersagbar
Nachteil: kann Inhalte mitten im Satz trennen
2. Struktur-basiert
Aufteilung entlang der Dokumentstruktur: Überschriften, Kapitel und Tabellen bleiben als geschlossene Einheiten erhalten.
Vorteil: Inhalte bleiben im richtigen Zusammenhang
Besonders geeignet für Verträge, Richtlinien, Handbücher
3. Semantisch
KI erkennt thematische Einheiten und erstellt Abschnitte dynamisch, so dass zusammenhängende Inhalte zusammenbleiben.
Vorteil: beste Qualität bei der Suche
Ideal für komplexe Wissensdokumente
4. Hybrid
Kombination aus Struktur-Erkennung, Größenkontrolle und semantischer Prüfung. Liefert die beste Balance aus Präzision und Skalierbarkeit.
Ergebnis: präzise Antworten bei minimalem Rauschen
Unser empfohlener Ansatz für die meisten Anwendungsfälle
4. Semantisch indexieren
Die aufbereiteten Abschnitte werden in einen Suchindex überführt, der nicht nach Stichwörtern, sondern nach Bedeutung sucht.
- Inhalte werden als mathematische Repräsentationen (Embeddings) gespeichert.
- Ablage in einem Vektorindex für schnelle Suche.
- Verknüpfung mit Metadaten wie Quelle, Rechte, Typ, Version und Autor.
Ergebnis: Suche nach Bedeutung statt nach exakten Begriffen, mit Filter- und Berechtigungslogik.
5. Fragen stellen & Antworten erhalten
So entsteht eine Antwort aus euren Daten:
- Frage wird analysiert und verstanden
- Passende Abschnitte im Index werden gefunden
- Relevanz-Ranking der Ergebnisse
- Kontext wird zusammengestellt
- Übergabe an das Sprachmodell
- Antwort wird ausschließlich auf Basis dieser Daten generiert
Optional:
Rechte- & Zugriffskontrolle
Wer was sehen darf, wird aus den bestehenden Systemen übernommen.
- Berechtigungen aus den Quellsystemen
- Mandantenlogik
- Rollenmodelle
- Dokumentensichtbarkeit pro Nutzer
Jeder Nutzer sieht nur Inhalte, für die er auch im Ursprungssystem berechtigt ist.
Prozesse auslösen
Die Engine kann nicht nur Fragen beantworten, sondern auch aktiv Prozesse anstoßen:
- APIs anstoßen
- Prozesse triggern
- Tickets erstellen
- Reports generieren
- Daten an Drittsysteme übergeben
Damit wird die Knowledge Engine zur aktiven Schnittstelle zwischen Wissen und Prozess.
Technologischer Kern
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Embedding-basierte semantische Suche
- Dynamische Prompt-Orchestrierung
- Kontrollierte Kontextbegrenzung
- Modulare Konnektor-Architektur
Was die Knowledge Engine unterscheidet
Der Unterschied liegt nicht im Sprachmodell, sondern in allem drumherum:
- Intelligente Dokumentenaufbereitung
- Anbindung beliebiger Datenquellen
- Rollen- & Rechtekontrolle
- Antworten nur aus den eigenen Daten
- Aktive Prozessauslösung
Kein Vendor Lock-in. Volle Kontrolle.
Ihr wählt das KI-Modell. Ihr entscheidet, wo die Infrastruktur läuft. On-Premise, in eurer Cloud oder hybrid.
Die QUIKK Knowledge Engine verbindet Datenquellen, Dokumentenverarbeitung und KI-gestützte Suche zu einer Wissensplattform, die euch gehört.
Let’s talk about how AI can move your business forward.
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