QUIKK Knowledge Engine
Kontextgebundene KI für unternehmensweites Wissensmanagement & Workflow-Automatisierung
Retrieval-gestützte KI-Infrastruktur zur strukturierten Verarbeitung, semantischen Indexierung und kontrollierten Nutzung verteilter Unternehmensdaten.
Architekturüberblick
Die QUIKK Knowledge Engine besteht aus fünf Kernkomponenten.
Daten-Ingestion & Konnektoren
Systemübergreifende Anbindung heterogener Datenquellen mit Metadaten- und Berechtigungsübernahme.
Dokumentenverarbeitung
Format-Normalisierung, Textextraktion und Struktur-Erkennung für logisch segmentierbare Wissensobjekte.
Chunking & semantische Indexierung
Intelligente Segmentierung und Vektorindizierung für präzises, filterbares Retrieval.
Retrieval & Prompt-Orchestrierung
Kontextzusammenstellung aus relevanten Chunks und kontrollierte Übergabe an das Sprachmodell.
Antwortgenerierung & Workflow-Auslösung
Verlässliche Antworten auf Kontextbasis mit optionalen Folgeaktionen über APIs und Prozess-Trigger.
1. Daten-Ingestion & Multi-Source-Integration
Typische Integrationen
- Microsoft SharePoint
- Google Drive
- E-Mail-Postfächer
- Amazon S3
- Interne Fileserver
- Wissensdatenbanken
- CRM-/ERP-Systeme
- API-basierte Drittsysteme
Eigenschaften
- Batch- oder Event-basierte Synchronisierung
- Metadaten-Übernahme (Autor, Datum, Berechtigungen, Tags)
- Mandantenfähigkeit
- Rollen- & Rechteübernahme aus Quellsystemen
Ziel: Aufbau eines konsolidierten, semantisch durchsuchbaren Wissensraums ohne Datenmigration.
2. Dokumentenverarbeitung (Document Processing Pipeline)
2.1 Format-Normalisierung
Unterstützte Formate u. a.:
Textextraktion erfolgt inklusive:
- Tabellen
- Überschriften-Hierarchie
- Listen
- Struktur-Elemente
Optional: OCR bei gescannten PDFs sowie Bild-zu-Text-Verarbeitung.
2.2 Struktur-Erkennung
Die Engine analysiert:
- Kapitelstruktur
- Semantische Abschnitte
- Tabellenzusammenhänge
- Inhaltsverzeichnisse
- Bullet-Logik
Dadurch entsteht eine logisch segmentierbare Wissensbasis.
3. Chunking-Strategien
Chunking bestimmt, wie Dokumente in semantisch sinnvolle Einheiten zerlegt werden. Es ist zentral für Retrieval-Qualität, Kontextstabilität und Antwortpräzision.
Warum Chunking?
- Kontextverlust vermeiden
- Retrieval-Qualität erhöhen
- Halluzinationen minimieren
- Antwortpräzision steigern
1. Fixed-Size Chunking
Token-basierte Segmentierung (z. B. 500-1.000 Tokens) mit Overlap zur Kontextwahrung.
Vorteil: technisch stabil
Nachteil: semantisch teilweise unsauber
2. Struktur-basiertes Chunking
Segmentierung entlang von Überschriften, Kapitel-/Abschnittslogik und Tabellen als geschlossene Einheiten.
Vorteil: hohe semantische Integrität
Empfohlen für Richtlinien, Verträge, Handbücher
3. Semantisches Chunking
KI-basierte Erkennung thematischer Einheiten mit dynamischer Chunk-Größe und kohärenten Segmenten.
Vorteil: höchste Retrieval-Qualität
Ideal für komplexe Wissensdokumente
4. Hybrid-Strategie (Standard-Ansatz)
Kombination aus Struktur-Parsing, Token-Limit-Kontrolle, semantischer Validierung und intelligentem Overlap.
Ergebnis: maximale Antwortpräzision und minimiertes Kontext-Leakage
Effizient für skalierbare Vektorindizierung
4. Semantische Indexierung
- Segmente werden in Embeddings transformiert.
- Speicherung in einem Vektorindex.
- Verknüpfung mit Metadaten (Quelle, Rechte, Typ, Version, Zeitstempel, Autor).
Ergebnis: semantische Suche, filterbare Retrieval-Abfragen und rollenbasierte Kontextbegrenzung.
5. Retrieval & Prompt-Orchestrierung
- Semantische Query-Analyse
- Embedding-Vergleich mit Index
- Ranking relevanter Chunks
- Kontextzusammenstellung
- Übergabe an Sprachmodell
- Antwortgenerierung ausschließlich auf Basis dieser Daten
Optional:
6. Rechte- & Zugriffskontrolle
- Quellseitige Berechtigungen
- Mandantenlogik
- Rollenmodelle
- Dokumentensichtbarkeit
Ein Nutzer sieht nur Inhalte, für die er auch im Ursprungssystem berechtigt ist.
7. Workflow-Integration
Neben Wissensabfragen kann die Engine aktiv Prozesse auslösen:
- APIs anstoßen
- Prozesse triggern
- Tickets erstellen
- Reports generieren
- Daten an Drittsysteme übergeben
Damit wird die Knowledge Engine zur aktiven Prozessschnittstelle.
Technologischer Kern
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Embedding-basierter semantischer Suche
- Dynamischer Prompt-Orchestrierung
- Kontrollierter Kontextbegrenzung
- Modularer Konnektor-Architektur
Differenzierung
Die Stärke liegt nicht im Sprachmodell allein, sondern in:
- Intelligenter Dokumentensegmentierung
- Multi-Source-Integration
- Governance-Mechanismen
- Kontextkontrollierter Antwortlogik
- Workflow-Fähigkeit
Positionierung
Die QUIKK Knowledge Engine ist eine unternehmensfähige, kontextgebundene KI-Infrastruktur zur strukturierten Nutzung verteilter Wissensquellen.
Sie verbindet Dokumentenverarbeitung, semantische Suche und KI-gestützte Interaktion zu einer kontrollierten Wissensplattform.
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