Knowledge Base (Wissensdatenbank)

Eine Knowledge Base (Wissensdatenbank) ist eine zentrale, strukturierte Sammlung von Unternehmenswissen – z. B. FAQs, Prozessdokumentation, Produktwissen, Policies oder Support-Artikel – die Mitarbeitenden, Kunden oder KI-Systemen konsistente Antworten liefert. In KI-Projekten dient sie häufig als verlässliche Wissensquelle und Grundlage für RAG (Retrieval-Augmented Generation), um Antworten mit internen Informationen zu „erden“.

Was bedeutet „Knowledge Base“ genau?

Der Begriff beschreibt weniger ein einzelnes Tool als ein Konzept: Wissen wird so abgelegt, dass es auffindbar, aktuell, versioniert und für verschiedene Zielgruppen nutzbar ist. Eine Knowledge Base kann aus einem Helpcenter, einem internen Wiki, einer Dokumentenablage mit Metadaten oder einer kombinierten Suche bestehen. Entscheidend ist, dass Inhalte kuratiert und „betriebsfähig“ sind: klare Verantwortlichkeiten, Freigaben, Aktualisierungszyklen und Qualitätsstandards.

Wie funktioniert eine Knowledge Base – und wie nutzt KI sie?

Im klassischen Betrieb unterstützt eine Knowledge Base Menschen über Suche, Kategorien, Tags und Verlinkungen. In modernen KI-Setups wird sie zusätzlich maschinenlesbar gemacht, damit ein Large Language Model (LLM) wie ChatGPT präziser und konsistenter antworten kann. Typischer Ablauf in KI-gestützten Systemen:

• Inhalte sammeln & bereinigen: z. B. aus Confluence, SharePoint, Tickets, PDFs, Handbüchern.
• Strukturieren: klare Artikeltypen (FAQ, How-to, Policy), Metadaten (Produkt, Version, Gültigkeit).
• Aufbereiten: Text wird in Abschnitte zerlegt (Chunking (Text-Chunking)) und als Vektoren gespeichert (Embeddings in einer Vektordatenbank (Vector Database)).
• Suchen & zitieren: Bei einer Frage findet das System passende Passagen via Vector Search (Vektorsuche) / Semantic Search (oft ergänzt durch Hybrid Search (BM25 + Vektor)) und gibt sie dem Modell als Kontext.
• Antwort generieren: Das LLM formuliert eine Antwort auf Basis des gefundenen Kontexts (RAG), idealerweise mit Citations (Quellenangaben) in LLMs.

Warum ist eine Knowledge Base wichtig (gerade für KI)?

• Weniger Halluzinationen: Durch Grounding mit echten Unternehmensquellen sinkt das Risiko von Halluzinationen (Hallucinations).
• Skalierbarer Support & Enablement: Kundenservice, Sales und Onboarding profitieren von einheitlichen Antworten.
• Schnellere Automatisierung: In Workflows (z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation)) kann die Knowledge Base als „Single Source of Truth“ dienen.
• Governance & Compliance: Klare Zuständigkeiten, Versionen und Zugriffskontrollen unterstützen AI Governance und Datenschutzanforderungen (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI).

Beispiele aus der Praxis

• IT & HR Self-Service: „Wie beantrage ich Zugriff auf Tool X?“ – Antwort inkl. aktueller Richtlinie und Formularlink.
• Produkt- & Supportwissen: „Welche Limits gelten für Tarif Y?“ – Antwort mit Version/Stand und Verweis auf Release Notes.
• Agenten & Tools: AI Agents (KI-Agenten) können über Function Calling / Tool Use gezielt Artikel abrufen, Checklisten ausführen oder Tickets vorbefüllen.

Was kostet eine Knowledge Base?

Die Kosten hängen weniger am „Wiki-Tool“ als an Aufbau und Betrieb: Content-Erstellung, Redaktion, Pflege, Zugriffsrechte, sowie KI-Aufbereitung (Connectoren, Indexing, Vektorsuche). Typische Kostentreiber sind Datenquellenvielfalt, Aktualisierungsfrequenz, Qualitätsanforderungen und Sicherheit (z. B. PII-Handling). Eine kleine interne Knowledge Base kann mit wenigen Tagen Aufwand starten; eine unternehmensweite, KI-gestützte Lösung ist eher ein fortlaufendes Programm aus Content-Ops, Search und RAG-Engineering.