Evidence-Based RAG & KI-Integration

Sprachmodelle sind nur so verlässlich wie die Informationen, auf die sie zugreifen — und allgemeines Dokumenten-Retrieval reicht für wissensintensive Domänen selten aus. Unsere MCP-Server-Lösung stellt den gesamten Wissensbestand einer Organisation als strukturierte, typisierte Tool-Endpunkte für beliebige LLMs bereit (Claude, OpenAI, Gemini oder selbst gehostet).

Anders als generisches Dokumenten-RAG (Retrieval Augmented Generation) werden Antworten auf formal typisierte Modelle gestützt — was Abfragen ermöglicht, die statisches Domänenwissen mit aktuellem Betriebszustand kombinieren, z.B.: „Welche unserer registrierten Datenquellen erfüllt die Aufbewahrungsanforderungen für diesen neuen Reporting-Workflow?” Alle KI-generierten Inhalte durchlaufen denselben Freigabe-Workflow wie jede manuelle Änderung — jede Ausgabe ist nachvollziehbar und durch eine verantwortliche Person revisierbar, bevor sie wirksam wird.

Wissensquellen

Geschäfts- und Forschungsberichte, Governance-Modelle, Datenherkunft und technische Dokumentation
Fachspezifische Schemata, regulatorische Dokumente und Audit-Historie

Unterstützte LLMs

Jedes LLM über den offenen Model Context Protocol (MCP)-Standard — getestet mit Claude, OpenAI, Gemini und selbst gehosteten Modellen (Ollama, vLLM).

Wesentliche Eigenschaften

Fundierte Antworten — basieren auf formal typisierten Modellen, nicht auf unstrukturierten Dokumentfragmenten
Zugriffskontrolle — LLM-Sessions operieren innerhalb der Berechtigungen der authentifizierten Person (Keycloak RBAC)
Vollständige Auditierbarkeit — alle KI-generierten Ausgaben können vor Wirksamwerden durch den Standard-Governance-Workflow mit Audit-Trail über den Digitalen Notar geleitet werden
Keine zusätzliche Vektordatenbank — nutzt dasselbe Lucene KNN-Indexierungsverfahren wie die Modellregistrierung

Typische Anwendungsfälle

Regulatorische Dokumentenanalyse mit präzisen Artikel- und Seitenangaben
Technisches Onboarding: Entwickelnde fragen die Modellregistrierung nach vorhandenen Schemata, bevor sie einen neuen Konnektor bauen
Governance-Abfragen, die Betriebszustand und formales Domänenwissen kombinieren
Strukturierte, beleggestützte Analysen und Reports

Technische Details zur MCP-Server-Implementierung sind auf der Entwicklungsübersichtsseite verfügbar.

Suchen Sie strategische Begleitung dazu, wie KI-Integration in Ihre konkrete Systemlandschaft passt? Unser Beratungsangebot deckt KI-Strategie, Architektur und Umsetzung ab.

Kontakt

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