KI-reife Daten-Blueprints (German Edition)

Kapitel 5. Wissensdatenbanken und Vektordatenbanken

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In der heutigen, von KI geprägten Unternehmenslandschaft ist die Fähigkeit, generative KI-Anwendungen auf präzisem, aktuellem Unternehmenswissen aufzubauen, zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Dieses Kapitel beleuchtet die Grundlagen der Datenstrategie, die es Unternehmen ermöglichen, produktionsreife GenAI- und agentische KI-Systeme aufzubauen – und zwar anhand von drei entscheidenden Säulen: Wissensdatenbanken, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken.

Die GenAI-Datenherausforderung

Herkömmliche große KI-Modelle für die Datenerkennung sind zwar leistungsstark, stoßen jedoch bei der Bereitstellung in Unternehmensumgebungen auf grundlegende Einschränkungen. Sie arbeiten mit statischen Trainingsdaten, die oft schon Monate alt sind, und haben keinen Zugriff auf firmeneigenes Wissen. Dies führt zu einer kritischen Lücke zwischen KI-Fähigkeiten und geschäftlichen Anforderungen – eine Lücke, die Unternehmen sowohl an Genauigkeit als auch an Wettbewerbsvorteilen kostet.

Es wird allgemein geschätzt, dass unstrukturierte Daten 80–90 % der Unternehmensinformationen ausmachen, wobei das Datenvolumen in Unternehmen jährlich um etwa 55–65 % wächst.¹ Dennoch tun sich die meisten Unternehmen schwer damit, diese Daten effektiv zu nutzen, da ihnen die technische Infrastruktur ...