Einleitung: RAG ist nicht gleichzuverlässig
Retrieval-Augmented Generation (RAG) gilt als schnelle Methode, unstrukturierte Daten mit LLMs zu verbinden. In vielen Proof-of-Concepts entstehen damit in kurzer Zeit beeindruckende Prototypen. Doch in Enterprise-Umgebungen, in denen Verlässlichkeit, Auditierbarkeit und Governance zählen, offenbaren klassische RAG-Setups systemische Schwächen: **Mehrdeutigkeit**, **irrelevante Chunk-Auswahl**, **fehlende Revisionssicherheit** und **unkontrollierbare Verknüpfungen** führen zu instabilen, nicht auditierbaren Systemen.
Als Reruption sehen wir diese Grenze täglich: Prototypen, die im Demo glänzen, produzieren in der produktiven Nutzung unvorhersehbare Antworten. Deshalb haben wir einen anderen Weg etabliert — Domain-Knowledge-Capture — um verlässliche, auditierbare Wissensmodelle für Mittelstand und Großunternehmen zu bauen.
Die vier strukturellen Probleme klassischer RAG-Architekturen
RAG kombiniert Retrieval aus Dokumenten mit generativer Modellinstanz — das klingt logisch, hat aber vier typische Fehlermodi:
1. Mehrdeutigkeit und Kontextverlust
Retrieval-Prozesse arbeiten oft mit kurzen Chunks. Ohne eine semantische Struktur entsteht Kontextverlust: Ein Paragraph aus einer Bedienungsanleitung kann isoliert korrekt sein, aber in der Abfolge mit anderen Chunks eine falsche Schlussfolgerung erzwingen. In Folge liefern LLMs mehrdeutige oder widersprüchliche Antworten, besonders bei mehrstufigen Entscheidungsprozessen.
2. Irrelevante Chunk-Auswahl
Suchbasierte Retrieval-Algorithmen priorisieren statistische Nähe. Das führt regelmäßig dazu, dass das Modell **irrelevante oder veraltete Dokumente** einbezieht — und die Antwort damit verfälscht. In sensiblen Bereichen wie Recruiting oder Maschinenwartung ist das nicht tolerierbar.
3. Fehlende Revisionssicherheit
RAG-Mischungen erzeugen Antworten, die nicht direkt auf eine eindeutige, überprüfbare Quelle zurückzuführen sind. Für Compliance, Audit und Haftung fehlt eine saubere Spur: Wer hat welches Wissen beigesteuert? Wann wurde es geändert? Ohne diese Antworten sind Korrekturen und Verantwortlichkeiten nur schwer durchsetzbar.
4. Unkontrollierbare Verknüpfungen und Halluzinationen
LLMs neigen dazu, Verständnislücken mit plausiblen, aber falschen Informationen zu füllen — die klassische Halluzination. In RAG-Systemen multiplizieren sich diese Risiken, weil verknüpfte Chunks unvorhersehbare Kombinationen bilden können. Das Ergebnis: eine Illusion von Wissen ohne echte **Revision-Control**.
Warum Domain-Knowledge-Capture der stabilere Ansatz ist
Statt unkontrolliert Dokumente zusammenzuflicken, schaffen wir bei Reruption strukturierte Wissensmodelle, die explizit für Verlässlichkeit, Auditierbarkeit und Governance gebaut sind. Domain-Knowledge-Capture bedeutet: Wissen wird von Experten extrahiert, in standardisierte Objekte überführt, mit Rollenlogik und Constraints versehen und zentral verwaltet.
Die Vorteile sind deutlich:
- Deterministische Antwortkorridore statt offener Generierung
- Vollständige Audit-Trails und Versionierung
- Mandantentrennung und fein granulare Zugriffssteuerung
- Testbarkeit durch automatisierte Regressionstests auf Wissensinstanzen
Das macht den Unterschied zwischen einem beeindruckenden Prototypen und einer produktiven, verantwortbaren Anwendung.
Wie wir Wissen mit Experten extrahieren
Wissen existiert in Köpfen, Prozessen und Dokumenten. Unsere Extraktionsmethode vereint qualitative Interviews, strukturierte Workshops und iterative Validierung:
- Kickoff & Scope: Wir definieren Use-Case, Antwortmetriken und Compliance-Anforderungen.
- Shadowing & Interviews: Experten werden beobachtet, Prozesse auf Entscheidungsflüsse hin analysiert.
- Knowledge Modelling Workshops: In moderierten Sessions transformieren wir implizites Wissen in Entscheidungsbäume, Regeln und Wissensobjekte.
- Iterative Validierung: Prototypische Antworten werden gemeinsam mit Experten geprüft und verfeinert.
Dieser Prozess sorgt dafür, dass Wissen nicht lose in Dokumenten schlummert, sondern als überprüfbare, versionierte Einheit bereitsteht.
Wie wir Wissen strukturieren: Bausteine eines zuverlässigen Wissensmodells
Unsere Strukturierungs-Philosophie ist pragmatisch und engineering-fokussiert. Wir verwenden mehrere komplementäre Artefakte:
Entscheidungsbäume
Für Prozesse mit klaren Pfaden (z. B. Kandidaten-Screening im Recruiting) kodieren wir Entscheidungspfade explizit. Jeder Knoten ist getestet, dokumentiert und mit Verantwortlichen versehen. Das verhindert, dass ein LLM implizite Sprünge macht, die niemand nachvollziehen kann.
Wissensobjekte
Wissensobjekte sind strukturierte Daten- und Textbausteine: Definitionen, Policies, Formeln, Ausnahmen. Jedes Objekt hat Metadaten (Autor, Version, Gültigkeitsbereich) und kann referenziert oder substituiert werden. So bleibt transparent, woher Aussagen stammen.
Rollenlogik & Zugriffskontrolle
Antworten sind oft kontextabhängig: Was einem Recruiter erlaubt ist, darf ein externer Berater nicht sehen. Wir definieren Rollenlogik klar und verknüpfen sie mit Wissensobjekten. Das schafft **Mandantentrennung** und sicherheitskonforme Antworten.
Constraints & Business Rules
Constraints sind harte Regeln, die eine Antwort einschränken: Keine Preisangaben ohne Freigabe, keine medizinischen Empfehlungen ohne geprüfte Quelle. Diese Regeln werden programmatisch durchgesetzt, bevor ein Antwortkorridor verlassen werden kann.
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Antwortkorridore: Sicher, nachvollziehbar, testbar
Statt einer offenen Generierung definieren wir bei Reruption für jede Anfrage einen oder mehrere Antwortkorridore. Ein Korridor enthält:
- Permittierte Wissensobjekte
- Vorformatierte Templates
- Sicherheits- und Compliance-Checks
- Fallback-Strategien mit deklarativer Weiterleitung an Menschen
Beispiel: Ein Recruiting-Chat darf Bewerbern Informationen zum Prozess geben, aber keine verbindliche Vertragsauskunft. Der Korridor erlaubt kommunizierbare Antworten und leitet komplexe Fälle an HR-Operatives weiter — mit nur einem Klick inklusive vollständigem Audit-Log.
Architekturdiagramm des Domain-Knowledge-Modules
Ein Bild sagt oft mehr als tausend Worte. Hier ein vereinfachtes Architekturdiagramm unseres Domain-Knowledge-Modules in Textform:
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| Client Apps (Chatbot, CRM, Ticketing) |
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+------------------------------v------------------------------+
| API-Gateway / Auth (OAuth, SAML) |
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+------------------------------v------------------------------+
| Domain-Knowledge-Module |
| - Knowledge Repository (versioned) |
| - Knowledge Compiler (Decision Trees, Templates) |
| - Roles & Constraints Engine |
| - Test & Regression Suite |
| - Audit Log & Governance UI |
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|
+------------------------------v------------------------------+
| LLM Layer (optional) |
| - Controlled Prompting |
| - Reranker / Verifier |
| - Hallucination Guard |
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+------------------------------v------------------------------+
| Data Stores / Connectors |
| - Source Docs (verifiziert) |
| - HR/ERP/CRM Systems |
| - Observability / Monitoring |
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Wichtig: Das LLM ist hier ein verfügbares Werkzeug, keine alleinige Quelle der Wahrheit. Die Antwort wird typischerweise aus dem Knowledge-Module komponiert und nur begrenzt von einem LLM veredelt — niemals unkontrolliert.
Versionierung, Sicherheit und Mandantentrennung — Best Practices
Unternehmen erwarten Nachvollziehbarkeit. Unsere Best Practices basieren auf Engineering-Standards:
Versionierung
Jedes Wissensobjekt erhält semantische Versionierung (MAJOR.MINOR.PATCH) und Change-Logs. Änderungen durchlaufen einen Review-Workflow (Autor → Subject-Matter-Expert → Compliance). Vor jedem Deployment laufen automatisierte Regressionstests.
Sicherheit & Datensicherheit
Wir implementieren role-based access control (RBAC), Audit-Logs und Datenverschlüsselung at rest und in transit. Sensible Daten werden tokenisiert oder gar nicht an LLMs geleitet — stattdessen liefern wir nur die erlaubte, maskierte Information.
Mandantentrennung
Multi-Tenancy wird auf Datenebene strikt umgesetzt: getrennte Repositories oder kryptografisch isolierte Speichersegmente je Mandant. Außerdem definieren wir mandatory per-tenant Governance Policies, damit Einstellungen nicht überschrieben werden können.
Interne Governance
Wir empfehlen ein kleines, cross-funktionales Gremium (AI-Owner, Legal, Security, Domain-Lead), das Änderungen freigibt. Dieses Gremium betreibt einen Change-Calendar und definiert SLAs für Korrekturen.
Praxisbeispiele: Recruiting, Immobilien, Maschinenbau
Recruiting — Beispiel: Mercedes Benz
In der Zusammenarbeit mit Mercedes Benz haben wir eine NLP-basierte Kandidatenkommunikation gesehen, bei der der Unterschied zwischen RAG und Domain-Knowledge massiv sichtbar war. Beim klassischen RAG-Ansatz generierten Chatbots manchmal ungenaue Aussagen über Bewerbungsstati oder übertrieben positive Bewertungen. Mit einem Domain-Knowledge-Ansatz modellieren wir den Interview- und Screening-Prozess als Entscheidungsbaum, verknüpfen ihn mit HR-Rollen und legen Antwortkorridore fest. Ergebnis: präzise, 24/7 verfügbare Kommunikation mit klaren Audit-Trails und reduzierten escalations an HR.
Immobilien — generischer Anwendungsfall
Im Immobilienbereich sind Preisdaten, Vertragsklauseln und lokale Regularien sensibel und dynamisch. Ein RAG-System würde leicht veraltete Klauseln referenzieren. Unsere Domain-Knowledge-Strategie definiert standardisierte Wissensobjekte für Mietrecht-FAQs, Preisberechnungsmethoden und regionale Besonderheiten. Antworten werden über geprüfte Templates ausgeliefert; bei unsicheren Fällen wird eine strukturierte Weiterleitung an Experten ausgelöst. So bleiben Antworten robust und rechtlich nachprüfbar.
Maschinenbau — STIHL & Eberspächer
In Fertigung und Wartung sind falsche Informationen gefährlich. Für Kunden wie STIHL und Eberspächer haben wir Wissensmodelle zur Wartung, Fehlerdiagnose und Sicherheitsvorgaben erstellt. Statt unstrukturierter Dokumentensuche liefern wir reproduzierbare Troubleshooting-Pfade (entscheidende Checks, Messwerte, Freigabestufen). Diese Pfade sind testbar, versioniert und auditierbar — ein Must-have, wenn Sicherheit und Haftung auf dem Spiel stehen.
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Implementierungsfahrplan: Von PoC zum produktiven System
Wir empfehlen einen pragmatischen, risikobasierten Fahrplan:
- PoC (2–4 Wochen): Wir validieren die Machbarkeit für einen kritischen Prozess. Unser AI PoC-Angebot (9.900€) liefert ein technisches Proof-of-Concept mit funktionalem Prototyp und Metriken.
- Modellierung & Pilot (6–12 Wochen): Experten-Workshops, Knowledge-Modelling, erste Test-Deployments für einen Business-Bereich.
- Skalierung & Governance (3–6 Monate): Multi-Tenant-Setup, Integrationen, Security hardening, Governance-Prozesse.
- Produktivbetrieb & Continuous Improvement: Regelmäßige Reviews, automatisierte Regressionstests und kontinuierliche Wissenspflege.
Als Co-Preneur arbeiten wir embedded mit Ihren Teams: wir übernehmen Verantwortung, liefern Engineering-Depth und bauen das System so, dass Ihre Organisation es langfristig betreiben kann.
Takeaway: Verlässlichkeit über schnellen Glamour
RAG ist ein mächtiges Werkzeug — aber nicht die alleinige Antwort für Enterprise-Anforderungen. In produktiven Umgebungen zählen deterministische Antworten, Auditierbarkeit und Governance mehr als freie Generierung. Domain-Knowledge-Capture schafft diese Grundlage: Wissen wird extrahiert, strukturiert, versioniert und kontrolliert ausgeliefert.
Wenn Sie verlässliche, skalierbare AI-Anwendungen bauen wollen, sprechen Sie mit uns. Wir bringen die technische Tiefe und die unternehmerische Ownership, um aus Idee und Prototyp echte, verantwortbare Produkte zu machen — schnell, sicher und auditierbar.
Call to Action
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