KI in der Praxis · Fortgeschritten

Ihr Wissen an das Modell anbinden: Abruf ohne große Worte

In einem Satz: Das Modell kennt Ihre Dokumente nicht — man muss für jede Frage die relevanten Abschnitte finden und dem Prompt beifügen.

Die vier Schritte

Zerlegung. Schneiden Sie nach Struktur — Abschnitt, Überschrift, Zeile — und bewahren in jedem Abschnitt den Dokumentnamen und den Überschriftenpfad. Willkürliches Schneiden ist die häufigste Ursache schlechter Antworten.

Indexierung. Die Kombination bedeutungsbasierter Suche mit wörtlicher Suche schlägt jede einzeln, besonders im Hebräischen und bei Kennungen.

Abruf. Wenige relevante Abschnitte, nicht viele. Mehr Abschnitte kosten mehr, verlangsamen und fügen Rauschen hinzu.

Antworten. Weisen Sie das Modell an, nur aus dem Material zu antworten, eine Quelle zu zitieren und ausdrücklich zu sagen, wenn es keine Antwort gibt.

Die Fallstricke

Beim Abruf vergessene Berechtigungen; widersprüchliche Dokumente ohne datumsbasierte Priorisierung; Fragen, die eigentlich Datenabfragen und keine Textsuche sind; und nicht normalisierte hebräische Schreibweise.

Wie man weiß, dass es funktioniert

Messen Sie die beiden Schritte getrennt: Erschien der richtige Abschnitt in den Ergebnissen, und ist — falls ja — die Antwort genau? Nur das Endergebnis zu messen sagt Ihnen nicht, was zu beheben ist.

Im Detail

Bauen Sie einen Fragensatz, bei dem jede einen bekannten richtigen Abschnitt hat, und messen Sie, wie oft er in den oberen fünf erschien. Das ist die Kennzahl, die den meisten Fortschritt antreibt. Fügen Sie ein Neuformulieren der Frage vor der Suche hinzu und den Kontext aus einer vorigen Runde für Folgefragen.