Private KI-Wissensdatenbanken und RAG-Architekturen helfen beim Aufbau generativer KI-Plattformen.

Wenn wir die KI als das Gehirn betrachten, dann ist eine Vektordatenbank (Vector DB) ihr Langzeitgedächtnis.

Herkömmliche Datenbanken stützen sich auf die Stichwortsuche und vergleichen lediglich, ob Texte identisch sind; Vektordatenbanken können die Bedeutung hinter den Wörtern verstehen – sie suchen nicht nach „Wörtern, sondern nach „Bedeutung. Genau dies ist die Kerntechnologie moderner KI-Wissensdatenbanken, von RAG (Retrieval-Augmented Generation) und generativer Unternehmens-KI.

Unternehmen können unstrukturierte Daten wie PDFs, Word-Dokumente, Excel-Tabellen und E-Mails in Vektoren umwandeln und so eine Wissensdatenbank aufbauen, die die KI verstehen kann. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, wandelt das System die Anfrage zunächst in einen Vektor um und durchsucht dann die Datenbank nach Inhalten mit der größten semantischen Ähnlichkeit, anstatt einfach nur Stichwörter abzugleichen. Das bedeutet, dass die richtige Antwort auch dann gefunden werden kann, wenn andere Formulierungen verwendet werden.

Wenn in einem Dokument beispielsweise von „Backup-Strategie oder „Datensicherung die Rede ist und ein Benutzer fragt: „Wie kann ich Datenverlust vermeiden?, kann die Vektordatenbank dennoch erkennen, dass die beiden Konzepte semantisch verwandt sind, und die passendste Antwort liefern.

Vektordatenbanken ermöglichen es der KI daher, weit mehr zu tun, als nur nach Dokumenten zu suchen; sie versetzen sie in die Lage, das Unternehmenswissen wirklich zu verstehen, um so präzisere und intelligentere KI-Assistenten sowie private Wissensdatenbanken für Unternehmen aufzubauen.

Im Zeitalter der generativen KI hat sich die Rolle von NAS-Systemen vom traditionellen Dateispeicher zu einem Wissenszentrum für die Unternehmens-KI gewandelt.

Wenn Unternehmen große Sprachmodelle (oft als LLMs bezeichnet), RAG und Vektordatenbanken einsetzen, werden Daten nicht mehr nur gespeichert. Sie werden kontinuierlich analysiert, indiziert, abgerufen und angewendet und dienen so als wichtige Grundlage für die KI, um Fragen zu beantworten und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Ein NAS bildet die Kerninfrastruktur dieses gesamten KI-Wissensprozesses. Dokumente, PDFs, Tabellenkalkulationen, E-Mails, Bilder und verschiedene andere Datentypen können zentral auf einem NAS gespeichert werden. Diese werden dann durch lokale KI-Prozesse verarbeitet, um die Inhalte in semantische Blöcke zu unterteilen, eingebettete Daten zu erstellen und in eine Vektordatenbank zu schreiben. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, kann die KI zunächst eine semantische Suche in der unternehmensinternen Wissensdatenbank durchführen, bevor sie diese mit einem großen Sprachmodell kombiniert. So generiert sie präzisere und auf den Kontext des Unternehmens zugeschnittene Antworten, anstatt sich ausschließlich auf eine reine Stichwortsuche zu verlassen.

Der gesamte Workflow der KI-Wissensverarbeitung kann komplett intern abgewickelt werden, ohne dass sensible Daten in eine öffentliche Cloud hochgeladen werden müssen. Dies bringt Datensicherheit und Datenschutz optimal in Einklang und erfüllt gleichzeitig die Unternehmensanforderungen hinsichtlich Datensouveränität, der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (Compliance) und des internen Berechtigungsmanagements.

Daher ist ein NAS in KI-Architekturen der nächsten Generation nicht länger nur ein reines Speichergerät; es ist ein wesentliches Herzstück, das KI, Vektordatenbanken und Unternehmenswissen miteinander verbindet und zur grundlegenden Plattform für Unternehmen wird, um private KI-Lösungen aufzubauen.

Ohne die Unterstützung durch Vektordatenbanken und RAG-Technologie können selbst die leistungsstärksten LLMs das firmeneigene Wissen eines Unternehmens nicht verstehen. Sie können zwar allgemeine Fragen beantworten, haben aber keine Kenntnis von der Produktdokumentation, den Standardarbeitsanweisungen (SOPs), den technischen Spezifikationen oder den Kundendaten des Unternehmens.

ASUSTOR NAS-Geräte eignen sich hervorragend als zentrale Plattform für KI-Wissensdatenbanken in Unternehmen. Durch die Bereitstellung einer RAG-Architektur und einer Vektordatenbank erhält die KI sofortigen Zugriff auf interne Dokumente, wodurch eine private, exakt auf das Unternehmen zugeschnittene KI-Wissensdatenbank entsteht.

Mitarbeiter können Informationen schnell mithilfe natürlicher Sprache abfragen, wie zum Beispiel:
„Wie sieht die Transaktionshistorie dieses Kunden in den letzten drei Jahren aus?
„Wo befinden sich die technischen Produktdokumente?
„Welches ist die aktuellste Version der internen SOP?

KI ist damit nicht länger nur ein einfaches Chat-Tool, sondern ein intelligentes Portal für das unternehmerische Wissensmanagement und die Informationsbeschaffung, welches die Sucheffizienz und die Arbeitsproduktivität erheblich steigert.

Noch wichtiger ist jedoch: Alle Dokumente, Wissensbestände und Daten verbleiben auf dem internen NAS des Unternehmens. Es ist nicht erforderlich, sie in öffentliche Clouds hochzuladen. Dies verhindert das Durchsickern vertraulicher Daten, sichert die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (Compliance) und gewährleistet, dass die Unternehmensdaten nicht als Quelle für das Training oder die Destillation externer KI-Modelle genutzt werden – so wird echte KI-Datensouveränität im Unternehmen in die Praxis umgesetzt.