wissen · precise knowledge management
Die Vision: Firmenspezifisches Wissen. Sofort und präzise verfügbar. Datenschutzkonform.
Wissen liegt häufig in sogenannten Silos oder in analoger Form vor und steht damit nicht allen Mitarbeitern zur Verfügung. Spezifische KI-Lösungen können beitragen, dieses Wissen für alle Beteiligten zu bündeln — Datenhoheit und einfache Anwendbarkeit stehen dabei an oberster Stelle.
vorgehen
Drei Ausbaustufen mit steigender Komplexität — der Chatbot fürs Wissensmanagement startet auf Stufe eins und wächst mit.
Eine Aufgabe, Input → Output
Mehrere Schritte + Tools
Autonom, trifft Entscheidungen
Komplexität →
relevant knowledge
Firmenwissen verteilt sich auf viele Systeme. Daten-Silos müssen aufgebrochen, Schnittstellen geschaffen und Datenformate homogenisiert oder standardisiert umgewandelt werden. Eine API ist erforderlich, jedoch meist gegeben — die Verwendung von MCP ist ratsam, da Daten damit leichter für KI konsumierbar sind.
Stammdaten, Bewegungsdaten
Kontakthistorien, Kaufhistorien, Service-Tickets
Personalverwaltung, Lohnbuchhaltung
Planungsdaten, Steuerungsdaten
Warenflussdaten, Lagerhaltung
Diverse Datenmengen
Lieferkettendaten
Produktionsdaten in Echtzeit
Produktdaten über den Lebenszyklus
Diverses — Erfahrungswissen aus den Köpfen
key functionalities
Eine benutzerfreundliche Oberfläche bietet Benutzerverwaltung, Mehrsprachigkeit, das Speichern von Chat-Verläufen und deren Export — für verschiedene Endgeräte.
Cloudbasierte oder lokale Inferenz von Gen-KI-Modellen unter Verwendung der neuesten LLMs wie GPT-5, Mistral, Qwen 3 oder Claude 4.5.
Retrieval Augmented Generation verbessert Sprachmodelle: Das LLM greift auf externes Wissen zu — für mehr Genauigkeit, Relevanz und Spezifität der Inhalte.
Text-to-Speech und Speech-to-Text: cloudbasierte oder lokale Spracheingabe und -ausgabe mit modernsten Modellen.
user interface
model selection
speech interfaces
advanced knowledge memory
Ein hochpräziser, erweiterter Retrieval-Prozess kombiniert die klassische Vektordatenbank mit einem Wissensgraphen — überall dort, wo Halluzination unbedingt zu vermeiden ist. Standard-Ansätze (bekannt aus YouTube-Anleitungen) stoßen an drei Grenzen:
Zusammenhänge, die über mehrere Dokumente verteilt sind, werden nicht erfasst.
Es fehlt der ganzheitliche Überblick über den Datenbestand.
Wächst der Datenstamm, sinkt die Abrufqualität.
Wissensgraphen verknüpfen Informationen über Entitäten. Fragen wie „Wie hat der Erfolg von ChatGPT den Aktienkursanstieg von NVIDIA befeuert?" sind abfrageorientierte Zusammenfassungen (QFS) — Kontext spielt eine größere Rolle als reine Datenabfrage. Der Benchmark der Antwortgenauigkeit:
architektur
Der Sellium-Chatbot spricht mit einem lokalen, quantisierten LLM (z. B. Kimi K2, Llama 4). Über MCP sind RAG, Websuche und KI-Agenten angebunden — letztere mit Prompts, Guardrails und eigenen MCP-Servern für bestimmte Aufgaben, bis hinein in ERP, CRM, SAP und Monitoring-Tools.
Sellium-Chatbot
GUI · PWA · mehrsprachig
LLM
lokal, quantisiert — z. B. Kimi K2, Llama 4
MCP
Model Context Protocol
erkenntnisse
… ist der perfekte Partner, um datengetriebene Entscheidungen zu fällen — neigt aber zu Halluzination.
… kann präzise nur mit wissensgraph-basierten Ansätzen erfolgen. Klassische Ansätze aus ChatGPT- und YouTube-Anleitungen reichen nicht aus. Silos müssen aufgebrochen, Daten homogenisiert werden.
… wird nur durch die passende Infrastruktur in Verbindung mit unternehmensspezifischen KI-Tools gewährleistet.
… können an spezifische KI-Lösungen angebunden werden und dienen der Wissensanreicherung.
So setzen wir das um: KI-Integration · Sicherheit & Privacy First AI · Die Sellium-Methode · Fördermöglichkeiten
kontakt
Gern sind wir rund um das Thema KI für dich da. Wir melden uns umgehend bei dir.
Wir melden uns zeitnah bei dir. Wenn es eilig ist, erreichst du uns unter +49 371 524 99 140 oder contact@sellium.ai.
