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Glossar

Wissensengineering

Was ist Wissensengineering?

Wissensengineering (Knowledge Engineering) umfasst das Erheben, Ordnen und Aufbereiten von Fachwissen, damit IT-Systeme es nutzen können. Ursprünglich ging es um Regeln für Expertensysteme; heute steht oft im Vordergrund, verstreutes Wissen aus Handbüchern, Prozessbeschreibungen und Köpfen so zu dokumentieren, dass KI-Agenten daraus verlässlich antworten. Dazu gehören klare Strukturen, aktuelle Quellen, eindeutige Zuständigkeiten und das Schließen erkannter Lücken.

So hilft KI.ordo

KI.ordo verbindet Organisationsberatung mit dem Handbuch-Assistenten und der Wissen-Funktion, die auch eine Liste unbeantworteter Fragen als Hinweis auf Wissenslücken führt.

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Themen

  • Wissensmanagement
  • Beratung
  • Dokumentation

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Verwandte Begriffe

Ontologie

Eine Ontologie ist in der Informatik ein formales Modell eines Fachgebiets: Sie legt Begriffe, ihre Eigenschaften und die Beziehungen zwischen ihnen eindeutig fest. Dadurch können Menschen und Maschinen Daten einheitlich interpretieren und Schlüsse daraus ziehen. Ontologien bilden die Grundlage vieler Wissensgraphen, semantischer Suchen und Datenintegrationen. Beispiel: In einer Produktontologie ist festgelegt, dass ein „E-Bike“ ein „Fahrrad“ ist und einen „Akku“ besitzt.

  • Wissensmodellierung
  • Semantik
  • +1

Expertensystem

Ein Expertensystem ist ein Computerprogramm, das das Fachwissen menschlicher Spezialisten in Form von Regeln und Fakten speichert und daraus Schlussfolgerungen zieht. Es besteht typischerweise aus einer Wissensbasis und einer Inferenzkomponente, die die Regeln anwendet. Expertensysteme prägten die KI der 1970er- und 1980er-Jahre, etwa in der medizinischen Diagnose oder der Konfiguration technischer Anlagen. Heute finden sich ihre Ideen in regelbasierten Prüfungen und Wissensgraphen wieder.

  • Regelbasierte KI
  • Wissensbasis
  • +1

Fragebeantwortung

Fragebeantwortung (Question Answering) ist ein Teilgebiet der Sprachverarbeitung, bei dem ein System Fragen in natürlicher Sprache direkt beantwortet, statt nur eine Trefferliste zu liefern. Moderne Systeme suchen dazu passende Textstellen in einer Wissensbasis und formulieren daraus eine Antwort, idealerweise mit Quellenangabe. Typische Einsätze sind Kundenservice, interne Wissensdatenbanken und Handbücher – etwa die Frage „Wie viele Urlaubstage habe ich im ersten Jahr?“ an das Personalhandbuch.

  • NLP
  • Wissensmanagement
  • +1
Vorlage

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation verbindet eine Suche mit der Textgenerierung: Vor dem Antworten sucht das System in einer Wissenssammlung – etwa Handbüchern, Richtlinien oder FAQ – die passenden Abschnitte und gibt sie dem Sprachmodell als Kontext mit. So stützt sich die Antwort auf aktuelle, unternehmenseigene Inhalte statt nur auf das Trainingswissen des Modells. Das verringert erfundene Aussagen, macht Quellen nachvollziehbar und erlaubt Aktualisierungen ohne neues Training.

  • RAG
  • Wissenssuche
  • +1