Beispielinhalt zur Veranschaulichung der neuen Inhaltsbereiche.
Die Herausforderung.
Technisches Wissen steckt in Handbüchern, Stücklisten und Jahren von Support-Tickets. Wer eine Antwort sucht, durchsucht PDFs oder fragt die erfahrenen Kollegen. Ein Sprachmodell allein löst das nicht: Ohne Zugriff auf die echte Dokumentation erfindet es Antworten, und ohne Qualitätsmessung weiß niemand, ob das System besser wird oder schlechter. Genau daran scheitern viele Pilotprojekte — beeindruckende Demo, kein belastbarer Betrieb.
Unser Ansatz.
Wir bauen den Agent als System, nicht als Prompt. Retrieval über die gesamte technische Dokumentation liefert die Faktenbasis; der Agent antwortet ausschließlich mit Quellenangabe, damit jede Aussage prüfbar bleibt. Die Entscheidung trifft der Mensch: Der Agent schlägt vor, der Techniker entscheidet. Und bevor eine Änderung live geht, muss sie durch die Eval-Suite — einen kuratierten Satz realer Support-Fälle, gegen den wir jede Iteration messen. Produktionsreif heißt für uns genau das: integriert, evaluiert, verlässlich.
Die Bausteine.
- Ingestion-Pipeline: Handbücher, Stücklisten und Tickets werden aufbereitet, strukturiert zerlegt und mit Metadaten versehen, etwa Maschinentyp und Baujahr.
- Hybrides Retrieval: semantische Suche kombiniert mit klassischer Volltext- und Metadaten-Filterung, damit auch Teilenummern zuverlässig gefunden werden.
- Agent mit klar geschnittenen Werkzeugen: Anbindung an Ticketsystem und ERP über saubere APIs, lesend, wo Schreiben nicht nötig ist.
- Eval-Suite: reale Fälle mit erwarteten Antworten, automatisiert ausgewertet vor jedem Release. Regressionen fallen auf, bevor sie ein Techniker bemerkt.
- Human-in-the-Loop: Vorschläge mit Quellen statt automatischer Aktionen. Das Feedback der Techniker fließt zurück in die Eval-Suite.
- Monitoring im Betrieb: Welche Fragen kommen, welche bleiben unbeantwortet, wo fehlt Dokumentation?
Was das bringt.
Erste Antworten liegen deutlich schneller vor, und neue Kolleginnen und Kollegen werden früher produktiv. In Szenarien wie diesem sind 30 bis 50 Prozent kürzere Recherchezeiten pro Fall ein typischer Rahmen. Mindestens ebenso wertvoll: Das Wissen erfahrener Techniker ist dokumentiert und abrufbar, statt mit ihnen in Rente zu gehen. Und weil die Eval-Suite die Qualität messbar macht, lassen sich neue Modelle gefahrlos testen. Das System bleibt entwicklungsfähig, gemeinsam mit Ihrem Team.
Passende Kompetenzfelder