Einsatz eines RAG-Systems für interne Wikis
Effiziente Wissensnutzung im Verlag
Augsburg, 25.07.2025 (PresseBox) - Verlage verfügen über eine immense Menge an internem Wissen: Stilrichtlinien, Autorenprofile, Vertriebsstrategien, rechtliche Hinweise und viele weitere Dokumentationen sind meist in einem umfangreichen internen Wiki abgelegt. Die größte Herausforderung liegt darin, dieses Wissen für Mitarbeiter schnell und präzise zugänglich zu machen. Herkömmliche Schlagwortsuchen stoßen dabei oft an ihre Grenzen, da sie keine vollständigen, kontextbasierten Antworten liefern können. Genau hier setzt die Integration eines Retrieval-Augmented-Generation-Systems, kurz RAG-System, an. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit einer semantischen Suche mit einem generativen Sprachmodell und kann so aus großen Wissensbeständen passgenaue Antworten in natürlicher Sprache generieren.
Ein RAG-System arbeitet dabei in zwei Schritten: Zunächst sucht ein sogenannter Retriever in der gesamten Dokumentenbasis – in diesem Fall dem internen Wiki – nach relevanten Passagen. Anschließend formuliert ein Generator-Modul auf Basis dieser gefundenen Textstellen eine verständliche und inhaltlich fundierte Antwort. Im Unterschied zu rein generativen Chatbots, die Inhalte frei erfinden können, stützt sich ein RAG-System direkt auf reale Dokumente. Jede Antwort ist somit transparent und überprüfbar, was in einem Verlag von besonderer Bedeutung ist, wenn es etwa um Fragen zu Urheberrecht, Vertragsinhalten oder stilistischen Vorgaben geht.
Gerade für Redaktion und Lektorat bietet ein solches System große Vorteile. Statt selbst mehrere Wiki-Seiten durchsuchen zu müssen, können Redakteurinnen und Redakteure direkt konkrete Fragen stellen, wie etwa nach den Autoren, die zuletzt zu einem bestimmten Thema veröffentlicht haben, oder nach Details zur aktuellen Sprachrichtlinie für Sachbücher. Auch juristische Fragen lassen sich effizient beantworten, etwa nach den gültigen Regelungen zum Zitatrecht. Neue Mitarbeiter wiederum profitieren besonders beim Onboarding: Statt sich in komplexe Strukturen einarbeiten zu müssen, können sie Fragen stellen und erhalten sofort eine zusammengefasste und verständliche Antwort, ergänzt durch einen Verweis auf die jeweilige Wiki-Seite. Darüber hinaus hilft das System dabei, selten genutzte Prozesse oder Fachinformationen wieder leichter zugänglich zu machen, wodurch wertvolles Wissen im Verlag nicht in Vergessenheit gerät.
Technisch basiert ein solches System auf mehreren Bausteinen: Das interne Wiki wird regelmäßig indexiert, sodass der Retriever relevante Inhalte finden kann. Die gefundenen Textausschnitte werden an ein generatives Modell übergeben, das daraus eine lesbare Antwort formuliert. Im Hintergrund arbeitet meist eine semantische Vektordatenbank wie Elasticsearch, Pinecone oder FAISS. Die eigentliche Interaktion erfolgt über ein webbasiertes Interface oder einen Chatbot, der in das Intranet integriert ist. Dabei spielt die Sicherheit eine große Rolle: Zugriffsrechte müssen klar geregelt sein, sodass nur berechtigte Personen vertrauliche Inhalte abrufen können.
Der Einsatz eines RAG-Systems bringt zahlreiche Vorteile für einen Verlag. Er spart Zeit, da die Recherche innerhalb weniger Sekunden erfolgt, steigert die Qualität der Antworten und sorgt dafür, dass auch ältere oder weniger bekannte Inhalte weiterhin genutzt werden. Mitarbeitende müssen keine komplexen Suchtechniken beherrschen, sondern können Fragen in natürlicher Sprache stellen. Die Antworten sind präzise, konsistent und direkt mit dem internen Wissen des Verlags verknüpft. Allerdings müssen auch Herausforderungen bedacht werden, wie die regelmäßige Aktualisierung der Datenbasis, die Anpassung des Systems an verlagsspezifische Fachbegriffe sowie eine gute Benutzerführung, um die Akzeptanz im Alltag sicherzustellen.
Langfristig kann ein RAG-System das interne Wiki eines Verlags von einem statischen Nachschlagewerk zu einem lebendigen, dialogfähigen Wissensassistenten weiterentwickeln. Denkbar ist etwa die Erweiterung um externe Quellen wie Fachportale oder Branchennachrichten, automatische Zusammenfassungen längerer Texte oder die Generierung von Themenvorschlägen für Redaktionen. So wird internes Wissen nicht nur bewahrt, sondern aktiv in die tägliche Arbeit integriert. Letztlich stärkt ein solches System die Arbeitsprozesse, reduziert Rechercheaufwand und schafft einen echten Mehrwert im zunehmend datengetriebenen Verlagsgeschäft.
