Das Wissen war immer da. Jetzt lässt es sich auch finden.

Herausforderung: Wissen, das sich versteckt

In einem produzierenden Unternehmen wie FRICKE Abfülltechnik ist aktuelle Information kein Nice-to-have. Sie ist Voraussetzung für funktionierende Abläufe. Technische Rückfragen, Prozessdokumentation, relevante E-Mail-Verläufe: All das lag im Unternehmen vor, war aber über manuelle Keyword-Suchen kaum zuverlässig auffindbar.
Das führte zu einem bekannten Muster: Relevante Informationen wurden nicht gefunden oder mit erheblichem Zeitaufwand zusammengesucht. Mitarbeitende fragten Kollegen, anstatt im System nachzuschlagen. Und gefundene Treffer waren häufig unpräzise oder veraltet.

Lösung: Semantische Suche statt Stichwort-Raten

VAGO hat eine leistungsfähige RAG-Architektur entwickelt, die speziell auf die Informationsbedarfe und Systemlandschaft von FRICKE zugeschnitten ist. Die Lösung ist direkt an die bestehenden Wiki- und E-Mail-Systeme angebunden. Alle relevanten Inhalte wurden in einer Datenbank für semantische Suchen gespeichert und mit prozessrelevanten Metadaten angereichert.
Mitarbeitende formulieren ihre Anfragen jetzt in natürlicher Sprache. Statt nach einzelnen Stichworten zu suchen, beschreiben sie, welche Information sie benötigen und in welchem Kontext sie diese brauchen. Das System versteht die Anfrage, filtert auf Basis von Metadaten den relevanten Teil des Datenbestands heraus und liefert eine präzise, nachvollziehbare Antwort.

Technische Highlights: Effizienz als Architekturentscheidung

Ein zentrales Gestaltungsmerkmal der Lösung ist die zweistufige Suche. Bevor eine semantische Suche durchgeführt wird, reduziert eine Metadatenfilterung den zu durchsuchenden Datenbestand auf den tatsächlich relevanten Ausschnitt. Das erhöht die Präzision der Ergebnisse und hält den Rechenaufwand gering. Die eingesetzten KI-Modelle sind so klein wie möglich und so groß wie nötig. Kosteneffizienz und Prozessperformanz schließen sich bei VAGO nicht aus.

• Zweistufige Suche mit Metadatenfilterung
• Nahtlose Anbindung an bestehende Wiki- und E-Mail-Systeme
• Ressourceneffiziente Modellauswahl nach Prozessbedarf

Ergebnis: Schnellere Antworten. Bessere Entscheidungen.

Mitarbeitende bei FRICKE finden relevante Informationen aus Wikis und E-Mail-Verläufen jetzt in Sekunden. Die langwierige Keyword-Suche entfällt. Das reduziert nicht nur den Zeitaufwand, sondern auch Fehler, die durch fehlende oder falsch interpretierte Informationen entstehen. Das Wissen des Unternehmens arbeitet endlich für das Unternehmen.