Wissensgovernance und KI-Bereitschaft
Wissen erfassen, bereinigen, deduplizieren, klassifizieren und versionieren.
Enterprise Context Engineering Services
Geben Sie Ihrer KI den richtigen Kontext.
Verbinden Sie geprüftes Wissen, Live-Daten, Berechtigungen und Tools für verlässliche, nachvollziehbare Unternehmens-KI.
Unternehmensquellen
- Dokumente
- CRM
- ERP
- Datenbanken
- Live-APIs
Kontext-Orchestrator
- Identität und Rechte
- Gepflegtes Wissen
- Retrieval und Ranking
- Tools und Live-Daten
- Quellen und Audit
Verlässliche KI
Antworten und Aktionen aus der richtigen Quelle für die richtige Person.
source + user + action
Das Modell ist selten der Engpass.
Unternehmens-KI scheitert an fragmentiertem, veraltetem oder ungeschütztem Kontext und an fehlenden Verbindungen zum echten Arbeitsablauf.
- Widersprüchliches Wissen
- Richtlinien, Handbücher und Produktdaten widersprechen sich. Die KI findet oft die am leichtesten abrufbare Version.
- Live-Daten bleiben getrennt
- Bestand, Preise und Status liegen in ERP, CRM oder Datenbanken und gehören nicht in einen statischen Dokumentindex.
- Berechtigungen gehen verloren
- Eine sachlich richtige Antwort kann für die fragende Person unzulässig sein, wenn Identität und Zugriffsregeln fehlen.
- Kein Feedback aus dem Betrieb
- Schwaches Retrieval, unbelegte Aussagen und wiederkehrende Wissenslücken bleiben unsichtbar.
Der Enterprise Context Stack
Ein System, sieben Kontextebenen.
Context Engineering legt fest, was KI wissen, abrufen, speichern, aufrufen und offenlegen darf.
- Anweisungen
- Systemregeln, Antwortgrenzen und Eskalation an Menschen.
- Identität
- Nutzer, Rolle, Abteilung, Sprache und Sitzungsumfang.
- Geschäftswissen
- Bereinigte, versionierte Dokumente, Definitionen und Produktdaten.
- Retrieval
- Quellenauswahl, Filterung, Ranking und Belegqualität.
- Memory
- Was wie lange gespeichert wird und wer es prüfen oder löschen darf.
- Tools und Live-Daten
- Begrenzter Zugriff auf ERP, CRM, Datenbanken, Rechner und APIs.
- Berechtigungen und Herkunft
- Zugriffskontrolle, Quellen, Zeitstempel und Audit-Protokoll.
Was wir konzipieren und bauen
Ausgangspunkt ist die Geschäftsfrage. Danach kombinieren wir nur die Kontextebenen, die sie wirklich benötigt.
Enterprise RAG und KI-Suche
Berechtigungsbewusstes Retrieval mit genauen Quellen, Ablehnungsregeln und messbaren Evaluationen.
Geschäftsdaten und Tool-Integration
Zahlen und Live-Fragen an SQL, ERP, CRM oder begrenzte APIs leiten.
Agenten- und Workflow-Kontext
Tool-Freigaben, Memory-Grenzen, Genehmigungen, Iterationsbudgets und Protokolle definieren.
Jede Frage bekommt den richtigen Pfad.
Eine produktive Kontextschicht routet nach Quelle und Aufgabe. Ein einziges Retrieval-Muster reicht nicht für alle Geschäftsfragen.
| Fragetyp | Bester Pfad | Warum |
|---|---|---|
| Bekannte Antwort in geprüften Dokumenten | RAG mit Quellen | Schnell, vorhersehbar und prüfbar. |
| Summen, Trends oder aktuelle Werte | SQL oder Live-API | Die Antwort braucht Berechnung oder aktuellen Systemstatus. |
| Wiederholbarer mehrstufiger Output | Deterministischer Workflow | Ein fester Pfad lässt sich leichter testen und auditieren. |
| Unbekannter Pfad über mehrere Quellen | Begrenztes Agentic Retrieval | Die nächste Suche hängt vom vorherigen Beleg ab. |
Beginnen Sie mit einem Context Assessment.
Eine kleine Auswahl echter Daten und Fragen reicht, um die richtige Architektur vor einem großen Projekt zu bestimmen.
Sie bringen mit
- 20 bis 50 echte Geschäftsfragen
- Beispiele für Dokumente und Datenquellen
- Zugriffsregeln und bekannte Fehler
Sie erhalten
- Eine Routing-Map für RAG, SQL, Tools und Agenten
- Priorisierte Wissens- und Berechtigungsrisiken
- Einen Produktionsplan mit Evaluationskriterien
Wann sich Context Engineering lohnt
Der Service passt für Teams, die aus einem überzeugenden KI-Demo ein verlässliches Arbeitssystem machen wollen.
Enterprise Context Engineering Plattformen vergleichen- Antworten hängen vom Nutzer ab
- Vertrieb, Technik, Support und Kunden benötigen unterschiedliche Kontexte.
- Wahrheit liegt in mehreren Systemen
- Dokumente erklären Regeln, ERP oder CRM hält den aktuellen Wert.
- Quellen müssen sichtbar sein
- Wichtige Aussagen brauchen Dokument, Seite, Verantwortlichen und Datum.
- Die KI soll handeln
- Tool-Aufrufe benötigen Freigaben, Grenzen und ein Audit-Protokoll.
Fragen von Entscheidern
Fragen zu Enterprise Context Engineering
Was ist Enterprise Context Engineering?
Enterprise Context Engineering gestaltet alles, was ein KI-System wissen, abrufen, speichern und ausführen darf. Es verbindet gepflegtes Geschäftswissen, Live-Daten, Identität, Berechtigungen, Tools und Herkunftsnachweise.
Ist Context Engineering dasselbe wie RAG?
RAG ist die Retrieval-Ebene einer größeren Kontextarchitektur. Hinzu kommen Quellengovernance, Live-Systeme, Identität, Berechtigungen, Memory, Tool-Zugriff, Quellen und Feedback aus dem Betrieb.
Brauchen wir eine Context Engineering Plattform?
Manchmal. Eine Plattform kann Retrieval, Governance oder Konnektivität beschleunigen. Die Integration mit Datenmodell, Rechten und Workflows bleibt meist unternehmensspezifisch.
Können KI-Agenten mit ERP, CRM und Datenbanken verbunden werden?
Ja. Live-Werte sollten über begrenzte und berechtigungsgeprüfte Tools oder Abfragen kommen. Dokumente bleiben im gepflegten Retrieval.
Wann sollten wir Agentic RAG einsetzen?
Begrenztes Agentic Retrieval lohnt sich, wenn sich der Weg zur Antwort mit den gefundenen Belegen ändert und mehrere Quellen betrifft. Vorhersehbare Dokumentfragen benötigen meist gutes RAG.
Bauen Sie den Kontext vor dem Agenten.
Bringen Sie echte Fragen, Quellen und die Grenzen Ihres Piloten mit. Wir entwerfen die kleinste produktive Architektur, die zuverlässig antworten kann.