Definition

Knowledge Runtime bezeichnet die Betriebsebene innerhalb einer Künstliche-Intelligenz-(KI)-Anwendung, die die Abfrage, Kontextualisierung und Anwendung externer, proprietärer oder Echtzeit-Wissourcen verwaltet. Es ist der Mechanismus, der es einem großen Sprachmodell (LLM) oder KI-Agenten ermöglicht, über seine statischen Trainingsdaten hinauszugehen und mit aktuellen, spezifischen Unternehmensinformationen zu interagieren.

Warum es wichtig ist

In Unternehmensumgebungen verfügen allgemeine LLMs oft nicht über domänenspezifisches Wissen oder aktuelle Informationen. Knowledge Runtime löst dies, indem es die Antworten der KI auf verifizierten, internen Daten gründet. Dies reduziert Halluzinationen drastisch, verbessert die sachliche Genauigkeit und ermöglicht es der KI, als echter Fachexperte für das Unternehmen zu fungieren.

Wie es funktioniert

Der Prozess umfasst typischerweise Retrieval-Augmented Generation (RAG). Wenn ein Benutzer eine Abfrage sendet, analysiert Knowledge Runtime zunächst die Absicht. Anschließend fragt es eine Vektordatenbank oder einen Wissensgraphen ab, der die Dokumente des Unternehmens enthält. Relevante Textausschnitte werden abgerufen und diese Ausschnitte werden direkt als Kontext in den Prompt des LLM injiziert. Das LLM generiert dann eine Antwort, die ausschließlich auf diesem bereitgestellten Kontext basiert.

Häufige Anwendungsfälle

• Interne Q&A-Bots: Beantwortung von Mitarbeiterfragen basierend auf internen Wikis, HR-Richtlinien oder technischen Handbüchern.
• Automatisierung des Kundensupports: Bereitstellung genauer Antworten auf komplexe Kundenanfragen mithilfe von Produktdokumentationen und Ticketverläufen.
• Datenanalyse-Agenten: Ermöglichung der Referenzierung spezifischer Finanzberichte oder Betriebslogs durch die KI zur Erstellung von Zusammenfassungen.

Hauptvorteile

• Faktische Verankerung: Stellt sicher, dass die Ergebnisse anhand des Quellmaterials überprüfbar sind und KI-Fehler minimiert werden.
• Aktualität: Ermöglicht es der KI, die neuesten Geschäftsänderungen zu berücksichtigen, ohne dass ein vollständiges Modell-Retraining erforderlich ist.
• Domänenspezifität: Passt das Verhalten der KI an den einzigartigen Wortschatz und die Prozesse der Branche oder des Unternehmens an.

Herausforderungen

• Datenqualität: Das System ist nur so gut wie die Daten, die es indiziert. Schlecht strukturierte oder veraltete Quelldokumente führen zu einer schlechten Abfrage.
• Latenz: Der Abrufschritt fügt der Antwortzeit im Vergleich zu einem rein generativen Modell einen Overhead hinzu.
• Chunking-Strategie: Die Entscheidung, wie große Dokumente in durchsuchbare „Chunks“ aufgeteilt werden, ist ein kritischer Abstimmungsparameter.

Verwandte Konzepte

Dieses Konzept steht in enger Beziehung zu Vektordatenbanken, Embeddings, Prompt Engineering und Retrieval-Augmented Generation (RAG).