SmartRAG

In vielen Unternehmen ist relevantes Wissen über Dokumente, Dateien, Tools und Mitarbeitende verteilt und nur mit hohem Suchaufwand zugänglich. Dadurch gehen Zeit, Produktivität und Qualität verloren. Gleichzeitig sehen viele Unternehmen zwar den Nutzen von LLM- und RAG-Lösungen, scheitern aber an fehlendem Know-how, rechtlichen Unsicherheiten, Integrationsaufwand und der unübersichtlichen Vielzahl verfügbarer Open-Source-Werkzeuge.

Adressiert wird der Use Case „Chat with your enterprise“: Mitarbeitende sollen natürlichsprachlich auf unternehmensinternes Wissen zugreifen können, statt Informationen manuell aus verschiedenen Quellen zusammensuchen zu müssen. Verbessert wird damit insbesondere der Wissenszugriff in Engineering- und produktionsnahen Prozessen, etwa bei der Informationsrecherche, Einarbeitung, Wiederverwendung vorhandenen Wissens sowie bei der Erstellung erster Texte, Inhalte und Lösungsansätze.
Im Projekt werden zentrale Bausteine für eine SmartRAG-Komplettlösung erarbeitet. Dazu gehören ein One-Click-Deployment für lokale und cloudbasierte Sprachmodelle inklusive LLM-Gateway und Anbindung an eine Chat-UI, zweitens modulare Verarbeitungspipelines für heterogene Unternehmensdaten und verschiedene Dateitypen, drittens eine Dual-Memory-Architektur mit persönlichem und unternehmensweitem Wissensspeicher sowie viertens Retrieval-Mechanismen, die für jede Anfrage die relevanten Informationen auffinden. Der Ansatz ist bewusst modular und anbieterneutral angelegt, damit sich die Lösung an unterschiedliche Infrastrukturen, Datenquellen und Sicherheitsanforderungen anpassen lässt.

Für Kunden entsteht vor allem ein direkter Produktivitätsgewinn: Wissen wird schneller gefunden, Such- und Abstimmungsaufwand sinken, und Mitarbeitende können Informationen, Texte und erste Ideen deutlich effizienter erzeugen. Gerade für KMU schafft SmartRAG einen niedrigschwelligen Einstieg in unternehmensspezifische GenAI-Anwendungen, ohne dass sofort tiefes eigenes KI- oder Infrastruktur-Know-how aufgebaut werden muss. Zusätzlich erhalten Unternehmen eine vertrauenswürdige, anbieterneutrale Orientierung bei technischen, organisatorischen und rechtlichen Fragen. Für Engineering-Teams bedeutet das konkret mehr Tempo, höhere Datenverfügbarkeit, weniger Reibungsverluste und mehr Freiraum für wertschöpfende Facharbeit.

Entwickelt werden konfigurierbare Lösungsbausteine für unternehmensspezifische RAG- und Copilot-Lösungen. Dazu zählen eine One-Click-Deployment-Funktionalität für lokale LLMs mit automatisierter Verknüpfung zur Chat-UI, implementierte Verarbeitungspipelines für heterogene Unternehmensdaten, Datenbanken und Retrieval-Mechanismen zur kontextgerechten Informationsbereitstellung sowie eine Dual-Memory-Architektur für persönliches und unternehmensweites Wissen. Damit entsteht kein isolierter Einzelprototyp, sondern ein wiederverwendbarer Baukasten beziehungsweise Demonstrator für die schnelle Umsetzung kundenspezifischer Lösungen.
SmartRAG ist ein konkreter Baustein für Engineering Automation, weil das Projekt KI-gestützten Wissenszugriff als digitalen Copilot in technische Arbeitsprozesse integriert. Es verbindet moderne LLM- und RAG-Technologien mit realen Unternehmensdaten und macht so Entwicklungs- und Engineering-Prozesse konsistenter, schneller und datengetriebener. Der Kernbeitrag zur Engineering Transformation liegt darin, dass nicht nur einzelne Informationen auffindbar werden, sondern Wissen systematisch in automatisierbare, skalierbare Assistenzfunktionen überführt wird. So wird aus verteiltem implizitem Wissen eine nutzbare digitale Ressource für die tägliche Engineering-Arbeit.

Das Projekt passt direkt zum Leistungsangebot des Leistungszentrums Engineering Automation, weil es Unternehmen einen praxisnahen Einstieg in KI-gestützte Engineering-Prozesse ermöglicht: von der Use-Case-orientierten Identifikation relevanter Potenziale über Proof-of-Concept-nahe Demonstratoren bis hin zu konfigurierbaren Lösungsbausteinen für den produktiven Einsatz. SmartRAG unterstützt damit genau den Transferpfad, den das Leistungszentrum adressiert: wissenschaftlich fundierte KI-Methoden in anwendungsnahe, skalierbare Lösungen für Unternehmen zu überführen. Besonders relevant ist dies für KMU, die einen belastbaren, vertrauenswürdigen und umsetzungsorientierten Partner für den Einstieg in Engineering Automation benötigen.