Souveräne KI.
Wissen intelligent erschließen.

Technische Dokumentationen enthalten wertvolles Wissen, das über zahlreiche Seiten, Themen und Verweise verteilt ist. Klassische Stichwortsuchen liefern nicht immer schnell die passenden Zusammenhänge. Gleichzeitig stellen Unternehmen hohe Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Kontrolle bei der KI Nutzung. In einem eigenständigen internen Entwicklungsprojekt entstand ein Open Source Prototyp für die Beantwortung technischer Fragen anhand öffentlich zugänglicher STACKIT Dokumentation. Es handelt sich ausdrücklich nicht um ein beauftragtes Kundenprojekt und nicht um ein offizielles Angebot des Dokumentationsanbieters. Ziel war eine Architektur, die Dokumentationsinhalte automatisiert aufbereitet, semantisch auffindbar macht und Antworten mit nachvollziehbaren Quellen verbindet, ohne Anfragen an externe KI Dienste zu übermitteln.

Die Lösung verarbeitet öffentlich zugängliche Dokumentationsseiten anhand ihrer Sitemap. HTML Inhalte werden extrahiert, in Markdown umgewandelt und für die Suche in inhaltlich zusammenhängende Abschnitte aufgeteilt. Die Retrieval Architektur kombiniert hierarchisches Parent Child Chunking mit PostgreSQL, pgvector und einem HNSW Index. Ollama übernimmt die lokale Modellinferenz und die Erstellung von Embeddings. Die Qualität der Suche wurde anhand von 42 Testfragen systematisch evaluiert und optimiert. Die Retrieval Trefferquote unter den zehn abgerufenen Ergebnissen stieg dabei von 69 auf 95 Prozent. Diese Kennzahl beschreibt ausschließlich das Auffinden relevanter Dokumentationsstellen und nicht die allgemeine Korrektheit generierter Antworten. Der Prototyp demonstriert damit einen technischen Ansatz für kontrollierbare, lokal betriebene KI Wissenssysteme mit transparenten Quellenbelegen.