Wie filtert eine KI-Suche nach Datum oder Abteilung?

Das Problem

Ein Mitarbeiter fragt den Chatbot: «Wie viele Ferientage habe ich?» Der Chatbot antwortet mit einer Regel aus dem Handbuch von 2021, obwohl 2025 eine neue gilt. Eine Kollegin aus dem Verkauf bekommt Auskünfte aus einem Dokument der Personalabteilung, das sie gar nicht sehen sollte. Und bei der Frage «Was wurde letztes Jahr beschlossen?» zieht der Chatbot Protokolle aus fünf Jahren heran.

Die Ursache ist dieselbe: Die Suche kennt nur den Inhalt der Texte, nicht deren Eigenschaften wie Alter, Abteilung oder Gültigkeit. Sie sucht in allem und nimmt, was ähnlich klingt.

Die Lösung heisst Metadaten-Filter. Metadaten sind Zusatzangaben zu einem Dokument: wer, wann, wofür, in welchem Status. Mit ihnen kann die Suche gezielt einschränken, bevor die KI antwortet. Frau Müller möchte genau das: nur aktuelle Unterlagen aus dem richtigen Bereich.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Fragen sammeln, bei denen Filter helfen. Notieren Sie Beispiele: «nur aktuelle Fassung», «nur Abteilung Einkauf», «nur dieses Jahr», «nur freigegebene Dokumente».

1. Passende Zusatzangaben festlegen. Typisch sind: Abteilung, Dokumentart, Datum oder Gültig-ab, Version, Status (freigegeben, Entwurf, archiviert), Sprache, Vertraulichkeit. Siehe Welche Zusatzangaben brauchen Dokumente?.

1. Angaben beim Einlesen mitgeben. Beim Aufbereiten der Dokumente wird jeder Abschnitt mit diesen Angaben gespeichert. Das ist die Aufgabe der technischen Umsetzung. Planen Sie die Felder vorher mit der Fachabteilung. Siehe Metadaten planen.

1. Einheitliche Werte vereinbaren. «Einkauf», «einkauf» und «Einkauf & Logistik» gelten für die Suche als verschiedene Werte. Legen Sie eine feste Liste fest.

1. Filterregeln pro Fragetyp bestimmen. Standard: nur Status «freigegeben», nur neueste Version. Zusätzlich je nach Nutzer: nur Abteilungen, auf die er Zugriff hat.

1. Filter in der Suche anwenden. Die Vektordatenbank filtert die Abschnitte und sucht nur unter den passenden die ähnlichsten. Details hängen vom Produkt ab, die gängigen Datenbanken bieten solche Filter.

1. Mit Testfragen prüfen. Stellen Sie Fragen, bei denen ein falscher Filter sofort auffällt: Frage zu alter und neuer Regel, Frage mit fremdem Abteilungsbezug.

1. Pflege sicherstellen. Ändert sich der Status eines Dokuments, muss die Angabe aktualisiert werden. Dafür braucht es einen Ablauf.

Vorlage zum Kopieren

Diese Tabelle hilft, Metadaten zu planen. Füllen Sie sie mit der Fachabteilung und Ihrem Dienstleister aus.

Mit diesem Prompt lassen Sie sich einen Katalog sinnvoller Filterfragen ableiten:

Unser Wissens-Chatbot soll nach Zusatzangaben filtern. Unsere Dokumentarten: [Liste]. Unsere Abteilungen: [Liste].
Schlage 10 typische Mitarbeiterfragen vor, bei denen ein Filter nach Abteilung, Datum, Status oder Version nötig ist, und nenne je den erwarteten Filter. Erfinde keine Fakten über unsere Dokumente.

Prüfen Sie die Beispiele und verwenden Sie sie als Testfragen.

Ein Praxistipp: Beginnen Sie mit genau einem Filter, der den grössten Schaden verhindert, meist «nur freigegebene, aktuelle Fassung». Erst wenn er zuverlässig funktioniert, kommen Abteilung und Zeitraum dazu. So lernen Sie an einem Beispiel, wie viel Pflege Zusatzangaben brauchen, und überfordern weder das Team noch die Technik.

Worauf Sie achten müssen

• Filter sind nur so gut wie die Angaben: Fehlt das Datum oder ist der Status falsch, hilft der beste Filter nicht. Datenqualität ist Handarbeit.
• Zugriffsschutz mit Filter allein ist heikel: Ein Filter in der Anwendung ersetzt kein vollständiges Rechtekonzept. Bei vertraulichen Daten sollte die Trennung auf mehreren Ebenen erfolgen. Siehe Berechtigungen nach Abteilungen.
• Zu viele Filter: Wenn der Filter alles ausschliesst, findet die Suche nichts. Planen Sie eine Reaktion für «keine passenden Unterlagen».
• Konsistenz: Einheitliche Schreibweisen und feste Wertelisten verhindern Lücken.
• Datenschutz: Zusatzangaben können Personendaten enthalten, etwa Verfasserinnen. Speichern Sie nur, was nötig ist.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Schweizer Industriebetrieb mit 200 Mitarbeitenden hat Handbücher, Weisungen und Protokolle in einem Wissens-Chatbot. Ältere Fassungen tauchen in Antworten auf.

Vorher: Der Chatbot zitiert eine überholte Reisekostenregel. Nachher: Frau Müller führt mit der Dokumentenverantwortlichen die Felder Status, Version und Abteilung ein. Die technische Umsetzung speichert sie bei jedem Abschnitt, und die Suche filtert standardmässig auf «freigegeben» und die neueste Version. Auf die Reisekostenfrage erscheint nun die aktuelle Regel mit Verweis auf Version und Datum.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Zusatzangaben und Filter in Ihre bestehenden Systeme eingebaut werden sollen, hilft ready4future ICT. Im betreuten ICT-Praxisjahr setzen begleitete Informatiklernende unter anderem Skripte, Automatisierungen, Schnittstellen und Datenaufbereitung um. Zum Angebot gehören fachliche Begleitung, Vier-Augen-Prüfung, Senior-Review, Dokumentation und Kundenabnahme. Als Standard dienen Testdaten oder anonymisierte beziehungsweise synthetische Daten.

Ob Ihr konkretes Vorhaben dazu passt, klärt ein Erstgespräch.

Häufige Fragen

Muss ich dafür alle Dokumente von Hand beschriften?

Nicht unbedingt. Viele Angaben lassen sich aus Ordnernamen, Dateinamen oder dem Dokumentsystem übernehmen. Prüfen Sie die automatisch erzeugten Werte aber stichprobenweise.

Kann die KI die Zusatzangaben selbst erkennen?

Teilweise, etwa Dokumentart oder Thema. Bei Status, Gültigkeit und Vertraulichkeit sollten Menschen entscheiden, weil Fehler Folgen haben.

Was passiert bei Fragen ohne passenden Filter?

Der Chatbot sollte «Dazu finde ich keine freigegebene Unterlage» sagen und auf eine zuständige Person verweisen, statt zu raten. Siehe Unwissen zugeben.

Wie viele Zusatzangaben sind sinnvoll?

Fünf bis acht reichen meist. Jede zusätzliche Angabe muss gepflegt werden. Beginnen Sie mit denen, die Fehlantworten am stärksten verhindern.