Eindeutige Asset-Identität sicherstellen.
Die KI muss wissen, auf welches reale Anlagenobjekt sich eine Frage und die gefundenen Informationen beziehen.
DIGITALISIERUNG · ANLAGENWISSEN · PERSPEKTIVE
KI kann Anlagenwissen nutzen – aber nicht fehlende Anlagenwahrheit ersetzen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet eine KI-Anfrage mit ausgewählten Informationsquellen; Large Language Models (LLM) erzeugen daraus sprachliche Antworten. Für Industrieanlagen ist das erst sinnvoll, wenn reale Anlagenobjekte eindeutig identifiziert, Quellen nachvollziehbar und Zugriffsrechte geklärt sind.
DATENBASIS VOR KI
Nutzbares Anlagenwissen entsteht aus geprüften Quellen und Beziehungen.
Eine sprachlich überzeugende Antwort ist nicht automatisch fachlich richtig. KI-Nutzung muss deshalb auf belastbaren Anlageninformationen aufsetzen und den Quellenbezug erhalten.
Quellen gezielt bereitstellen.
RAG kann relevante Dokumente und Datensätze für eine Anfrage auswählen, wenn diese strukturiert und zugriffsberechtigt vorliegen.
Antworten überprüfbar halten.
Quellenbezug, Berechtigungen und fachliche Prüfprozesse müssen so gestaltet werden, dass Ergebnisse nachvollziehbar bewertet werden können.
FAQ
Häufige Fragen.
Ersetzt ein LLM die technische Prüfung?
Nein. Ein Sprachmodell kann Informationen verarbeiten und formulieren, ersetzt aber keine fachliche Feststellung in der realen Anlage.
Ist RAG eine Datenbank?
Nein. RAG ist ein Verfahren, bei dem zu einer Anfrage passende Informationen gesucht und einem Sprachmodell als Kontext bereitgestellt werden.
Bietet AIK heute bereits eine fertige KI-Plattform an?
Nein. KI-Nutzung ist eine Perspektive auf Basis der schrittweise aufgebauten, verlässlichen Anlageninformation.
PASSENDE VERTIEFUNG