Wissensbewahrung ist eine Herausforderung für Unternehmen. Da Wissen zumeist als Text kodiert ist, bieten große Sprachmodelle eine vielversprechende Lösung für Erhalt und Nutzung durch ein System, das auf dem Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) basiert. Praxisgeeignete Methoden zur Wissensexplikation
werden mit lokal ausgeführten Sprachmodellen und traditionellen Retrieval-Algorithmen kombiniert. Der Beitrag zeigt das Lösungskonzept sowie Herausforderungen und erfolgsversprechende Umsetzungsstrategien.