Interne Wissensdatenbank
Fragen und Antworten zum gesamten Unternehmenswissen
Bauen Sie ein Frage-Antwort-System über Ihre internen Wikis, Notion-Seiten, Confluence-Dokumente und Slack-Archive, damit Mitarbeitende sofort belegte Antworten erhalten, statt stundenlang zu suchen oder auf eine Kollegin zu warten.
GPT-6 Luna
bei 3M Token im Monat · 88% Eingabe / 12% Ausgabe
Warum dieses Modell?
Für diesen Workload – 3M Token pro Monat, davon 88 % Input – kostet es etwa 0,44 $ pro Monat, am wenigsten unter den hier vorgeschlagenen Modellen. Sein Kontextfenster von 1M Token nimmt lange Eingaben in einem einzigen Aufruf auf – wichtig für diese Art von Arbeit.
Alternative Modelle
Implementierungstipps
- 1
Setzen Sie hybride Suche ein (BM25 plus Vektor-Embeddings): Die Stichwortsuche findet exakte Richtliniennamen und Versionsnummern, die der semantischen Suche entgehen, während die Vektorsuche umformulierte Fragen abdeckt.
- 2
Geben Sie zu jedem gefundenen Abschnitt Titel, URL und Datum der letzten Änderung des Quelldokuments mit: Das Modell kann zitieren und Nutzende die Aktualität sofort prüfen.
- 3
Richten Sie automatische Neuindizierung per Webhook bei Dokumentänderungen ein: Eine Wissensdatenbank, in der 20 % der Antworten veraltet sind, zerstört Vertrauen schneller, als gar kein System zu haben.