KI-EngineeringDonnéeën
Wat eng Wëssenssich an der Entreprise vertrauenswierdeg mécht
Froen aus Ären eegenen Dokumenter ze beäntweren, ass einfach ze demonstréieren a schwéier ze vertrauen. Vertrauen entsteet aus fënnef Eegenschaften, déi Dir konzipéieren, testen a weider teste kënnt: Rechter, Hierkonft, Aktualitéit, éierlech Lücken a gemoosse Qualitéit.
- Auteur
- Redaktioun vu FromNine
- Verëffentlecht
- Lieszäit
- 6 Min. Lieszäit
Kuerz gefaasst
- Setzt d’Zougangsrechter beim Ofruff duerch, pro Benotzer, aus de Quellsystemer. Verloosst Iech ni drop, datt de Modell e Passage zréckhält, deen e scho kritt huet.
- All Ausso an enger Äntwert soll op e Passage weisen, deen eng Persoun a Sekonnen opmaachen a kontrolléiere kann, mat Datum a Status siichtbar.
- Moosst d’Qualitéit vum Ofruff a vun den Äntwerte virum Start mat echte Froen, a moosst weider, well sech Inhalter a Modeller ënner Iech änneren.
Inhalt
De Problem vun der Demo
Déi meescht Wëssensassistente follegen deemselwechte Muster, bekannt als Retrieval-Augmented Generation (mécht eng extern Websäit op): d’Passagë fannen, déi zu enger Fro passen, an dann e Sproochmodell eng Äntwert schreiwe loossen, déi op dëse Passagen opbaut. Op engem ausgewielten Dossier vu fofzeg Dokumenter funktionéiert dat bannent enger Woch iwwerzeegend.
An der Produktioun gesäit dat anescht aus. Zwanzeg Joer gedeelt Netzlaafwierker, Wikien, Tickets, Kontrakter a Politiken, vill dovun duebel, vereelzt oder vertraulech. An deem Kader feelt den Assistent op zwou Manéieren. E gëtt eng falsch Äntwert an d’Leit benotzen en net méi. Oder, méi schlëmm, e gëtt eng falsch Äntwert mat Iwwerzeegung an d’Leit handelen dono.
Eng vertrauenswierdeg Wëssenssich hänkt dofir manner vum Modell of a méi vu fënnef Eegenschafte vum System ronderëm. All eenzel kann een designen an, wat wichteg ass, testen.
Rechter: nëmmen ofruffen, wat de Benotzer liesen däerf
D’Reegel ass einfach: den Assistent däerf enger Persoun ni e Passage weisen, deen déi Persoun an der Quell net opmaache kéint. Wat zielt, ass de Punkt, wou d’Reegel duerchgesat gëtt. Wann e Passage beim Modell ukënnt, gitt dovun aus, datt en an der Äntwert optauche kann. D’Rechter mussen dofir virun der Generatioun ugewannt ginn, beim Ofruff, fir de Benotzer, deen d’Fro stellt.
OWASP zielt souwuel Sensitive Information Disclosure (mécht eng extern Websäit op) wéi och Vector and Embedding Weaknesses (mécht eng extern Websäit op), dorënner Lecken iwwer d’Grenze vu Rechter ewech, zu den Haaptrisike vu Sproochmodell-Applikatiounen. An der Praxis féiert dat zu véier Ufuerderungen. Bei enger Bank oder engem Fongsverwalter heescht dat zum Beispill: d’Compliance-Equipe gesäit d’Circulairë vun der CSSF an déi intern Prozeduren, déi fir si bestëmmt sinn, mee net d’Personaldossieren.
- Späichert d’Zougangsrechter vun all Quelldokument mat all Stéck am Index, aus dem Quellsystem iwwerholl an net mat der Hand nei definéiert.
- Filtert beim Ofruff op dës Rechter, mat der Identitéit vum ugemellte Benotzer, virum Ranking an der Generatioun.
- Synchroniséiert Ännerunge vu Rechter op d’mannst esou séier wéi Ännerunge vum Inhalt, a leet fest, wéi séier e Recht, dat ewechgeholl gouf, ophale muss ze gëllen.
- Testt mat echte Rollen. „Fënnt e Stagiaire d’Salairestabellen?“ gehéiert an d’Testsuite, net an eng Analys no engem Tëschefall.
Hierkonft: Quellenugaben, déi een nopréiwe kann
All Ausso an enger Äntwert soll op de Passage weisen, aus deem se kënnt: Titel vum Dokument, Versioun oder Datum, Verantwortlechen an e Link, deen op der richteger Plaz opgeet. Weist de Passage selwer, net nëmmen den Numm vum Dokument, sou datt de Lieser a Sekonne gesäit, ob d’Quellenugab de Saz stëtzt.
Designt d’Format vun der Äntwert esou, datt Text ouni Quell opfält. Wa kee fonnte Passage e Saz stëtzt, soll de System en ewechloossen oder markéieren. Kontrolléiert dat dann automatesch: vergläicht all zitéierte Passage mat der Ausso, déi e stëtze soll, a gitt eng Stéchprouf zur mënschlecher Iwwerpréiwung. Quellenugaben, déi et gëtt, déi d’Ausso awer net stëtzen, sinn en heefegen a rouege Feeler.
Aktualitéit an Autoritéit
D’Wësse vun enger Organisatioun huet Versiounen. Déi al an déi nei Versioun vun engem Gemengereglement iwwer d’Offallsammlung passe béid op d’Fro „Wéini gëtt d’Glas ofgeholl?“, a si ginn ënnerschiddlech Äntwerten. Indexéiert d’Metadonnéeën, déi se auserneen halen: Datum vum Akraafttrieden, Status (Entworf, approuvéiert, ersat) a Verantwortlechen. Klasséiert aktuell, approuvéiert Dokumenter als éischt, schléisst ersat Dokumenter aus, ausser de Benotzer freet no der Geschicht, a weist den Datum an all Quellenugab. Wann eng Gemeng hir Reglementer op Franséisch an op Däitsch huet, gehéieren déi zwou Versiounen zesummen indexéiert, mat deemselwechten Datum a Status.
Leet pro Theema fest, wéi eng Quell maassgeblech ass. D’Politik vum Personalservice kënnt aus dem HR-Portal, net aus enger E-Mail, déi d’Versioun vum leschte Joer zitéiert. Leet pro Quell e Rhythmus fir d’Neiindexéierung fest, vu bal Echtzäit fir Falldonnéeë bis deeglech fir e Wiki, an iwwerwaacht en: en ale Index produzéiert Äntwerten, déi richteg ausgesinn an et net sinn.
Éierlech Lücken: „Ech hunn dat net fonnt“
Dacks ass eng éierlech Lück déi wäertvoll Äntwert. Sproochmodeller kënne flësseg Aussoe maachen, déi duerch näischt gestëtzt sinn; NIST nennt dat Confabulation (mécht eng extern Websäit op) a sengem Profil fir generativ KI. D’Verankerung a fonnte Passagë reduzéiert dat, mee et verschwënnt net ganz. OWASP behandelt d’Folgen, datt Leit op falsch Resultater handelen, als eegene Risiko ënner Misinformation (mécht eng extern Websäit op).
Leet e Relevanzseuil fest, ënner deem de System seet, datt e keng zouverlässeg Quell fonnt huet, a proposéiert, wou ee soss froe kann. Bei Froen iwwer Politiken, Rechter oder Obligatioune loosst de Modell keng Lücke mat allgemengem Wëssen ausfëllen. Verfollegt dann den Undeel vun de Froen ouni Äntwert pro Theema. An den éischte Méint ass dës Lëscht dacks dat nëtzlechst Resultat vum ganze Projet: si weist de Verantwortleche vun den Inhalter genee, wou Dokumentatioun feelt.
D’Architektur hannert de fënnef Eegenschaften
Dat alles brauch keen exotesche Stack. Et brauch, datt Rechter, Metadonnéeën a Kontrolle fest Deeler vun der Pipeline sinn an net Funktiounen, déi no der Demo dobäikommen.
Illustratioun 1
Beispill vun engem AarbechtsoflafDen Diagramm als Text liesen
D’Dokumenter ginn zesumme mat hiren Zougangsrechter a Metadonnéeë wéi Datum, Status a Verantwortlechen aus de Quellsystemer iwwerholl an indexéiert.
Eng Fro kënnt mat der Identitéit vum ugemellte Benotzer. E Filter fir d’Rechter hält all Passage zréck, deen dee Benotzer net liesen däerf, ier iergendeppes beim Modell ukënnt.
De Modell schreift en Entworf vun enger Äntwert mat Quellenugaben op déi Passagen, déi bleiwen. E Grounding-Check vergläicht all Ausso mat hirem zitéierte Passage. De Benotzer kritt entweder eng Äntwert mat Quellen oder eng éierlech Meldung, datt keng zouverlässeg Quell fonnt gouf.
Perséinlech Donnéeë verdéngen explizit Opmierksamkeet. En Index vun Dokumenter ass ëmmer nach eng Veraarbechtung vun de perséinlechen Donnéeën dorënner, dofir gëllen d’Prinzipie vum RGPD vun der Zweckbegrenzung an der Dateminimiséierung (mécht eng extern Websäit op) (Artikel 5). Loosst Quellen ewech, déi de Fall net brauch, suergt dofir, datt Läschungen an engem Quellsystem och am Index ukommen, an huelt den Index mat, wann Dir op eng Demande ëm Zougang äntwert.
Gemoosse Qualitéit, virum an nom Start
Ob eppes vertrauenswierdeg ass, kann een net bewäerten, andeems een an enger Reunioun e puer Froe probéiert. Leet Qualitéitscritèrë mat de Leit fest, déi fir d’Inhalter verantwortlech sinn, a moosst all Schicht separat, sou datt Dir wësst, wou e Problem ze léisen ass.
| Schicht | Fro | Wéi moossen |
|---|---|---|
| Ofruff | Sinn déi richteg Passagen erakomm? | Recall a Precisioun géint e gelabelte Set vun echte Froen |
| Grounding | Gëtt all Ausso vun hirer Quellenugab gestëtzt? | Automatesch Kontroll Ausso géint Passage, plus Stéchprouwe fir mënschlech Iwwerpréiwung |
| Äntwert | Ass d’Äntwert richteg, komplett an nëtzlech? | Iwwerpréiwung vun enger Stéchprouf duerch Experten, no ofgemaachte Critèren |
| Zougang | Huet een eppes gesinn, wat en net gesi sollt? | Eng Testsuite fir d’Rechter pro Roll, bei all Ännerung um Index oder un engem Connecteur |
| Notzung | Verloossen d’Leit sech drop, a wou feelt et? | Feedback, Undeel ouni Äntwert pro Theema, Nofroen, Eskalatiounen |
Baut den Testset aus echte Froen op: Sichprotokoller, Helpdesk-Tickets, Froen, déi nei Kollege stellen. E puer honnert Froe mat Äntwerten, déi d’Verantwortlech fir d’Inhalter approuvéiert hunn, sinn e praktesche Start. Bei enger Compliance-Equipe kënnen dat Froen iwwer d’Circulairë vun der CSSF an déi intern Prozedure sinn. Loosst de ganze Set bei all Ännerung lafen, egal ob en neie Modell, eng nei Chunking-Strategie oder eng nei Quell. D’Qualitéit dréift roueg of, wa sech d’Inhalter änneren, an nëmmen e fixen Testset mécht dës Ofdrift siichtbar.
Wéi vertrauenswierdeg fir e Benotzer ausgesäit
Fir d’Leit, déi en notzen, kënnt dat alles op e puer siichtbar Verhalen eraus. Den Assistent äntwert nëmmen aus Dokumenter, déi si liesen däerfen. All Ausso huet eng Quellenugab, déi si opmaache kënnen. Si gesinn, wéi aktuell eng Quell ass. Si kréie kloer gesot, wann et keng zouverlässeg Äntwert gëtt. A si wëssen, datt een d’Qualitéit moosst, well si eng falsch Äntwert mellen a gesi kënnen, wéi se korrigéiert gëtt.
Resultater vun der KI kënnen ëmmer nach falsch sinn, an e puer Froe verdénge léiwer e Mënsch wéi eng Sich. Dat oppen ze plangen ass keng Schwächt vum System. Et ass dat, wat d’Leit bereet mécht, sech fir de Rescht drop ze verloossen.
Quellen
- arXiv. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis a.a., 2020) (gekuckt: )
- OWASP GenAI Security Project. LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure (gekuckt: )
- OWASP GenAI Security Project. LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses (gekuckt: )
- OWASP GenAI Security Project. LLM09:2025 Misinformation (gekuckt: )
- National Institute of Standards and Technology. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1) (gekuckt: )
- EUR-Lex. Reglement (EU) 2016/679 (RGPD), Artikel 5 (gekuckt: )
Liest weider
- DéngschtKI-Engineering a generativ KISich, Modellstrategie, Evaluatioun an LLMOps fir generativ KI, déi am Betrib hält.
- LéisungFirmewëssenÄntwerten aus Ären eegenen Dokumenter, op dat beschränkt, wat all Persoun gesinn dierf, mat enger Quell fir all Behaaptung.
- AnalysWou KI-Agenten eng mënschlech Validatioun brauchenAgente kënne bal alles virbereeden. E praktesche Wee, fir z’entscheeden, wéi eng Aktioune si eleng ofschléisse kënnen a wou e Mënsch Jo soe muss.
- AnalysD’KI-Reglement fir den ëffentleche Secteur: wat bis Dezember 2027 ze maachen assNo den Ännerunge vun 2026 gëllen d’Héichrisiko-Reegele vum KI-Reglement vum Dezember 2027 un, mee vill gëllt schonn haut. E Plang mat Datumer fir ëffentlech Bedreiwer.
Wëllt Dir Äert eegent Wëssen duerchsichbar maachen?
Mir baue Wëssensassistenten op Ären existente Quellen, mat Rechter, Quellenugaben an engem Testset, dee mir zënter dem éischte Sprint mat de Verantwortleche vun Ären Inhalter ofstëmmen.