Verbesserung der Wissensdatenbankqualität für RAG-Systeme: Best Practices für KI und Menschen
Dieser Leitfaden beschreibt Best Practices für die Erstellung von Dokumentationen, die sowohl menschlichen Lesern als auch KI/LLMs in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen effektiv dienen. Hochwertige Dokumentation verbessert KI-Antworten und Benutzererfahrung, wodurch sich eine positive Feedbackschleife ergibt. Der Artikel beschreibt detailliert, wie KI-Systeme Dokumentationen verarbeiten (Retrieval, Vektor-Datenbank, Generierung), und hebt die Bedeutung von klarem, prägnantem und kontextuell vollständigem Inhalt hervor. Empfehlungen beinhalten die Verwendung von semantischen HTML, das Vermeiden von PDFs, die Erstellung crawlerfreundlicher Inhalte, die Sicherstellung semantischer Klarheit, die Bereitstellung von Textäquivalenten für visuelle Elemente und die Beibehaltung einfacher Layouts. Der Leitfaden behandelt auch häufige Herausforderungen beim Content-Design wie kontextuelle Abhängigkeiten, Lücken in der semantischen Auffindbarkeit, implizite Wissensannahmen und Abhängigkeiten von visuellen Informationen. Er befürwortet eine hierarchische Informationsarchitektur, eigenständige Abschnitte und die Bereitstellung von Fehlerkontext mit Lösungen. Letztendlich ist das Ziel eine Dokumentation, die sowohl für Menschen lesbar als auch KI-freundlich ist.