RAG Knowledge Base
Ein RAG-Indexer und eine Suchschicht über internen Engineering-Wikis, Produktanforderungsdokumenten und zentralen Code-Repositories.
Onboarding-Antworten, ohne Senior-Entwickler zu binden
Das Problem
Die Begründung hinter einem System steckt selten im Code. Sie liegt in Wikis, in PRDs und in den Köpfen der drei Leute, die damals im Raum waren. Neue Entwickler verloren Tage damit herauszufinden, warum etwas so gebaut wurde, und ausgerechnet die, die es wussten, wurden dabei ständig unterbrochen.
So funktioniert es
- Automatisierte Markdown-Verarbeitung und Ingest-Pipelines über Wikis, PRDs und Repositories, die bei Änderungen der Quellen erneut laufen.
- Vektor-Embeddings über die OpenAI-API erzeugt und per Kosinus-Ähnlichkeit abgerufen.
- Schnelle semantische Suche über einen Vektorindex (Pinecone/Chroma), abgestimmt auf die Korpusgröße.
- Eine kontextbezogene Prompt-Assembly-Schicht, die Architekturverweise und Onboarding-Antworten mit den zugehörigen Quellen zurückgibt, damit Antworten überprüfbar sind.
Was sich geändert hat
Onboarding-Fragen verschoben sich von „frag einen Senior-Entwickler“ zu „frag die Wissensdatenbank und prüfe die Quelle“. Die Quellenangabe in jeder Antwort war wichtiger als die reine Retrieval-Qualität. Auf eine unbelegte Aussage über die eigene Architektur wird kein Team hin handeln.