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Neuro-Symbolische KI | How RetrieX works

Eine Frage wird Schritt für Schritt zur kontrollierten KI-Antwort.

RetrieX erweitert klassische RAG-Pipelines um eine prüfbare Antwortkette: Die Plattform legt den zulässigen Wissensraum fest, findet relevante Informationen, ordnet Evidenz konkreten Claims zu, bewertet Support und Konflikte und bestimmt daraus die Grenze der finalen KI-Antwort.

Ist Produkt A für Anwendung B freigegeben?
01Knowledge BoundaryWelches Wissen darf für diese Frage zählen?
02EvidenceWelche Fakten und Quellen tragen die Aussage?
03Claim CheckWie direkt ist die Aussage tatsächlich belegt?
04Answer BoundaryNur die gerechtfertigte Aussage wird formuliert.
PARTIALLY SUPPORTED

Eigenschaften sind dokumentiert. Eine ausdrückliche Freigabe für Anwendung B ist nicht belegt.

Controlled Enterprise AI

Unternehmenswissen, das KI nicht erraten muss.


RetrieX ist eine in Deutschland entwickelte KI-Plattform für den kontrollierten Zugriff auf Unternehmenswissen. Statt Antworten allein aus statistischer Ähnlichkeit abzuleiten, verbindet RetrieX Retrieval, strukturierte Fakten und überprüfbare Evidenz.

Evidence Governance

Aussagen gegen freigegebene Quellen prüfen

Im Unterschied zu klassischen RAG-Ansätzen behandelt RetrieX gefundene Informationen nicht automatisch als belastbare Antwort. Aussagen können gegen freigegebene Quellen, Evidenz, Rollen und weitere Kontrollregeln geprüft werden.

Fehlt eine ausreichende Grundlage oder widersprechen sich Quellen, soll das System nicht plausibel weiterformulieren, sondern Unsicherheit und offene Evidenz transparent sichtbar machen.

Hybrid Knowledge

Dokumentwissen und Systemdaten gemeinsam nutzen

RetrieX verbindet unstrukturierte Inhalte wie Handbücher, Richtlinien oder technische PDFs mit strukturierten Fakten aus operativen Systemen.

So können beispielsweise Produktwissen, Preise, Verfügbarkeiten, Stammdaten und Dokumentation in einem gemeinsamen Antwortkontext zusammenwirken, ohne ihre jeweilige Herkunft zu verlieren.

MCP & Connections

Bestehende Systeme anbinden statt ersetzen

Über MCP und kontrollierte Schnittstellen kann RetrieX vorhandene ERP-, CRM-, PIM- und weitere Unternehmenssysteme als Wissensquellen einbeziehen.

Read-only angebundene Ressourcen ermöglichen dabei den Zugriff auf aktuelle Systeminformationen, ohne dass RetrieX die führenden Systeme ersetzen oder deren Datenhaltung übernehmen muss.

RetrieX schafft damit einen kontrollierten, sprachbasierten Zugang zu verteiltem Unternehmenswissen – mit nachvollziehbarer Verbindung zwischen Antwort, Evidenz und Originalquelle.
Separation of Concerns | The answer pipeline

Von der Frage zur verlässlichen Antwort in acht nachvollziehbaren Schritten.

Jede Stufe hat eine eigene Aufgabe. So bleiben Auffinden, Prüfen, Begrenzen und Formulieren voneinander unterscheidbar.

01 Knowledge Boundary Zulässigen Wissensraum festlegen
02 Retrieval & Ranking Relevante Inhalte priorisieren
03 Structured Facts Fakten und Relationen erfassen
04 Evidence Ledger Belege strukturiert erfassen
05 Claim Verification Aussagen gegen Evidenz prüfen
06 Support & Conflicts Stützung und Widersprüche bewerten
07 Answer Boundary Zulässige Aussagestärke festlegen
08 Answer Antwort, Quellen und Status ausgeben
01 · Knowledge Boundary

Schritt 1: Den zulässigen Wissensraum festlegen.

Eine Anfrage beginnt nicht mit einer beliebigen Suche über alles verfügbare Wissen. RetrieX bestimmt den zulässigen Quellenraum für die konkrete Situation und hält unterschiedliche Quellentypen unterscheidbar.

StandardDokumente & WissenDauerhaft freigegebene Unternehmens- und Produktinformationen.
SessionTemporary UploadZusätzlicher Kontext nur für die aktuelle Sitzung.
ConnectedSysteme & MCPCommerce-Daten, freigegebene MCP-Ressourcen oder Read-only-Tools.
Retrieval candidatesRanked
0.92
Technisches DatenblattBetriebsbereich und Eigenschaften
0.81
ProduktbeschreibungProduktidentität und Varianten
0.64
Service-DokumentAnwendungskontext, aber keine Freigabe
02–03 · Retrieval & Structured Facts

Schritte 2–3: Relevantes Wissen finden und strukturieren.

Retrieval priorisiert passende Dokumentinhalte; strukturierte Quellen können direkt adressierbare Werte liefern. Das Ergebnis ist noch kein Antworttext, sondern eine Menge konkreter Fakten, Attribute und Relationen für die Prüfung.

Found is not yet supported.

04–05 · Evidence & Claims

Schritte 4–5: KI-Aussagen gegen Evidenz prüfen.

RetrieX ordnet relevante Belege konkreten Aussagen zu und bewertet, wie direkt die jeweilige Aussage tatsächlich gestützt wird.

Evidence

Betriebsbereich dokumentiert

Die Quelle nennt einen konkreten Betriebsbereich für Produkt A.

DIRECT SUPPORT
Claim

Produkt A ist für Anwendung B geeignet

Eigenschaften sprechen dafür, eine explizite Eignungsaussage fehlt jedoch.

PARTIAL SUPPORT
Claim

Produkt A ist für Anwendung B freigegeben

Eine formale oder ausdrückliche Freigabe ist in der Evidenz nicht vorhanden.

UNSUPPORTED
06 · Support & Conflict State

Schritt 6: Support und Konflikte bewerten.

Für jeden relevanten Claim wird sichtbar, ob die Evidenz direkt, teilweise, schwach oder gar nicht trägt. Widersprüchliche Quellen werden als Konflikt behandelt, statt still zu einer eindeutigen Aussage geglättet zu werden.

Directly supportedDie Aussage steht direkt in der Evidenz.
Partially supportedTeile sind belegt, die volle Aussage nicht.
Weakly supportedDie Evidenz ist indirekt oder unvollständig.
UnsupportedFür die Aussage fehlt tragfähige Evidenz.
ConflictingQuellen widersprechen sich relevant.
07 · Answer Boundary

Schritt 7: Die Antwortgrenze bestimmen.

Die Support-Signale bestimmen, welche Formulierung gerechtfertigt ist. Wo Evidenz nur teilweise reicht, muss die Antwort enger werden. Wo sie fehlt, darf aus Plausibilität keine sichere Behauptung entstehen.

Nicht gerechtfertigt

„Ja, Produkt A ist für Anwendung B freigegeben.“

Evidence-governed

„Die dokumentierten Eigenschaften passen zur Anwendung. Eine ausdrückliche Freigabe ist in den vorliegenden Quellen jedoch nicht belegt.“

08 · Answer & Traceability

Schritt 8: Antwort und Nachweis in einem.

Die Ausgabe liefert nicht nur eine Antwort. Relevante Quellen und Support-Signale bleiben direkt damit verknüpft und machen das Ergebnis nachvollziehbar.

AnswerBegrenzte Formulierung

Die Antwort folgt der stärksten belegbaren Aussage – nicht der stärksten plausiblen Aussage.

SourcesDirekte Quellen

Nutzer können nachvollziehen, worauf sich die Antwort stützt.

SupportCoverage & State

Fehlende oder schwache Unterstützung bleibt erkennbar.

OperatorInspection

Diagnosesignale helfen, Auffinden, Evidenz und Antwortgrenzen gezielt zu untersuchen.

Bring your hardest questions.

Prüfen Sie die Antwortkette an realen Fragen aus Ihrer Wissensdomäne.

Im Evidence Pilot wird sichtbar, welche Schritte Ihre vorhandenen Quellen tragen – und an welcher Stelle die Antwort begrenzt werden muss.