NORTHBOT Sichere KI für Schweizer Unternehmen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) - um Halluzination zu vermeiden

NORTHBOT greift gezielt auf freigegebene Wissensquellen zu, statt frei zu spekulieren.

Retrieval-Augmented Generation im Sicherheitskontext

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem eine KI-Antwort durch den gezielten Abruf relevanter Inhalte aus einer Knowledge Base ergänzt wird. Vor der eigentlichen Generierung werden kontextbezogene Informationen aus zugelassenen

Wissensräumen ermittelt und der Verarbeitung strukturiert zur Verfügung gestellt.

RAG erweitert die Verarbeitung um kontextbezogenes Wissen, ohne die zugrunde liegenden Sicherheitsmechanismen zu verändern.

Der Zugriff erfolgt ausschliesslich auf Knowledge Bases und Embeddings, die im jeweiligen Mandanten-, Projekt- und Konversationskontext zulässig sind.

Die bestehende Klassifizierungslogik und die Bindung an die Sicherheits-Pyramide bleiben vollständig bestehen.

Beispiel

RAG in einer internen Support-Konversation

Ein Benutzer startet eine Konversation im Projekt „IT-Security“ (Klassifizierungsstufe 3 – Intern) und fragt:

„Welche Anforderungen gelten für den Zugriff auf produktive Datenbanken?“

Ablauf bei RAG:

1. Das System durchsucht die zulässige Knowledge Base.
2. Relevante Embeddings werden identifiziert.
3. Die zugehörigen Dokumentpassagen werden innerhalb des zulässigen Kontexts bereitgestellt.
4. Das KI-Modell generiert eine Antwort unter Einbezug dieser Informationen.

Das Modell erhält dabei ausschliesslich Inhalte, die:

• im Mandanten zulässig sind
• im Projekt freigegeben sind
• zur Klassifizierungsstufe der Konversation kompatibel sind

Eine Konversation mit niedrigerer Klassifizierungsstufe könnte diese Informationen nicht abrufen.

Die Sicherheitsdurchsetzung entlang der Bindungskette bleibt unverändert wirksam:

Klassifizierungs-PyramideInference ProviderKonversationKontext