Der „Multi-Modal Service Co-Pilot“: Technische Architektur für den Field-Service
Dies ist der technische Blueprint für eine KI-Lösung, die wir implementieren, um Servicetechniker vor Ort zu augmentieren. Das Szenario: Ein Techniker steht vor einer stehenden Maschine, hat keinen Internetempfang im Keller und benötigt Zugriff auf 5.000 Seiten Handbücher, Schaltpläne und Wartungsprotokolle.
Wir bauen hier keine einfache Suchmaschine. Wir bauen ein Retrieval Augmented Generation (RAG) System mit Hybrid-Search.
Technische Zielsetzung
Reduktion der „Mean Time to Repair“ (MTTR) durch Bereitstellung von kontext-sensitivem Lösungswissen in < 5 Sekunden. Minimierung von Halluzinationen durch striktes Grounding.
Die System-Architektur (The Stack)
1. Ingestion Layer (ETL)
Unstrukturierte Daten (PDFs, TIFF-Schaltpläne, Word) werden via OCR verarbeitet. Wir nutzen Unstructured.io für das Parsing und Splitting der Dokumente in „Chunks“.
Chunk Size: 1000 Tokens
Overlap: 200 Tokens
2. Storage (Vector DB)
Wir speichern die semantische Bedeutung der Chunks als Embeddings (Vektoren). Wir nutzen Qdrant oder Pinecone für schnelle Ähnlichkeitssuche.
Metric: Cosine Similarity
3. Reasoning (The Brain)
Der Orchestrator (z.B. LangChain) verbindet die User-Frage mit dem gefundenen Wissen und generiert die Antwort. Wichtig: ReAct Pattern für logische Schlussfolgerungen.
Deep Dive: Der „Hybrid Search“ Algorithmus
Warum Vektorsuche allein nicht reicht: Vektoren verstehen Konzepte („Motor wird heiß“), aber scheitern oft an exakten Bezeichnungen („Fehlercode E-404-X“). Deshalb implementieren wir Hybrid Search.
Dense Retrieval (Vektor)
Sucht nach semantischem Kontext. Findet: „Überhitzungsprobleme bei der Hydraulik“, auch wenn der Nutzer „Pumpe ist warm“ tippt.
Sparse Retrieval (Keyword)
BM25-Algorithmus sucht nach exakten Keywords. Findet: Exakte Teilenummer „XJ-500-2“ oder Error-Code „E33“.
Implementierung des „Techniker-Loops“
- Input Processing: Der Techniker macht ein Foto vom Typenschild und diktiert: „Was ist das Drehmoment für die Hauptschraube bei dieser Serie?“. (Multimodal Input).
-
Query Transformation: Das System wandelt die vage Frage in präzise Such-Queries um (Query Expansion).
Meta-Data Filtering Filtert Suche auf „Maschinen-Serie X“ basierend auf dem Foto. -
Citation & Verification: Das LLM generiert die Antwort: „Das Drehmoment beträgt 50 Nm.“
Crucial Step: Das System fügt einen Link zum Original-PDF (Seite 42) hinzu. Ohne Quelle keine Ausgabe (Guardrail). - Feedback Loop: Techniker klickt „Hat funktioniert“ oder „Falsch“. Dieses Feedback wird genutzt, um den Vektor-Index langfristig zu optimieren (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback).
Technische Spezifikationen & ROI
| Parameter | Spezifikation / Wert |
|---|---|
| Latenz (End-to-End) | < 3.5 Sekunden (im WLAN) |
| Kontext-Fenster | 128k Tokens (Verarbeitung ganzer Kapitel möglich) |
| Daten-Sicherheit | Private Cloud / On-Premise (Kein Training auf Public Data) |
| Business Impact | 20% weniger Rückfragen im Backoffice |
Bauen wir Ihren technischen Co-Piloten?
Die Technologie ist reif. Die Herausforderung liegt in der sauberen Datenaufbereitung und der Architektur. Lassen Sie uns prüfen, ob Ihre Daten bereit für RAG sind.
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