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Offizieller Skill · KI in der Praxis

Dokumente für die KI-Suche vorbereiten

v1.0.1 · Aktualisiert am

Bereitet Dokumente für einen KI-Assistenten vor, der darin sucht: Bestand, Verantwortliche, veraltete Kopien raus, Berechtigungen, chunk-taugliche Abschnitte, Metadaten, Testfragen.

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Funktioniert in Claude, ChatGPT und Coding-Agents. In Team und Business aktualisiert sich der offizielle Skill in deinem Pod von selbst, wenn wir ihn verbessern.

Wann du ihn nutzt

Was du ihm gibst

Was du bekommst

Eine Bestandsliste mit Aktionen (behalten/streichen/korrigieren), zu klärende Widersprüche, eine Umbauliste, Metadatenfelder und Testfragen mit erwarteter Quelle.

So funktioniert er

  1. Bestand aufnehmen Eine Zeile pro Dokument: Titel, verantwortliche Person (ein Mensch), zuletzt aktualisiert, Zielgruppe und Status (aktuell, Entwurf, archiviert). Ein Dokument ohne verantwortliche Person bekommt eine, bevor es geladen wird, oder bleibt draußen.
  2. Dubletten und veraltete Versionen entfernen Behalte eine aktuelle Version pro Thema. Streich Entwürfe, Kopien wie „v2-final-FINAL“ und alles, was seit 12 Monaten nicht geprüft wurde, außer die verantwortliche Person bestätigt, dass es noch stimmt (Schwelle dieses Skills). Widersprechen sich zwei aktuelle Dokumente, lad keines davon, bis die verantwortliche Person das klärt.
  3. Berechtigungen prüfen Gruppiere die Dokumente danach, wer sie sehen darf. Kann das Tool nicht nach Nutzer filtern, bleibt ein vertrauliches Dokument (Gehaltsbänder, Verträge, HR-Fälle, Kundendaten) ganz aus einem gemeinsamen Assistenten heraus. Verlass dich nie darauf, dass man der KI sagt: „Gib das nicht preis.“
  4. Für Chunks umbauen Ein Thema pro Abschnitt, mit einer Überschrift, die das Thema nennt („Erstattungen bei Jahrestarifen“, nicht „Sonstiges“). Jeder Abschnitt muss für sich allein verständlich sein: Wiederhol den Produkt- oder Richtliniennamen statt „es“ oder „wie oben“. Mach aus seitenübergreifenden Tabellen eine Tabelle pro Thema. Hol wichtige Fakten aus Bildern und gescannten PDFs in den Text.
  5. Metadaten ergänzen Oben in jedem Dokument oder in den Feldern des Tools: Titel, verantwortliche Person, zuletzt geprüft, Zielgruppe, Produkt oder Bereich und Status. Damit können Suchtools filtern und die KI Quellen nennen.
  6. Testfragen mit erwarteter Quelle schreiben 10 bis 20 Fragen, jede mit dem Dokument und Abschnitt, der sie beantworten soll, und der richtigen Antwort in einer Zeile. Nimm 2 bis 3 Fragen auf, die die Quellen nicht beantworten sollen (der Assistent soll sagen, dass er es nicht weiß).
  7. Tests laufen lassen und die Quellen korrigieren Stell jede Frage und halte fest, ob der richtige Abschnitt zitiert wurde und die Antwort stimmte. Behebe Fehler zuerst in den Dokumenten (Überschrift, fehlender Fakt, widersprüchliche Kopie), dann lass die Tests erneut laufen. Lass den ganzen Satz jedes Mal erneut laufen, wenn Dokumente hinzukommen oder sich ändern.

Die SKILL.md

Die ganze Datei, so wie deine KI sie liest. Herunterladen

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name: rag-source-prep
description: Bereitet Unternehmensdokumente für einen KI-Assistenten vor, der darin sucht (RAG) – Bestandsliste mit verantwortlicher Person und Änderungsdatum, Dubletten und veraltete Versionen entfernen, prüfen, wer was sehen darf, in einen Abschnitt pro Thema mit klaren Überschriften umbauen, Metadatenfelder ergänzen und Testfragen mit der erwarteten Quelle schreiben. Nutze ihn, wenn ein Team eine Wissensdatenbank für einen Chatbot, ein Custom GPT, ein Claude-Projekt, Copilot oder eine interne KI-Suche aufsetzt oder fragt, warum die KI aus dem falschen oder einem veralteten Dokument antwortet.
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# Dokumente für die KI-Suche vorbereiten

Ein KI-Assistent, der in Dokumenten sucht, antwortet aus kleinen Stücken davon (Chunks), nicht aus ganzen Dateien. Also wiederholt er, was in diesen Stücken steht: eine veraltete Preisliste, einen Richtlinienentwurf, einen Abschnitt, der nur mit dem Seitentitel Sinn ergibt. Die meisten schlechten Antworten behebst du in den Dokumenten, nicht in der KI. Dieses Vorgehen räumt die Quellen auf und belegt das mit Testfragen, bevor sich jemand darauf verlässt.

## Wann du sie nutzt

- Bevor Dokumente in einen Chatbot, ein Custom GPT, ein Claude-Projekt, Copilot oder eine interne KI-Suche geladen werden.
- Wenn ein Assistent veraltete, widersprüchliche oder fachfremde Antworten gibt.
- Wenn ein neuer Schwung Dokumente in eine bestehende Wissensdatenbank kommt.
- Nicht, um neue Hilfetexte von Grund auf zu schreiben: Dafür gibt es help-article-writer; das Ergebnis läuft danach durch diesen Skill.

## Was du brauchst

- Die Liste der Dokumente (oder einen Ordnerexport mit Dateinamen, verantwortlichen Personen und Änderungsdaten).
- Wofür der Assistent da ist und wer ihm Fragen stellen wird.
- Wer welche Dokumente sehen darf. Ist das unklar, frag einmal; bis zur Antwort gilt jedes Dokument als vertraulich.
- 10 bis 20 echte Fragen, die Leute gestellt haben (aus Slack, Tickets, E-Mails). Gibt es keine, entwirf welche und markiere sie mit „[Entwurf]“.

## Schritte

1. **Bestand aufnehmen.** Eine Zeile pro Dokument: Titel, verantwortliche Person (ein Mensch), zuletzt aktualisiert, Zielgruppe und Status (aktuell, Entwurf, archiviert). Ein Dokument ohne verantwortliche Person bekommt eine, bevor es geladen wird, oder bleibt draußen.
2. **Dubletten und veraltete Versionen entfernen.** Behalte eine aktuelle Version pro Thema. Streich Entwürfe, Kopien wie „v2-final-FINAL“ und alles, was seit 12 Monaten nicht geprüft wurde, außer die verantwortliche Person bestätigt, dass es noch stimmt (Schwelle dieses Skills). Widersprechen sich zwei aktuelle Dokumente, lad keines davon, bis die verantwortliche Person das klärt.
3. **Berechtigungen prüfen.** Gruppiere die Dokumente danach, wer sie sehen darf. Kann das Tool nicht nach Nutzer filtern, bleibt ein vertrauliches Dokument (Gehaltsbänder, Verträge, HR-Fälle, Kundendaten) ganz aus einem gemeinsamen Assistenten heraus. Verlass dich nie darauf, dass man der KI sagt: „Gib das nicht preis.“
4. **Für Chunks umbauen.** Ein Thema pro Abschnitt, mit einer Überschrift, die das Thema nennt („Erstattungen bei Jahrestarifen“, nicht „Sonstiges“). Jeder Abschnitt muss für sich allein verständlich sein: Wiederhol den Produkt- oder Richtliniennamen statt „es“ oder „wie oben“. Mach aus seitenübergreifenden Tabellen eine Tabelle pro Thema. Hol wichtige Fakten aus Bildern und gescannten PDFs in den Text.
5. **Metadaten ergänzen.** Oben in jedem Dokument oder in den Feldern des Tools: Titel, verantwortliche Person, zuletzt geprüft, Zielgruppe, Produkt oder Bereich und Status. Damit können Suchtools filtern und die KI Quellen nennen.
6. **Testfragen mit erwarteter Quelle schreiben.** 10 bis 20 Fragen, jede mit dem Dokument und Abschnitt, der sie beantworten soll, und der richtigen Antwort in einer Zeile. Nimm 2 bis 3 Fragen auf, die die Quellen nicht beantworten sollen (der Assistent soll sagen, dass er es nicht weiß).
7. **Tests laufen lassen und die Quellen korrigieren.** Stell jede Frage und halte fest, ob der richtige Abschnitt zitiert wurde und die Antwort stimmte. Behebe Fehler zuerst in den Dokumenten (Überschrift, fehlender Fakt, widersprüchliche Kopie), dann lass die Tests erneut laufen. Lass den ganzen Satz jedes Mal erneut laufen, wenn Dokumente hinzukommen oder sich ändern.

## Ausgabeformat

```markdown
# Dokumente für die KI-Suche – [Name / Zweck des Assistenten]

## Bestand
| Dokument | Verantwortlich | Zuletzt aktualisiert | Zielgruppe | Status | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|
| [Titel] | [Person] | [Datum] | [Gruppe] | aktuell/Entwurf/archiviert | behalten / streichen / in [x] zusammenführen / korrigieren |

## Vor dem Laden zu klärende Widersprüche
- [Dok. A] sagt [x]; [Dok. B] sagt [y] – verantwortlich: [Person]

## Berechtigungsgruppen
| Gruppe | Dokumente | Im gemeinsamen Assistenten? |
|---|---|---|

## Umbauliste
- [Dokument]: [Änderung, z. B. Abschnitt „Sonstiges“ in „Erstattungen“ und „Kündigungen“ aufteilen]

## Metadatenfelder
title · owner · last_reviewed · audience · area · status

## Testfragen
| # | Frage | Erwartete Quelle (Dok., Abschnitt) | Richtige Antwort | Ergebnis |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [Frage] | [Dok., Abschnitt] | [eine Zeile] | bestanden / nicht bestanden: [warum] |
| [n] | [Frage außerhalb des Umfangs] | keine | „Das weiß ich nicht.“ | |
```

## Beispiel

**Eingabe:** „Wir richten einen Support-Assistenten für unser CS-Team ein. Dokumente: Preisliste 2024.pdf (Vertrieb, Jan. 2024), Preise 2025 (Vertrieb, März 2025), Erstattungsrichtlinie (Finanzen, 2023), Erstattungsrichtlinie ENTWURF v3 (Finanzen, letzte Woche), Vertragsvorlage Enterprise (Recht), Onboarding-Leitfaden (CS, 2025, Abschnitte: ‚Erste Schritte‘, ‚Sonstiges‘). Häufige Frage: ‚Bekommt ein Kunde im Jahrestarif nach 30 Tagen noch eine Erstattung?‘“

**Ausgabe:**

```markdown
# Dokumente für die KI-Suche – Support-Assistent für CS

## Bestand
| Dokument | Verantwortlich | Zuletzt aktualisiert | Zielgruppe | Status | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|
| Preisliste 2024.pdf | Vertrieb [prüfen: Person] | Jan. 2024 | CS | archiviert | streichen |
| Preise 2025 | Vertrieb [prüfen: Person] | März 2025 | CS | aktuell | behalten |
| Erstattungsrichtlinie | Finanzen [prüfen: Person] | 2023 | CS | aktuell? | korrigieren: mit Entwurf abgleichen |
| Erstattungsrichtlinie ENTWURF v3 | Finanzen [prüfen: Person] | letzte Woche | Finanzen | Entwurf | streichen, bis freigegeben |
| Vertragsvorlage Enterprise | Recht | [prüfen] | Recht | aktuell | draußen lassen (vertraulich) |
| Onboarding-Leitfaden | CS [prüfen: Person] | 2025 | CS | aktuell | korrigieren: „Sonstiges“ aufteilen |

## Vor dem Laden zu klärende Widersprüche
- Erstattungsrichtlinie (2023) vs. ENTWURF v3: Ändert der Entwurf die Erstattungsbedingungen, ist die Fassung von 2023 bald falsch – verantwortlich: Leitung Finanzen

## Berechtigungsgruppen
| Gruppe | Dokumente | Im gemeinsamen Assistenten? |
|---|---|---|
| Ganzes CS-Team | Preise 2025, Erstattungsrichtlinie, Onboarding-Leitfaden | ja |
| Nur Recht | Vertragsvorlage Enterprise | nein |

## Umbauliste
- Onboarding-Leitfaden: „Sonstiges“ in einen Abschnitt pro Thema mit benannter Überschrift aufteilen.
- Erstattungsrichtlinie: einen Abschnitt „Erstattungen bei Jahrestarifen“ ergänzen, der die Regel vollständig nennt.

## Metadatenfelder
title · owner · last_reviewed · audience · area · status

## Testfragen
| # | Frage | Erwartete Quelle (Dok., Abschnitt) | Richtige Antwort | Ergebnis |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Bekommt ein Kunde im Jahrestarif nach 30 Tagen noch eine Erstattung? | Erstattungsrichtlinie, „Erstattungen bei Jahrestarifen“ | [prüfen: Bestätigung durch Finanzen] | |
| 2 | [Entwurf] Was kosten unsere Tarife aktuell? | Preise 2025, [prüfen: Abschnitt] | [prüfen: aus dem Dokument] | |
| 3 | [Entwurf] Gelten die Preise von 2024 noch? | Preise 2025, [prüfen: Abschnitt] | [prüfen: aus dem Dokument] | |
| 4 | [Entwurf] Bekommt ein Kunde im Jahrestarif innerhalb von 30 Tagen eine Erstattung? | Erstattungsrichtlinie, „Erstattungen bei Jahrestarifen“ | [prüfen: Bestätigung durch Finanzen] | |
| 5 | [Entwurf] Wie beantragt ein Kunde eine Erstattung? | Erstattungsrichtlinie, [prüfen: Abschnitt] | [prüfen: aus dem Dokument] | |
| 6 | [Entwurf] Wie legt ein neuer Kunde los? | Onboarding-Leitfaden, „Erste Schritte“ | [prüfen: aus dem Dokument] | |
| 7 | [Entwurf] [eine Frage pro Thema, das aus „Sonstiges“ herausgelöst wurde] | Onboarding-Leitfaden, [neuer Abschnitt] | [prüfen: aus dem Dokument] | |
| 8 | [Entwurf] Was verdient unser CEO? | keine | „Das weiß ich nicht.“ | |
| 9 | [Entwurf] Was steht im Enterprise-Vertrag zur Haftung? | keine (nur Recht) | „Das weiß ich nicht.“ | |
| 10 | [Entwurf] Was wird in der neuen Erstattungsrichtlinie stehen? | keine (Entwurf nicht geladen) | „Das weiß ich nicht.“ | |
```

## Prüfen vor dem Senden

- [ ] Jedes Dokument, das behalten wird, hat eine namentlich verantwortliche Person und ein Änderungsdatum.
- [ ] Keine zwei behaltenen Dokumente beantworten dieselbe Frage unterschiedlich.
- [ ] Vertrauliche Dokumente sind aus jedem Assistenten heraus, dessen Nutzer sie nicht sehen sollen.
- [ ] Jede Abschnittsüberschrift nennt ihr Thema; keine Überschriften wie „Sonstiges“, „Weiteres“ oder „Notizen“ bleiben übrig.
- [ ] Es gibt 10 oder mehr Testfragen mit erwarteter Quelle, davon 2 oder mehr, auf die „Das weiß ich nicht“ kommen soll.

## Häufige Fehler

- Das ganze gemeinsame Laufwerk laden, „damit die KI alles hat“. Mehr veraltete Kopien heißen mehr falsche Antworten.
- Eine falsche Antwort mit einer neuen Regel im Prompt beheben, statt das Dokument zu korrigieren.
- Nur einmal zum Start testen. Quellen ändern sich; stell die Fragen nach jeder Aktualisierung erneut.

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Änderungen

Quellen

  1. Chunk Documents - Azure AI Search | Microsoft Learn (gelesen am 2026-11-04)
  2. Contextual retrieval in AI systems | Anthropic (gelesen am 2026-11-04)
  3. Evaluation best practices | OpenAI API (gelesen am 2026-11-04)