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Microsoft: Such- und Dokumentbausteine für eigene KI-Assistenten

Azure AI Search stellt Such-, Aufbereitungs- und Zugriffsbausteine für dokumentgestützte Anwendungen bereit. Unternehmen gestalten damit eine eigene Assistenzkette.

Technische Bausteine statt fertiger Fachablauf

Microsoft dokumentiert mit Azure AI Search Wege, Dokumentinhalte zu indexieren und für Anfragen zu erschließen. Strukturbezogene Verarbeitung kann Überschriften und Absätze in Suchstücke überführen. Dokumentbezogene Filter begrenzen den Zugriff anhand der vorgesehenen Nutzer- und Rechteinformationen.

Diese Funktionen sind Entwicklungsbausteine. Eine Anwendung ergänzt sie um die fachliche Aufgabe, die Antwortbildung, Bedienung und Ergebnisübergabe.

Quellen: 8, 9.

Projektbestände mit Änderungen und Rechten betreiben

Bei Bauunterlagen gehören neue Revisionen und Berechtigungswechsel zum laufenden Betrieb. Microsoft beschreibt für geänderte und gelöschte Inhalte unterschiedliche Mechanismen. Mehrere native Zugriffsvarianten sind am recherchierten Stand als Preview ausgewiesen.

Ein Umsetzungsteam muss die gewählte Variante daher mit dem konkreten Quellsystem und seiner Indexierung zusammen betrachten. Die Dokumentation liefert dafür technische Ausgangspunkte und konfigurierte Betriebswege.

Quellen: 9, 10.

Eine eigene Kette fachlich betreuen

Bei einer eigenen Umsetzung bestimmen Fachanwender, welche Tabellen, Protokolle oder technischen Unterlagen erschlossen und welche Antworten benötigt werden. Die interne IT beziehungsweise beauftragte Entwicklung setzt die Anbindung und Aufteilung in Suchstücke um. Beide prüfen typische Aufgaben gemeinsam und organisieren die Pflege neuer Dokumentstände.

Eine Erprobung an Tabellen, Fassungswechseln und typischen Fachfragen zeigt, wo die Gestaltung einen konkreten Mehrwert bringt. Die technische und die fachliche Auswertung werden dabei gemeinsam geführt.

Quellen: 4, 5, 6, 7, 8.

Quellenverzeichnis

Quelle 4: Gilbane Case Study – Trunk Tools

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Baird Center, Milwaukee; TrunkText-Test 2024

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Quelle 5: Development of an Automated Construction Contract Review Framework Using Large Language Model and Domain Knowledge

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: FIDIC 1999 und Oman 2019; experimentelle Vertragsfragen

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Quelle 6: Augmenting LLMs to Securely Retrieve Information for Construction and Facility Management

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Schweiz; lokaler RAG-Prototyp für Bau-/FM-Unterlagen

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Quelle 7: Evidence-Grounded Constraint Checking in Construction Documents

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Dokument-/Planprüfung; 160 Aufgaben aus 29 Projekten

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Quelle 8: Chunk and vectorize by document layout or structure

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Azure AI Search / Document Layout Skill

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Quelle 9: Document-level access control in Azure AI Search

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Entwicklungsbausteine für dokumentbezogene Zugriffsprüfung

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Quelle 10: Change and deletion detection using indexers for Azure Storage in Azure AI Search

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Geltungsbereich und Verwendung

Geltungsbereich: Azure-Blob-Indexierung; Änderungen und Löschereignisse

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