Es ist eine Haltung zur Wissensarbeit.
Wir haben Linda nicht gebaut, um zu zeigen: „Schaut her, wir haben auch eine KI-Assistentin.“
Wir wollten verstehen:
Was braucht eine Organisation, damit KI verlässlich mit ihrem eigenen Wissen arbeiten kann?
Der Weg dorthin war nicht glatt.
Wir mussten Inhalte neu schneiden.
Begriffe präzisieren.
Kontexte sichtbar machen.
Frageabsichten erkennen.
Antwortregeln definieren.
Und immer wieder prüfen, ob Linda wirklich nur mit dem arbeitet, was im Kompendium beschrieben ist.
Genau deshalb soll das Projekt Open Source werden.
Also offen zugänglich für Menschen, die ähnliche Fragen haben:
Wie wird aus einem Handbuch eine KI-Wissensbasis?
Wie kann lokales Wissen für KI nutzbar werden?
Wie lässt sich Retrieval mit klaren Regeln verbinden?
Wie erkennt man Lücken im eigenen Wissenssystem?
Wie baut man KI so, dass sie nicht nur beeindruckt, sondern nachvollziehbar bleibt?
Veröffentlicht werden sollen:
die Rails-App,
der Embedding-Service,
der RAG-Service,
das Docker-Setup.
Nicht als fertige Wunderlösung.
Sondern als Werkzeug, Lernweg und Einladung.
Denn unsere wichtigste Erkenntnis ist:
KI-Readiness beginnt nicht bei der KI.
Sie beginnt bei der Frage, wie gut eine Organisation ihr Wissen strukturiert, pflegt und zugänglich macht.
Wenn dieser Weg für andere hilfreich ist, soll er nicht in der Schublade bleiben.
Wissen wirkt stärker, wenn es geteilt wird.