IntranetGPT – RAG-Chatbot für SharePoint-Wissen

Ausgangssituation

Bei einem mittelständischen IT-Dienstleister lag das Firmenwissen verteilt über SharePoint, HR-Dokumente und interne Richtlinien. Theoretisch war alles da, praktisch fand kaum jemand etwas, ohne Kolleginnen und Kollegen zu fragen. Gesucht war eine skalierbare, datenschutzkonforme Lösung, die ohne Umbau der bestehenden Infrastruktur auskommt.

Lösung

Ein KI-Chatbot auf Basis von RAG (Retrieval-Augmented Generation), der firmeninternes Wissen aus SharePoint und dem Intranet in natürlicher Sprache zugänglich macht. Er beantwortet Fragen zu Prozessen, Dokumenten, Ansprechpartnern und Unternehmensrichtlinien kontextgenau.

Das Prinzip: Das Sprachmodell wird nicht mit Firmendaten trainiert. Zu jeder Frage sucht das System die passenden Dokumentabschnitte heraus, und das Modell antwortet nur auf dieser Grundlage.

• Anbindung an SharePoint über die Microsoft Graph API, ohne Änderungen am bestehenden Setup
• Python-Pipeline für Extraktion, Konvertierung und Säuberung der Dokumente
• Chat-Oberfläche in React, gehostet auf Azure
• Solo umgesetzt als Lead Developer im Kundenprojekt bei generic.de

Ob ein RAG-System richtig antwortet, lässt sich nur mit guten Testdaten prüfen. Unser Vorgehen dazu beschreiben wir im Beitrag Ground-Truth-Daten in RAG-Systemen.

Technologie-Stack

• Azure AI Foundry (LLM-Orchestrierung)
• Azure App Service (Hosting)
• MS Graph API (SharePoint-Anbindung / Datenabruf)
• Python mit OpenAI SDK (Datenextraktion, Konvertierung, Säuberung)
• ReactJS (Frontend / Chat-Interface)

Ergebnis & Impact

• Bis zu 70 % kürzere Suchzeiten für Mitarbeitende (intern kommuniziert)
• Direkt einsatzbereit, ohne Änderungen am bestehenden SharePoint-Setup
• Skalierbar auf weitere Wissensbereiche wie HR, IT und Compliance