KI-Agenten & Firmenwissen
Firmenwissen als RAG-Index aufbauen
Baut naechtlich aus einer Dokumentenliste (Google Sheets) einen durchsuchbaren Wissensindex: Datei laden, Text extrahieren, in ueberlappende Abschnitte teilen, Embeddings erzeugen und in einen Vector Store (Qdrant, alternativ Supabase/pgvector) schreiben. Ueber einen Inhalts-Hash wird nur neu eingebettet, was sich tatsaechlich geaendert hat — das spart bei jedem Lauf den Grossteil der API-Kosten und der Laufzeit. Lohnt sich fuer Betriebe mit gewachsener Ablage aus Handbuechern, Preislisten und Arbeitsanweisungen. DSGVO-Hinweis: Personenbezogene Dokumente gehoeren nur in den Index, wenn die Zugriffsrechte im Vector Store abgebildet sind; fuer die Embeddings gilt ein AV-Vertrag mit dem Anbieter oder ein lokales Embedding-Modell.
Wie der Workflow arbeitet
Naechtlicher Lauf → Dokumentenliste aus Google Sheets → Datei laden → Text extrahieren → Hash vergleichen (nur geaenderte Dokumente weiter) → alte Abschnitte in Qdrant loeschen → Text in ueberlappende Abschnitte teilen → Embeddings erzeugen → Abschnitte in Qdrant speichern → neuen Hash in die Liste zurueckschreiben.
Das brauchen Sie dafür
- Google Sheets
- OpenAI-API (Embeddings)
- Qdrant oder Supabase/pgvector
- Eine n8n-Instanz (Cloud oder selbst gehostet)
Umfang: 15 Nodes · Schwierigkeit: fortgeschritten · Lizenz: MIT · Im JSON stehen ausschließlich Platzhalter, keine echten Zugangsdaten.
In vier Schritten einsatzbereit
- JSON-Datei herunterladen
- In n8n: Workflows → Import from File
- Zugangsdaten hinterlegen und Platzhalter ersetzen (die Notiz im Canvas nennt alle)
- Einmal inaktiv durchspielen, dann scharfschalten
Häufige Fragen
Was kostet dieser Workflow?
Nichts. Die Vorlage steht unter MIT-Lizenz und darf auch kommerziell genutzt und angepasst werden.
Wie importiere ich den Workflow in n8n?
JSON-Datei herunterladen, in n8n auf Workflows → Import from File gehen und die Datei auswählen. Anschließend die eigenen Zugangsdaten hinterlegen — im JSON stehen bewusst nur Platzhalter.
Funktioniert der Workflow sofort?
Die Struktur ist geprüft und importierbar. Vor dem Produktiveinsatz müssen Sie Google Sheets, OpenAI-API (Embeddings), Qdrant oder Supabase/pgvector verbinden und den Ablauf einmal inaktiv testen.
Dürfen personenbezogene Daten durch den Workflow laufen?
Nur mit passender Rechtsgrundlage. Sobald personenbezogene Daten an einen KI-Anbieter gehen, braucht es einen Auftragsverarbeitungsvertrag — oder ein lokal betriebenes Modell.
Können Sie den Workflow für uns anpassen?
Ja. Wir bauen, dokumentieren und betreiben Automatisierungen für mittelständische Unternehmen, auf Wunsch gehostet in Deutschland.
Hintergrund zum Thema
Wann sich die Automatisierung lohnt, welche Alternativen es gibt und worauf es im Betrieb ankommt, steht im ausführlichen Ratgeber: Firmenwissen durchsuchbar machen: drei Wege