Chatte mit deinen eigenen Daten
Ensuring a clean and license-compliant base configuration for your M365 and Entra environment. The foundation for all subsequent Microsoft projects.
Ihr Unternehmenswissen ist vorhanden — aber niemand findet es
Prozesshandbücher, Verträge, SOP-Dokumente, Kundendaten — alles liegt irgendwo in SharePoint, in Dateifreigaben oder Datenbanken. Aber wenn ein Mitarbeiter eine konkrete Frage hat, sucht er stundenlang oder fragt Kolleginnen und Kollegen. Bei 20 % Fluktuation in Mid-Market-Unternehmen geht implizites Wissen jedes Mal verloren, wenn jemand das Unternehmen verlässt.
Traditionelle Wissensmanagementsysteme (SharePoint-Intranet, Wiki, Confluence) scheitern an der Akzeptanz: Niemand pflegt sie, niemand durchsucht sie systematisch. Die Alternative: ein KI-Chat, der natürliche Sprachfragen versteht, Ihre Dokumente durchsucht und mit Quellenangaben antwortet.
Azure OpenAI und Azure AI Search machen das möglich — mit Daten, die in Ihrem Azure-Tenant verbleiben. Keine Drittanbieter, kein Risiko von Datenlecks. Alles, was fehlt, ist eine strukturierte Implementierung.
AKTIVITÄTEN IM DETAIL
LIEFERUMFANG
Anwendungsfalldefinition: einen konkreten Anwendungsbereich abgrenzen (z. B. HR-Handbuch, SOPs, Vertragsdatenbank)
Datenaufbereitung: Dokumenteninventar, Chunking-Strategie, Metadatenanreicherung, OCR für gescannte PDFs
Azure AI Search-Index erstellen: hybride Suche (Keyword + Vektor) mit semantischer Rangfolge
RAG-Muster implementieren: Azure OpenAI als Antwort-Engine, AI Search als Retrieval-Backend
System-Prompt konfigurieren: Quellenangaben erzwingen, Groundedness optimieren, Temperatur anpassen
Sicherheit: Managed Identity, RBAC, Dokumentenberechtigungen über Entra-ID-Gruppen
Evaluierung einrichten: Relevanz, Groundedness und Vollständigkeit messen
Anwendungsfalldefinition: einen konkreten Anwendungsbereich abgrenzen (z. B. HR-Handbuch, SOPs, Vertragsdatenbank)
Datenaufbereitung: Dokumenteninventar, Chunking-Strategie, Metadatenanreicherung, OCR für gescannte PDFs
Azure AI Search-Index erstellen: hybride Suche (Keyword + Vektor) mit semantischer Rangfolge
RAG-Muster implementieren: Azure OpenAI als Antwort-Engine, AI Search als Retrieval-Backend
System-Prompt konfigurieren: Quellenangaben erzwingen, Groundedness optimieren, Temperatur anpassen
Sicherheit: Managed Identity, RBAC, Dokumentenberechtigungen über Entra-ID-Gruppen
Evaluierung einrichten: Relevanz, Groundedness und Vollständigkeit messen
Use-Case-Definition: Dokumentierter Umfang mit Datenquellen, Zielgruppe und Erfolgskriterien
RAG-Implementierung: Funktionsfähiger KI-Chat zu Ihren Dokumenten — mit Quellenangaben
Sicherheitskonfiguration: Managed Identity, RBAC, Berechtigungen auf Dokumentebene — produktionsreif
Evaluations-Setup: Metriken für Groundedness und Relevanz konfiguriert
Betriebshandbuch: Leitfaden für Datenaktualisierungen, Monitoring und Kostenmanagement
Vollständige Projektdokumentation: Architektur, Konfiguration und Entscheidungen lückenlos dokumentiert
3 Schritte. Vom Start zum fertigen Projekt.
So läuft ein typisches Microsoft-Projekt mit DAMALO.
Schritt 1
Blueprint wählen und Umgebung analysieren
Wählen Sie einen bewährten Blueprint. KI-Agenten berücksichtigen ihre Lizenzen, aktuelle Konfiguration und Compliance-Anforderungen in den Plan ein. Keine allgemeinen Ratschläge.
Schritt 2
Plan erhalten und Umsetzung starten
Prüfen Sie den Plan. KI-Agenten entwerfen die Architektur, Aufgaben und gleichen Abhängigkeiten mit den Microsoft-Best Practices ab. Auf Ihren Tenant zugeschnitten.
Schritt 3
Geführte Umsetzung bis zum Abschluss
Schritt für Schritt ausführen. KI-Agenten stellen PowerShell-Skripte, Deep Links zum Admin Center und Anleitungen bereit. Jede Änderung wird automatisch dokumentiert.
Das Ergebnis: Ein abgeschlossenes Microsoft-Projekt in 1-2 Wochen. Dokumentiert. Audit-ready. Von Ihrem Team verstanden. Jederzeit anpassbar. Keine Change Requests. Keine Nachbeauftragung.
Next steps after Chatte mit deinen eigenen Daten
Ein sauber konfigurierter Tenant ist die Grundlage. Diese Blueprints bauen direkt darauf auf.
