Autonomer Dokumenten-Assistent

Die Herausforderung

Hinweis: Dies ist ein Platzhalter-Artikel zu Demonstrationszwecken.

Technische Dokumentation für Legacy-Codebasen ist oft über PDF-Dateien, Wikis und veraltete READMEs verstreut. Entwickler verbringen Stunden damit, nach spezifischen Konfigurationsparametern zu suchen.

Die Lösung

Ich baute eine RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipeline mit Python und LangChain. Das System liest PDFs und Markdown-Dateien ein, zerlegt sie intelligent und speichert Embeddings in einer Vektor-Datenbank (ChromaDB).

Ein autonomer Agent, angetrieben von einem lokalen LLM (oder OpenAI API), kann dann über den abgerufenen Kontext schlussfolgern, um komplexe Fragen zu beantworten wie 'Wie setze ich den Watchdog-Timer auf Version 2.1 Hardware zurück?'.

Das Ergebnis

Reduzierte die Suchzeit für das Engineering-Team um 40%. Der Agent kann nun auch seine Quellen zitieren und direkt auf die Seite im Handbuch verlinken.