Deep Research für eigene Daten
Mit verschiedenen Prototyp-Apps testen wir in der kantonalen Verwaltung aktuell das Potenzial vertiefter iterativer Recherchen (das bekannte Deep-Research-Muster) auf klar abgegrenzten eigenen Daten, z.B. Regierungsratsbeschlüsse, Entscheidsammlungen etc. Die Rückmeldungen unserer Nutzenden (vielfach Jurist:innen) bisher sind sehr positiv.
Wir haben unseren Code auch als Open Source-Software veröffentlicht.
Unsere Apps analysieren dabei spezifisch für jede Aufgabenstellung mehrere hundert Dokumente im Volltext. Der Recherchestand wird iterativ überprüft, um sicherzustellen, dass ausreichend Erkenntnisse für den Abschlussbericht gesammelt wurden. Das Muster ermöglicht präzisere Antworten und umfassendere Ergebnisse, als herkömmliche RAG-Ansätze.
Mitarbeitende können sich so schnell einen Überblick verschaffen zu komplexen mehrteiligen Fragen. Für RRBs z.B.:
Digitale Transformation: Was hat der Regierungsrat hierzu beschlossen? Welche Rolle spielen KI, Blockchain und virtuelle Realität?
Gleichstellung und LGBTQ-Rechte: Welche Beschlüsse gab es in den letzten 10 Jahren? Wo bestehen Lücken?
Open Data & Open Source: Was wurde beschlossen, welche Rolle spielt Data Governance, und welche Formen gibt es?
In den Apps nutzen wir bevorzugt die Gemini 2.5 Modelle, u.a. wg. der grossen Kontextlängen, Qualität und Geschwindigkeit. Claude 4 Sonnet und Opus funktionieren für uns auch sehr gut, insbesondere für die Schritte die mehr maschinelle Schlauheit brauchen (Zwischenstand prüfen, Recherchebericht schreiben).
Einschätzungen dazu jederzeit gern. Mich würde auch interessieren, wo für euch eine gute intelligente Suche und/oder RAG für juristische Fragen gut funktioniert und wo es zu kurz greift und es eben andere Recherchemuster wie Deep Research braucht.