17. August 2026

Data Lakes sind ein Konzept, welches seit Jahrzehnten etabliert ist. Hierbei werden strukturierte Daten an einem zentralen Ort zusammengeführt. Dort ermöglichen die akkumulierten Daten dann einen zentralen Datenzugriff für Analysen, Controlling, Business Intelligence und viele weitere Anwendungsfälle. Ein ähnliches Konzept gibt es schon ähnlich lang für Wissen und unstrukturierte Daten: Enterprise Search. Da nun auch heutzutage KI-Systeme Zugriff auf Wissen benötigen, spielen Vektordatenbanken und Enterprise Search eine immer wichtigere Rolle.

Für KI-Systeme entsteht nämlich der Bedarf an einem AI Knowledge Lake: einer zentral gesteuerten Retrieval-Schicht, die Nutzern via Chat und Agenten zuverlässigen, berechtigungsbasierten Zugriff auf internes Wissen ermöglicht.

Ansätze für Knowledge Retrieval

In unserem Blogbeitrag Was verbindet föderierte Suche mit Model Context Protocol? haben wir erläutert, auf welchen Wegen KI-Systeme unternehmensinternes Wissen erschließen können. Nämlich um Fragen zuverlässig zu beantworten, benötigen KI-Agenten Zugriff auf eine Retrieval-Infrastruktur, die ihnen schnellen Zugriff auf relevantes Wissen ermöglicht. Dies kann föderiert über MCP und Such-APIs der Wissensquellen geschehen. Oder KI-Agenten greifen auf eine zentrale Enterprise-Search-Plattform zu und erhalten dort Antworten, ohne von MCP oder den APIs der Wissenssysteme abhängig zu sein.

Der Unterschied zwischen föderiertem und zentralen Zugriff auf Wissen liegt auf der Hand. Richtige Enterprise-Search-Plattformen ermöglichen es, ein Monitoring einzuführen und KI-Agenten zu lenken. Darüber hinaus bieten sie schnellen und skalierbaren Zugriff auf Wissen für Nutzer und deren KI-Systeme. Insbesondere wenn viele Research Agents parallel Wissen sammeln ist eine Vektordatenbank oder Suche von großem Vorteil, da sie für hohe Last ausgelegt ist.
Gibt es dagegen keinen zentralen Suchindex, dann greifen Agenten über MCP oder direkte API-Verbindungen auf die Quellen zu. Hierbei laufen die Agenten Gefahr in Rate Limits zu laufen, verbrauchen Quota und können on-premise Systeme mit zu hoher Anfragelast konfrontieren. Kritisch ist, wenn indirekt die ganze Organisation betroffen ist, bspw. weil ein System nicht mehr reagiert oder die Nutzung (temporär) eingeschränkt wird.

AI Knowledge Lakes

Deshalb implementieren Organisationen zentrale Enterprise-Search- und Retrieval-Plattformen. Dies gilt insbesondere für große Unternehmen, doch der Bedarf entsteht häufig bereits bei mittelständischen Unternehmen. Der Grund dafür ist, dass eine KI- und IT-Governance den Organisationen dabei hilft, IT-Standards einzuhalten, effizient zu bleiben, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Complianceanforderungen weiterhin zu erfüllen.

Das Diagramm zeigt das Zusammenspiel zwischen dem klassischen Data-Lake-Konzept und AI Data Lakes als Bestandteil von IT- und KI-Strategien, einschließlich der beteiligten Komponenten und Nutzer.

Hier kommen Such- und Retrieval-Infrastrukturen ins Spie, welche auf klassischen Suchmaschinen oder Vektordatenbanken aufgebaut werden. Denn hier erhalten Nutzer anhand des Unternehmenswissens schnelle und relevante Antworten. Einstiegspunkte sind Chat-Lösungen und klassische Suchoberflächen. Gleichzeitig erhalten auch KI-Agenten schnellen Zugriff auf relevantes organisatorisches Wissen. Wobei immer gelten sollte, beispielsweise in dem man die RheinInsights Retrieval Suite nutzt, dass die Berechtigungen der Nutzer in den ursprünglichen Inhaltsquellen berücksichtigt werden (siehe Permission-Based Retrieval Augmented Generation).

Durch die zentrale Governance rund um die Suchplattform wird ein gemeinsamer “Retrieval-Standard” auf der Plattform implementiert. Denn ein föderierter Ansatz über MCP liefert zwangsläufig heterogene Antworten mit schwankender Qualität, welche abhängig von den jeweiligen MCP-Servern ist. Dahingegen stellt ein AI Knowledge Lake eine homogene Antwortqualität her. Denn Suchschema, Inferenzmodelle, Embeddings, Lemmatisierung und linguistische Verarbeitung, Übersetzungen, Dokumentenverständnis, etc. werden einheitlich für alle integrierten Quellen eingesetzt. Zudem wird auch das Monitoring, Zugriffskontrollen, Datenschutz, uvm. zentral verwaltet.

Damit sind AI Knowledge Lakes auf Basis von Suchmaschinen und Vektordatenbanken eine zentrale Säule vieler KI-Strategien von Unternehmen.