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Masterarbeit: Agentenbasierte Wissensintegration in RAG
Sindelfingen
Aktualität: 01.04.2026
Anzeigeninhalt:
01.04.2026, Akkodis Germany GmbH
Sindelfingen
Einleitung
Du bist StundetIn an der Universität Innsbruck, und suchts nach einer spannenden Masterarbeit?Dann bewirb dich jetzt! Akkodis
Beratung & Consulting
Masterarbeit: Agentenbasierte Wissensintegration in RAG
Abschlussarbeiten, ITSindelfingen
Integration neuer Informationen in RAG-Systemen
Eines der größten Herausforderungen im Kontext von Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist der kontinuierliche Aufbau und die Pflege einer aktuellen Wissensbasis (Knowledge Base, KB). Neue Informationen einfach nur hinzuzufügen reicht nicht aus: Sie müssen intelligent mit bestehenden Inhalten abgeglichen, bewertet und transparent zusammengeführt werden. In deiner Masterarbeit entwickelst du Konzepte und Prototypen, wie neue Wissenseinträge mit bestehenden Strukturen abgeglichen und zusammengeführt werden können. Im Mittelpunkt können autonome oder semi-autonome Agenten stehen, die auf die KB zugreifen, Veränderungen bewerten und aktiv zur Qualitätssicherung beitragen. Ziel ist es, nachvollziehbare Prozesse zu schaffen, die für Menschen transparent und validierbar bleiben.Augabe
Du analysierst bestehende RAG-Architekturen und identifizierst Herausforderungen im Kontext von Wissens-Updates und KonsistenzDu entwickelst Methoden, um neue Informationen mit bestehendem Wissen zu vergleichen, zu bewerten und sinnvoll zu integrieren.
Du konzipierst und implementierst einen prototypischen Ansatz, z. B. auf Basis von Agentensystemen oder automatisierten Pipelines
Du definierst Metriken und Kriterien für Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Qualität des Wissens-Mergings
Du evaluierst deinen Ansatz anhand realer oder simulierter Daten und dokumentierst die Ergebnisse wissenschaftlich sauber
Du arbeitest eng mit unseren Fachbereichen und Research-Abteilungen zusammen
Du unterstützt bei der Weiterentwicklung unserer internen RAG-Lösungen und bringst deine Erkenntnisse direkt in die Praxis ein.
Profil
Du studierst Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz, Software Engineering, Wirtschaftsinformatik oder einen verwandten StudiengangDu hast ein starkes Interesse an Large Language Models, Wissensrepräsentation, Retrieval-Systemen und Agentensystemen
Du besitzt gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python) und idealerweise Erfahrung mit Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder ähnlichen Tools
Du hast ein Verständnis für Datenstrukturen, Embeddings, Vektor-Datenbanken und Machine Learning Workflows sowie LLMs, KI-Agenten, (Vektor-)Datenbanken und agentische Workflows
Du arbeitest analytisch, strukturiert und hast Freude daran, komplexe Probleme theoretisch und praktisch zu lösen
Du hast Lust, eigenständig zu forschen, neue Konzepte auszuprobieren und die Zukunft moderner Wissensmanagementsysteme aktiv mitzugestalten
Du bringst gute Kommunikationsfähigkeiten mit und dokumentierst Ergebnisse klar und verständlich
Unser Angebot
Praxisnahe Projekte: Arbeite an realen Projekten und trage aktiv zur Verbesserung unserer Geschäftsprozesse bei.Fachliche Betreuung: Erhalte kontinuierliche Unterstützung und Feedback von unseren erfahrenen Experten.
Modernes Arbeitsumfeld: Nutze moderne Technologien und Tools in einem dynamischen Team.
Karrierechancen: Nutze die Möglichkeit, dich in unserem Unternehmen weiterzuentwickeln und langfristige Perspektiven zu schaffen.
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