Fast zwanzig Jahre schreibe ich jetzt schon hier. Zwanzig Jahre Meinungen, Texte, Gedichte, Rants, Rezensionen, Beobachtungen. Wenn ich ehrlich bin: Ich habe längst den Überblick verloren, was ich in all der Zeit eigentlich alles gesagt habe.
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- Texttyp
- Blogbeitrag/Sachtext
- Besprochenes Werk / Thema
- KI-gestützte Archivsuche und Wissenserschließung durch RAG-Technologie
- Zentrales Argument
-
RAG-Technologie ermöglicht semantische Suche in Blog-Archiven und macht langjähriges Wissen zugänglich und verknüpfbar
- Kernthese
- KI kann persönliche digitale Archive durch semantische Suche statt Wortsuche praktisch nutzbar machen.
- Relevante Konzepte
- Empfohlen für
- Blogger, Archivare, Content-Creator, KI-Interessierte
- Einordnung durch den Autor
- Technologiebericht/Projektdokumentation mit persönlicher Perspektive
- Verweise im Text
- Entitäten
Frag mich, was ich vor zwölf Jahren über Nele Neuhaus geschrieben habe – ich hätte keine Ahnung. Frag mich, wie oft und warum ich mich über die Bahn aufgeregt habe – ich könnte höchstens raten, dass es wahrscheinlich viel zu oft war. Irgendwo in diesem Blog steckt die Antwort. Ich finde sie nur nicht mehr.
Das hat mich zunehmend gestört. Nicht aus Eitelkeit, sondern weil ich spürte, dass da ein Schatz vor sich hin schlummert. Ein Sprach-Schatz, ein Daten-Schatz – zwanzig Jahre ehrliche, unredigierte Gedanken zu allem Möglichen. Und dieser Schatz war für mich praktisch unzugänglich, sobald ich das exakte Suchwort nicht mehr wusste. Die klassische Blog-Suche findet nur, was wortwörtlich drinsteht. Wenn ich mich vor Jahren über „Verspätungen“ statt über „die Bahn“ ausgelassen habe, geht sie leer aus.
Der Punkt, an dem KI wirklich etwas verändert
Genau hier setzt RAGPaddy an – mein neuestes Projekt, benannt nach der Technik dahinter: RAG, Retrieval-Augmented Generation.
Der Grundgedanke ist eigentlich simpel. Jeder Artikel in meinem Archiv wird in kleine, überschaubare Abschnitte zerlegt. Für jeden dieser Abschnitte berechnet eine KI eine Art Bedeutungs-Fingerabdruck – keine Wortliste, sondern etwas, das erfasst, worum es inhaltlich geht. Stelle ich später eine Frage, bekommt auch die Frage so einen Fingerabdruck. Das System sucht dann nicht nach passenden Wörtern, sondern nach passenden Bedeutungen.
Der Unterschied klingt klein, ist aber alles. „Was habe ich über Verspätungen geschrieben?“ findet plötzlich auch die Artikel, in denen ich nie das Wort „Verspätung“ benutzt, aber seitenlang über die Bahn hergezogen habe. Das System versteht den Zusammenhang, nicht nur den Buchstaben.
Und dann kommt der zweite Teil dazu, der eigentliche Clou: Die passendsten Fundstellen werden nicht einfach als Linkliste ausgespuckt. Eine KI liest sie, ordnet sie ein und schreibt daraus eine echte, zusammenhängende Antwort – mit Verweisen auf die Originalartikel, damit nichts erfunden wird und alles nachprüfbar bleibt. Aus zwanzig Jahren verstreuter Gedanken wird auf Knopfdruck eine Zusammenfassung.
Was das für mich – und für euch – bedeutet
Für mich ist es jetzt schon ein echter Rechercheassistent. Bevor ich ein neues Thema anfange, frage ich kurz nach, was ich dazu schon geschrieben habe – und bekomme eine ordentliche, belegte Antwort mit Links zu den passenden alten Artikeln, statt mich durch zwanzig Jahre Archiv zu wühlen. Beim Speichern eines neuen Artikels schlägt mir das System inzwischen sogar automatisch verwandte alte Beiträge vor, die ich verlinken könnte.
Und dieselbe Suche funktioniert genauso gut, wenn ihr mir eine Frage zu meinem Archiv stellt – „Was schreibt Paddy eigentlich über X?“ – statt euch durch die Trefferlisten der alten Volltextsuche zu kämpfen.
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Als kleines Bonbon obendrauf habe ich mir noch etwas Verspieltes gebaut, das vorerst nur ich selbst nutze: Ich kann RAGPaddy bitten, aus alten Artikeln zu einem Thema eine neue Kurzgeschichte zu spinnen – oder, wenn es um berufliche Themen geht, gleich ein sauberes Whitepaper daraus zu machen. Zwanzig Jahre Rohmaterial, neu zusammengesetzt.
Ein Archiv, das endlich mitdenkt
Was mich an der ganzen Sache am meisten fasziniert, ist nicht die Technik selbst – die ist inzwischen erstaunlich zugänglich geworden. Es ist der Gedanke, dass ein Vierteljahrhundert Schreiben nicht einfach im digitalen Nichts verschwinden muss. Jeder Gedanke, jede Rezension, jeder genervte Rant über verspätete Züge bleibt auffindbar, verknüpfbar, nutzbar – nicht nur für eine Google-Suche, sondern für ein System, das versteht, was ich eigentlich meinte.
Zwanzig Jahre Blog, zum ersten Mal wirklich durchsuchbar. Nicht schlecht für den Anfang.
Häufige Fragen zum Artikel
Wie funktioniert RAGPaddy und was macht es anders als normale Blog-Suchfunktionen?
RAGPaddy nutzt die RAG-Technik (Retrieval-Augmented Generation), um Blogartikel in kleine Abschnitte zu zerlegen und für jeden einen Bedeutungs-Fingerabdruck zu berechnen. Statt nach passenden Wörtern zu suchen, findet das System passende Bedeutungen – dadurch werden auch Artikel gefunden, die inhaltlich passen, aber andere Wörter verwenden.
Welches Problem wollte der Autor mit seinem neuen Projekt lösen?
Nach fast zwanzig Jahren Blogschreiben hatte der Autor den Überblick über seine eigenen Inhalte verloren und konnte auf gespeicherte Gedanken nicht mehr zugreifen, wenn er die genauen Suchbegriffe nicht kannte. Er erkannte dies als einen großen Schatz an ehrlichen, unredigierten Gedanken, der praktisch unzugänglich geworden war.
Wie nutzt der Autor RAGPaddy konkret bei seiner täglichen Arbeit?
Der Autor nutzt es als Rechercheassistent, um vor neuen Themen schnell zu überprüfen, was er bereits darüber geschrieben hat. Das System schlägt ihm auch automatisch verwandte alte Beiträge vor, die er verlinken könnte, und beantwortet Leserfragen durch Zusammenfassungen mit Links zu Originalen.
Kann man mit RAGPaddy auch kreative Inhalte aus alten Artikeln erstellen?
Ja, der Autor hat sich eine zusätzliche spielerische Funktion gebaut, die vorerst nur er selbst nutzt: RAGPaddy kann aus alten Artikeln zu einem Thema neue Kurzgeschichten spinnen oder, bei beruflichen Themen, ganze Whitepapers daraus zusammensetzen.
Was ist das Kernproblem klassischer Blog-Suchen und wie löst RAGPaddy es?
Klassische Blog-Suchen finden nur wörtliche Treffer – wenn der Autor beispielsweise über "Verspätungen" statt "die Bahn" schrieb, findet die alte Suche die Artikel nicht. RAGPaddy verstehen den inhaltlichen Zusammenhang und findet Artikel auch, wenn sie mit anderen Worten über dasselbe Thema sprechen.
🕸️ Wissenskarte dieses Artikels
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🧭 Thesen dieses Artikels — und wo sie heute stehen
Klassische Volltextsuche in Blogs findet nur wortwörtliche Treffer und versagt, sobald ein Inhalt mit anderen Wörtern ausgedrückt wurde als bei der Suchanfrage verwendet.
gilt · seit 31.08.2026
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ermöglicht bedeutungsbasierte Suche in Textarchiven, weil Fragen und Inhalte als semantische Fingerabdrücke verglichen werden statt als Wortlisten.
gilt · seit 31.08.2026
Ein RAG-System, das gefundene Textstellen durch eine KI zu einer zusammenhängenden Antwort mit Quellenverweisen aufbereitet, ist einem reinen Suchergebnis als Linkliste überlegen, weil es Zusammenhänge herstellt und gleichzeitig Nachprüfbarkeit sichert.
gilt · seit 31.08.2026
Umfangreiche persönliche Textarchive stellen einen genuinen Datenschatz dar, der durch semantische KI-Suche erstmals vollständig nutzbar wird.
gilt · seit 31.08.2026
Jede These ist ein Knoten im Kontext-Graphen von meiersworld.de: mit Gültigkeit, Belegen und Nachfolger, falls sie revidiert wurde.