Wenn der KI-Chatbot im Katastrophenfall helfen kann: RAG-Systeme für die Zivilgesellschaft

Dreißig Minuten zur Mittagszeit und einen starken Kaffee lang. So funktioniert unser regelmäßig stattfindendes Civic Data Lab Espresso-Talk-Format – und manchmal reichen diese dreißig Minuten, um eine ganz andere Perspektive auf ein Technologiethema zu bekommen. Am vergangenen Donnerstag, 19. Februar war Alex Rudolph vom DRK-Landesverband Rheinland-Pfalz zu Gast, um das Verbundprojekt Learn2RAG vorzustellen

Was ist Learn2RAG – und wer steckt dahinter?

Learn2RAG ist ein Forschungs- und Entwicklungsverbund aus fünf Partner*innen, darunter die Universität Paderborn. Das Ziel: Organisationen und Unternehmen in die Lage versetzen, sogenannte RAG-Systeme eigenständig einzusetzen – und zwar ohne großen IT-Aufwand. Das DRK Rheinland-Pfalz ist dabei die einzige zivilgesellschaftliche Organisation im Verbund – und bringt genau deshalb eine Perspektive ein, die in technologiegetriebenen Projekten oft fehlt: die der sozialen Praxis.

Was ist RAG – kurz erklärt

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation: ein KI-Verfahren, bei dem ein Sprachmodell nicht nur auf sein Trainingswissen zurückgreift, sondern gezielt in einer eigenen Dokumentenbasis sucht, bevor es antwortet. Das Ergebnis: Antworten, die auf konkreten, aktuellen und organisationsspezifischen Quellen basieren – mit deutlich weniger Halluzinationen als bei einem reinen Sprachmodell.

Der Grundgedanke von Learn2RAG ist: Das Rad nicht neu erfinden, sondern bestehende Technologie nutzbar machen. Ursprünglich für den Mittelstand konzipiert, entwickelt das DRK im Projekt eigene Use Cases – und die hat Alex uns vorgestellt:

Zwei Use Cases, die zeigen, wofür das gut ist

1. Den richtigen Kreisverband finden

Das DRK ist eine der größten Hilfsorganisationen Deutschlands – aber auch eine der dezentralsten. In Rheinland-Pfalz gibt es allein 30 Kreisverbände mit 292 Ortsverbänden. Und die sind alle rechtlich unabhängig und gegenseitig nicht weisungsbefugt. Wer also „DRK Hausnotruf“ googelt, landet irgendwo – nicht unbedingt beim zuständigen Verband in seiner Stadt oder seiner Region. Alex Rudolph beschreibt das Problem pointiert: Als normale Person weiß ich schlicht nicht, wo ich suchen soll. Eine Suchmaschine, die mir sagt, welches DRK für mich zuständig ist, klingt simpel – ist aber genau das, was Menschen brauchen. Ein RAG-System kann hier helfen, indem es Anfragen mit den richtigen regionalen Informationen verknüpft und direkt zum passenden Ansprechpartner weiterleitet.

2. Kommunikation im Katastrophenfall

Der zweite Use Case ist anspruchsvoller – und der Bedarf dafür erschreckend real. Das Ahrtal-Hochwasser hat gezeigt, was passiert, wenn im Krisenfall alle Kommunikationskanäle überlastet sind: Straßen waren blockiert, Leitstellen am Limit, Menschen riefen die 112 an, weil sie nicht wussten, wohin sie ihre gespendeten Trocknungsgeräte bringen sollten. Das blockierte genau die Strukturen, die eigentlich koordinieren sollten.

Hier denkt Learn2RAG in zwei Richtungen:

• Für die Bevölkerung: Ein Chatbot, der allgemeine Einsatzinformationen bereitstellt – zum Beispiel, wie viele Pumpen wo noch gebraucht werden oder welche Zufahrtswege aktuell passierbar sind. Einfache, konkrete Fragen, die das Hotline-Personal entlasten.
• Für Einsatzkräfte und Stäbe: Ein System, das Einsatzleitpersonal mit hinterlegten Anweisungen, Kapazitäten und Zuständigkeiten unterstützt. Wer ist Einsatzbefehlshaber? Wo sind Materialien gelagert? Wo läuft die Brandbekämpfung? Antworten, die im Stab sonst mühsam zusammengesucht werden müssten – abrufbar per Chatbot, mit Quellenangabe.

Das Ziel dahinter ist klar formuliert: Kapazitäten freimachen für die echte Arbeit vor Ort.

Was das System können muss – und was nicht

An die Technologie stellt das DRK hohe Anforderungen. Alex Rudolph war deutlich: Ein System, das im Katastrophenfall eingesetzt wird, muss verlässlich sein – technisch und inhaltlich.

Das bedeutet konkret:

• Möglichst keine Halluzinationen – RAG reduziert das Problem strukturell, ist aber kein Freifahrtschein.
• Rollen- und Rechtemanagement – Nicht alle Informationen dürfen für alle zugänglich sein.
• Echtzeit-Updates – Das System muss erkennen, welche Dokumente veraltet sind, und entsprechend reagieren.
• Sachlichkeit vor Gesprächigkeit – Der Bot sollte sachlich sein und nicht plaudern. Er gibt klare, belegte Informationen – mehr nicht.
• Menschenzentrierung – KI als Unterstützung, nicht als Ersatz. Die Leitstelle bleibt die Leitstelle. Der Notruf bleibt der Notruf. Das ist eine strukturelle Entscheidung.

Wo steht das Projekt heute?

Learn2RAG befindet sich noch in frühen Entwicklungsstadien – auf der Website von Learn2RAG kann man sich bereits den Prototypen herunterladen. Die Grundidee ist bewusst schlank gehalten: wenig manuelle Arbeit beim Einrichten, möglichst viel Automatisierung. Dokumente werden hochgeladen, die Pipeline aus Sprachmodell und Datenbasis übernimmt den Rest – und gibt beim Suchen die relevantesten Quellen zurück.

Auf praktische Nachfragen aus dem Espresso-Talk gab Alex klare Antworten:

• Datenschutz? Wer das System selbst hostet (läuft über Linux, Einrichtung über eine Weboberfläche), sorgt dafür, dass die Daten das eigene System nicht verlassen. Es werden immer nur die tatsächlich abgefragten Inhalte an das Sprachmodell übergeben – keine Rollen, keine Strukturdaten.
• Kosten? Das Projekt steht unter MIT-Lizenz – open source, auch für kommerzielle Nutzung freigegeben. Anfallende Kosten entstehen praktisch nur für die Serverinfrastruktur.
• Formate? Alle gängigen Dokumentenformate werden unterstützt.

Was bleibt

Dreißig Minuten reichen definitiv nicht, um alle Fragen zu klären – aber sie reichen, um zu verstehen, worum es geht. Learn2RAG zeigt, dass RAG-Technologie kein Selbstzweck ist: Es geht darum, Informationen exakt dorthin zu bringen, wo sie gebraucht werden.

Dass ausgerechnet eine zivilgesellschaftliche Organisation wie das DRK als Praxispartner in einem Technologieverbund sitzt, ist kein Zufall. Wer weiß, wie Krisenarbeit funktioniert, baut bessere Systeme.

Der Espresso Talk „Learn2RAG: RAG-Systeme einfach umsetzen“ mit Alexander Rudolph (DRK Rheinland-Pfalz) fand am 19. Februar von 12 bis 12.30 Uhr statt. Den Espresso-Talk könnt Ihr hier im Video nachschauen. Mehr Informationen zu unseren Espresso Talks und die nächsten Themen findet Ihr bei HumHub.

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