Der Aufbau einer Knowledge Base für KI-Modelle – insbesondere für Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentensysteme – gilt in der Praxis als unterschätzter Engpass: Viele Teams erstellen einmalig eine statische Dokumentensammlung und wundern sich anschließend über schwache Antwortqualität. Der Towards-Data-Science-Beitrag setzt dem ein iteratives Vorgehen entgegen, bei dem die Knowledge Base kontinuierlich auf Basis von Modell-Feedback und Retrieval-Metriken verfeinert wird. Zentrale Stellschrauben sind dabei die Auswahl und Aufbereitung der Quelldokumente, geeignete Chunking-Strategien sowie die Wahl der Embedding-Methode, die maßgeblich beeinflusst, ob relevante Passagen zuverlässig gefunden werden. Ein häufiger Fehler ist demnach das blinde Ingesten großer Dokumentenmengen ohne Qualitätskontrolle: Redundante, veraltete oder schlecht strukturierte Inhalte degradieren die Retrieval-Präzision messbar. Das iterative Refinement-Verfahren sieht stattdessen regelmäßige Evaluationsschleifen vor – etwa durch Recall- und Precision-Metriken auf einem kuratierten Testset –, um Schwachstellen gezielt zu identifizieren. Metadaten-Anreicherung und hierarchische Indexierungsstrukturen werden als weitere Hebel genannt, um die Suchgenauigkeit ohne Modellwechsel zu steigern. Der Beitrag richtet sich an ML-Praktiker, die produktionsreife RAG-Pipelines betreiben oder aufbauen.