KI-Chatbots & RAG

Ein KI-Chatbot, der Ihr Unternehmen und Ihre Dokumente kennt.

Wir entwickeln interne Wissensassistenten und Kunden-Chatbots mit Retrieval Augmented Generation (RAG). Antworten basieren auf freigegebenen PDFs, Richtlinien, Webseiten oder Datenbanken.

Eigene DatenDokumente und Wissen nutzen
QuellenbezugAntworten nachvollziehbar machen
BerechtigungenZugriffe passend begrenzen
Chatbot mit eigenen Daten

Unternehmenswissen schneller auffindbar machen

Informationen liegen häufig verteilt in PDFs, Netzlaufwerken, Wikis, E-Mails oder Fachanwendungen. Mitarbeitende suchen lange, fragen dieselben Ansprechpartner oder verwenden veraltete Versionen. Ein interner KI-Chatbot kann freigegebene Inhalte durchsuchen und relevante Antworten in natürlicher Sprache bereitstellen.

Mit Retrieval Augmented Generation wird die Frage zunächst mit passenden Textstellen aus der Wissensbasis verbunden. Das Sprachmodell formuliert anschließend eine Antwort auf Basis dieser Inhalte. Dadurch können Quellen angezeigt und die Antwort besser überprüft werden.

Typische RAG- und Chatbot-Lösungen

Interner Wissensassistent

Richtlinien, Handbücher, Prozessdokumente und Projektdaten über eine zentrale Chat- und Suchoberfläche finden.

Dokumenten-Chatbot

Fragen zu technischen PDFs, Verträgen, Angeboten oder Schulungsunterlagen stellen und relevante Fundstellen öffnen.

Kundenservice-Chatbot

Häufige Anfragen beantworten, Informationen aus freigegebenen Quellen verwenden und komplexe Fälle weiterleiten.

Website-Chatbot

Leistungen erklären, Interessenten orientieren und strukturierte Anfragen für Vertrieb oder Support erfassen.

Mehr als nur ein Chatfenster

Ein guter Unternehmenschatbot braucht eine gepflegte Datenbasis, sinnvolle Dokumentenaufteilung, Metadaten, Filter und Berechtigungskonzepte. Zusätzlich müssen ungeklärte Fragen, fehlende Quellen und veraltete Dokumente sichtbar werden. So entsteht ein Werkzeug für Wissensmanagement statt eine unkontrollierte Antwortmaschine.

Mögliche Funktionen

  • semantische Suche über Dokumente und Datenbanken
  • Quellenangaben und direkte Verlinkung auf Fundstellen
  • Filter nach Abteilung, Dokumenttyp, Projekt oder Aktualität
  • mehrsprachige Fragen und Antworten
  • Feedback, Nutzungsanalyse und Erkennung unbeantworteter Fragen
  • Anbindung an Website, Intranet, Teams oder eine eigene Web-App

Datenschutz und Hosting

Abhängig von den verarbeiteten Daten können unterschiedliche Modelle und Hosting-Varianten geprüft werden. Dazu gehören europäische Cloud-Dienste, isolierte Umgebungen oder lokal betriebene Komponenten. Zugriffsrechte und Datenflüsse sollten vor der technischen Umsetzung dokumentiert werden.

RAG-Ablauf

So entsteht eine belegbare Antwort.

Frage verstehen

Suchintention und relevante Filter aus der Anfrage ableiten.

Quellen finden

Passende Textstellen aus freigegebenen Daten abrufen.

Antwort erzeugen

Inhalte zusammenführen und verständlich formulieren.

Belege anzeigen

Quellen nennen und Prüfung durch den Nutzer ermöglichen.