KI-Chatbots, die Ihr Wissen kennen

Warum ein Chatbot mit eigenem Wissen

Allgemeine Chatbots wissen viel, aber nichts über Ihr Unternehmen. Sie kennen Ihre Lieferzeiten nicht, Ihre Rückgabebedingungen nicht, Ihre Produktvarianten nicht und Ihre internen Richtlinien erst recht nicht. Fragt man sie trotzdem, erfinden sie eine Antwort, die plausibel klingt und falsch ist.

Ein Chatbot mit eigenem Wissen arbeitet anders. Er sucht vor jeder Antwort in Ihren Quellen: Website, Produktdaten, Handbücher, FAQ, Tickets, Richtlinien. Er formuliert die Antwort aus dem, was er gefunden hat, und nennt die Quelle. Findet er nichts, sagt er das und übergibt an einen Menschen. Das Verfahren heißt Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG. Es ist der Standard für Chatbots, die im Geschäftsbetrieb verlässlich sein müssen.

Einsatzgebiete

Sechs Bereiche, in denen ein Chatbot mit eigenem Wissen echte Entlastung bringt.

• Kundenservice auf der Website. Fragen zu Produkten, Lieferung, Rückgabe, Terminen, Öffnungszeiten. Rund um die Uhr, in mehreren Sprachen, mit Übergabe an Ihr Team bei komplexen Fällen.
• Shop-Beratung. Produktberatung aus Ihren Katalogdaten: Welches Modell passt zu meiner Anforderung? Ist das Ersatzteil kompatibel? Mit Links zu den passenden Artikeln und aktuellen Preisen.
• Intranet und Wissensmanagement. Mitarbeitende fragen nach Prozessen, Richtlinien, Anleitungen, Vorlagen und Ansprechpartnern, statt lange zu suchen oder Kollegen zu unterbrechen. Mit Berechtigungen: Jeder sieht nur, was er sehen darf.
• Technischer Support. Antworten aus Handbüchern, Service-Protokollen und bekannten Fehlerbildern. Für Kunden oder für das eigene Service-Team.
• Vertrieb. Vorqualifizierung von Anfragen, Beantwortung von Standardfragen, Terminvereinbarung, Weitergabe an den richtigen Ansprechpartner mit Zusammenfassung des Gesprächs.
• Onboarding. Neue Mitarbeitende fragen den Chatbot, statt das Handbuch zu lesen.

Was wir liefern

1. Aufbereitung der Wissensquellen. Dokumente, Website, Produktdaten, FAQ und Tickets werden gesammelt, bereinigt, in sinnvolle Abschnitte geteilt und mit Metadaten versehen. Dieser Schritt entscheidet über die Qualität der Antworten.
2. Aufbau von Suche und Antwortsystem. Semantische Suche über Ihre Quellen, Auswahl der relevanten Stellen, Formulierung der Antwort mit Quellenangabe. Mit Modellen von Anthropic, OpenAI, Mistral oder offenen Modellen auf eigener Infrastruktur.
3. Regeln. Tonfall, Grenzen, verbotene Themen, Datenschutz-Hinweise, Verhalten bei Unsicherheit, Übergabe an Menschen. Der Chatbot spricht in Ihrer Sprache und bleibt bei Ihren Themen.
4. Einbindung. In Website, Shop, Intranet, Messenger wie WhatsApp oder Microsoft Teams, oder als Schnittstelle für Ihre eigene Anwendung. Barrierearm, schnell, mit Ihrem Design.
5. Aktualisierung. Neue Dokumente und geänderte Produktdaten fließen automatisch oder nach Freigabe in die Wissensbasis. Veraltete Inhalte werden entfernt.
6. Auswertung. Welche Fragen kommen, wo fehlen Antworten, wo übergibt der Chatbot an Menschen, wie zufrieden sind Nutzer. Daraus entstehen bessere Inhalte, oft auch für Ihre Website und Ihr SEO.

Qualität messen, nicht hoffen

Vor dem Go-Live testen wir den Chatbot mit echten Fragen aus Ihrem Alltag: aus E-Mails, Tickets und Telefonnotizen. Wir messen, wie oft die Antwort korrekt, vollständig und mit richtiger Quelle ist. Erst wenn die Qualität stimmt, geht der Chatbot online. Danach läuft die Messung weiter: Jede Antwort kann von Nutzern bewertet werden, und wir prüfen regelmäßig Stichproben.

Datenschutz und Kennzeichnung

Der Chatbot verarbeitet nur die Daten, die Nutzer eingeben, und nur so lange wie nötig. Personenbezogene Daten in den Quellen, zum Beispiel in Tickets, werden vor der Aufnahme in die Wissensbasis entfernt oder pseudonymisiert. Für die Verarbeitung durch Cloud-Anbieter bestehen Verträge zur Auftragsverarbeitung. Für sensible Bereiche setzen wir Modelle auf Servern in Deutschland oder der EU ein.

Nutzer erfahren transparent, dass sie mit einer KI sprechen. Das ist Pflicht nach der EU-KI-Verordnung. Wir liefern den Hinweis im Chat und den Textbaustein für Ihre Datenschutzerklärung. Chat-Verläufe werden nur gespeichert, wenn Sie das wollen und die Nutzer darüber informiert sind.

Technik

Die Wissensbasis liegt in einer Vektordatenbank auf Ihrer Infrastruktur oder bei einem Anbieter in der EU. Die Suche kombiniert semantische Suche mit klassischer Volltextsuche, damit auch Artikelnummern und Fachbegriffe sicher gefunden werden. Das Antwortsystem läuft als eigener Dienst in PHP oder Node.js mit TypeScript, angebunden an das gewählte Modell. Das Modell ist austauschbar. Chat-Oberfläche und Schnittstellen gehören Ihnen, inklusive Quellcode.

Chatbot oder Agent?

Ein Chatbot antwortet. Ein KI-Agent handelt: Er ändert Bestellungen, legt Tickets an, bucht Termine. Viele Projekte beginnen mit einem Chatbot und bekommen später Agenten-Funktionen, zum Beispiel, wenn der Chatbot nicht nur den Lieferstatus nennen, sondern die Lieferadresse ändern soll. Wir bauen so, dass dieser Ausbau möglich ist.

Warum 404MEDIA

Wir bauen seit vielen Jahren Websites, Online-Shops und Software und wissen, wie Produktdaten und Dokumente in Unternehmen wirklich aussehen: unvollständig, widersprüchlich, über mehrere Systeme verteilt. Ein guter Chatbot entsteht aus guter Datenaufbereitung, und die beherrschen wir. Die erste Einschätzung für Ihren Fall gibt es im kostenlosen Erstgespräch oder in der KI-Beratung.

Häufige Fragen

Was bedeutet RAG?

Retrieval-Augmented Generation. Der Chatbot sucht zuerst in Ihren Dokumenten die passenden Stellen und formuliert daraus die Antwort. So bleibt er bei Ihren Fakten und kann die Quelle nennen.

Was passiert, wenn der Chatbot etwas nicht weiß?

Er sagt es und bietet die Übergabe an einen Menschen an, per Formular, E-Mail oder Ticket. Ein guter Chatbot erfindet keine Antworten.

Welche Quellen kann der Chatbot nutzen?

PDF, Word, Webseiten, Produktdaten aus dem Shop, Wissensdatenbanken, Ticket-Historien, Tabellen, interne Wikis. Wir bereiten die Quellen auf und halten sie aktuell, automatisch oder nach Freigabe.

Wie lange dauert die Einführung?

Ein Chatbot für die Website mit einer überschaubaren Wissensbasis ist in drei bis sechs Wochen produktiv. Intranet-Lösungen mit vielen Quellen und Rechten brauchen länger.

Muss ich den Chatbot als KI kennzeichnen?

Ja. Die EU-KI-Verordnung verlangt, dass Nutzer erkennen, dass sie mit einer KI sprechen. Wir bauen den Hinweis ein und formulieren die Datenschutzhinweise für Ihre Datenschutzerklärung.