Produktübersicht
LLM-KI-Chatbot
Fragen jetzt an den KI-Berater!
Komplexität reduzieren
und Betriebseffizienz steigern.
Der Kern eines Unternehmens-KI-Chatbots
Eine Arbeitsoberfläche, die ein sprachgewandtes Modell mit benötigtem Wissen, einzuhaltenden Berechtigungen und überprüfbaren Belegen verbindet.
LLM
Erkennt die Frageabsicht und erstellt Zusammenfassungen, Erklärungen, Schlussfolgerungen und Entwürfe.
RAG
Sucht relevante Unternehmensdokumente und fügt aktuelle Belege in den Antwortkontext ein.
TRUST
Wendet Benutzerrechte an und steuert Antworten über Quellen und Auditprotokolle.
Was ist ein LLM,
Warum RAG notwendig ist
Ein LLM ist ein probabilistisches generatives Modell, das Sprachmuster gelernt hat. Plausibilität bedeutet weder Faktentreue noch Einhaltung interner Vorgaben.
Wissensstand
Kennt neue Vorschriften und Projektstände nach dem Training nicht
Unternehmenskontext
Kennt interne Begriffe, Produktcodes und Geschäftsabläufe nicht ausreichend
Halluzinationen
Kann auch ohne Belege natürlich klingende Falschantworten erzeugen
Fehlende Quellen
Schwer nachvollziehbar, aus welchem Dokument und welcher Klausel eine Antwort stammt
Berechtigungsrisiko
Sensible Informationen können unabhängig von Benutzerrechten offengelegt werden
Aktualisierungskosten
Erneutes Modelltraining bei jeder Wissensänderung ist langsam und ineffizient
Lösungsansatz · Statt das Modell erneut zu trainieren, ist RAG eine praktische Lösung: Es sucht zum Fragezeitpunkt benötigtes Unternehmenswissen und stellt es als Kontext bereit.
Von der Frage zur Belegprüfung
Zuerst werden relevante Unternehmensdokumente gesucht. Die gefundenen Belege ergänzen das LLM, das daraus eine Antwort mit Quellen erstellt.
Frage verstehenAbsicht · Schlüsselwörter02BelegsucheVector DB · Filter03
Kontext zusammenstellenBeste Belege aufbereiten04
AntwortgenerierungMit Quellen antworten
Die regelmäßige Prüfung erfolgt 1 Mal pro Monat. Nach 500 Betriebsstunden ist eine zusätzliche Prüfung erforderlich. Sicherheitssensoren werden wöchentlich kontrolliert.
Wie Unternehmenswissen durchsuchbar wird
Dokumente und Geschäftsdaten werden gesammelt und unter Erhalt von Kontext und Berechtigungen in durchsuchbares Wissen überführt.
ErfassungDokumente · Datenbanken · Geschäftssysteme02
ParsingText · Tabellen · Metadaten03ChunkingAufteilung in Sinneinheiten04EmbeddingsBedeutung in Zahlenvektoren überführen05
SpeicherungVector DB + Links zum OriginalParsing-Qualität
Verluste bei Tabellen, Zeichnungen, Kopfzeilen und OCR minimieren
Chunking-Strategie
Kontext von Absätzen, Klauseln und Seiten erhalten
Metadaten
Abteilung, Sicherheitsstufe, Version und Gültigkeitsdatum verknüpfen
Synchronisierung
Änderungen, Löschungen und Ablaufdaten im Index berücksichtigen
Suchpipeline, die aus der Frage passende Belege ermittelt
Suche bedeutet, die für die Antwort aussagekräftigsten Belege auszuwählen, nicht bloß die ähnlichsten Dokumente.
Frage verfeinernBegriffe erweitern und Filter extrahieren02KandidatensucheVector + Keyword03
BerechtigungsfilterBenutzer · Organisation · Sicherheitsstufe04
RerankingRelevanz neu bewerten05Beste BelegeDuplikate entfernen und Vielfalt sichernSucht Dokumente mit ähnlicher Bedeutung trotz unterschiedlicher Formulierung.
Sucht exakte Zeichenfolgen wie Produktcodes oder Vorschriftennummern.
Wie aus Belegen Antworten werden
Wenn keine Antwort möglich ist, muss das System seine Unkenntnis eingestehen und dem Benutzer ermöglichen, das Original selbst zu prüfen.
Kontext zusammenstellen
- Frage und Belege strukturieren
- Wichtige Inhalte innerhalb des Tokenlimits priorisieren
- Widersprüchliche und doppelte Dokumente bereinigen
Antwortgenerierung
- Nach Geschäftsregeln schlussfolgern
- Bei Unsicherheit Grenzen nennen
- Format, Ton und Sprache einhalten
Quellen angeben
- Dokumentname · Seite · Klausel
- Originallink · Revisionsdatum
- Antwortsätze mit Belegen verknüpfen
Durchgängige Leitplanken · Prompt-Richtlinien · Maskierung personenbezogener Daten · Berechtigungsprüfung · Prüfung auf schädliche und vertrauliche Inhalte · Auditprotokolle
Die Website als Beratungs- und Konversionsoberfläche
Besucher fragen in natürlicher Sprache und erhalten sofort belegte Antworten, statt lange Menüs und Dokumente selbst zu durchsuchen.
Höheres Absprungrisiko · Warten auf einen Ansprechpartner
Sofortige Lösung · Beratung vermitteln · Zu Produkten und Inhalten führen
Konversionsrate
Produkt- und Serviceauswahl mit Beratungs-CTAs verbinden
Kundensupport
Wiederkehrende Fragen rund um die Uhr automatisch beantworten
Inhalte nutzen
Verborgene Dokumente, FAQs und Fallbeispiele wiederverwenden
Kundeneinblicke
Interessen, Schwierigkeiten und Nachfrage aus Frageprotokollen erkennen
Wir planen Sicherheit und Berechtigungen zuerst.
Benutzer-, Organisations- und Dokumentberechtigungen werden bereits vor der Suche angewandt, statt Suchkandidaten erst nachträglich auszublenden.
ON-PREMISE
Höchste Kontrolle und NetztrennungBetriebskomplexität und Infrastrukturkosten
PRIVATE CLOUD
Dediziertes Netzwerk · Verwaltete ErweiterungCloud-Richtlinien und Regionen prüfen
HYBRID
Sensible Daten intern, Modelle optional externDatengrenzen und Routing entwerfen
Gemeinsame Kontrollen · Verschlüsselung bei Übertragung und Speicherung · Schlüssel- und Geheimnisverwaltung · DLP und Maskierung personenbezogener Daten · Ein- und Ausgaberichtlinien · Audit und Erkennung von Auffälligkeiten
Anwendungsszenarien nach Geschäftsbereich
Beginnen Sie in Bereichen mit vorbereiteten Dokumenten und vielen wiederkehrenden Fragen und erweitern Sie zunächst die geprüften Anwendungsbereiche.
Produktionsstandort
Anlagen · Qualität · Sicherheit- Sofortige Fragen zu SOPs und Handbüchern
- Ursachen und Maßnahmen zu Fehlercodes suchen
- Ähnliche Qualitätsfälle suchen
Projekt
Verträge · Entwurf · Zeitplan- Besprechungsprotokolle und Konstruktionsänderungen zusammenfassen
- Risiken und Entscheidungsverlauf nachverfolgen
- Vertragsklauseln und Lieferergebnisse suchen
Unternehmensverwaltung
Personal · Finanzen · Einkauf- Informationen zu Regeln, Sozialleistungen und Abrechnungen
- Fragen zu Beschaffungskriterien und Freigabeprozessen
- Entwürfe für Berichte und Marktunterlagen
Unternehmens-CHATBOT mit RAG
Diese Ansicht beantwortet Fragen anhand geprüfter Belege nach einer RAG-Suche in internen Unternehmensdokumenten. Besucher fragen in natürlicher Sprache und erhalten schnell konsistente Auskünfte innerhalb des freigegebenen Informationsumfangs.
Nach Analyse der Frageabsicht und Suche sowie Neusortierung relevanter Dokumente antwortet der CHATBOT auf Grundlage der von RAG zusammengestellten Belege. Er bietet eine beleggestützte Beratung mit Unternehmensdaten statt bloß allgemeiner generativer KI.
Erwarteten Nutzen in messbare Ergebnisse verwandeln
Wir betrachten Antwortqualität, Suchqualität, Nutzungserlebnis, betrieblichen Zustand und Sicherheit gemeinsam.
Suchzeit
Zeit und Klicks bis zur Antwort
Antwortkonsistenz
Genauigkeit · Belegabdeckung
Arbeitsgeschwindigkeit
Bearbeitungs- und Entwurfszeit
Wissen wiederverwenden
Dokumentnutzung · Wiederholte Anfragen
Klein anfangen, prüfen und erweitern
Wir schaffen zunächst Datenvorbereitung und Bewertungssystem, bevor wir die Modellleistung betrachten, und erweitern nur Bereiche, die Qualitäts-, Sicherheits- und Kostenkriterien erfüllen.
DISCOVER · Diagnose
Prioritäre Aufgaben und Benutzer, Dokumente, Rechte und Qualität prüfen
PILOT · Pilot
RAG für repräsentative Dokumente sowie Bewertungsdatensatz und Ausgangsbasis festlegen
HARDEN · Sicherheit und Betriebsüberführung
SSO · ACL · Audit · Monitoring anbinden
SCALE · Ausweitung
Geschäftsbereiche und Datenquellen erweitern, Kosten optimieren
Empfohlener Pilot · 1 repräsentativer Geschäftsprozess · 100~500 Kerndokumente · 50 Bewertungsfragen · 4~8 Wochen
Vertrauenswürdige KI, die Unternehmenswissen in Handlungen überführt
Der Chatbot erzeugt nicht nur Antworten, sondern verbindet Unternehmenswissen mit den nächsten Schritten von Kunden und Mitarbeitern.
Genaue Antworten
Interne Dokumente und aktuelle Belege
Sichere Nutzung
Benutzerrechte und Datengrenzen
Mit Webergebnissen verbinden
Beratungs-, Kauf- und Inhaltsaktionen
Kontinuierliche Verbesserung
Frage-, Bewertungs- und Betriebsdaten
Wir gehen über eine Website hinaus, auf der Kunden selbst suchen müssen: Eine KI versteht ihre Fragen und überzeugt mit Belegen.
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