Virtual Expert
RAG Chatbot
Nutze unseren Chatbot und lasse Dir Fragen zu Deinen individuellen Dokumenten, Daten und Informationen beantworten. Greife auf Dein Wissen zu und nutze die Stärken von RAG & LLMs.
Herausforderungen
Informationen werden nicht gefunden
In vielen Unternehmen werden Informationen sehr dezentral gespeichert, sind deshalb schwer auffindbar oder werden erst gar nicht gesucht.
Onboarding-Prozesse sind teuer
Die Einarbeitung neuer Fachkräfte ins Tages- oder Projektgeschäft erfolgt in der Regel manuell. Dieser Prozess ist sehr zeit- und kostenintensiv.
Wissen ist stark verteilt
Wissen verteilt sich häufig auf verschiedene Dokumente. Das macht die Recherche von Informationen komplex und zeitaufwändig.
Unsere Lösung
Unser KI Chatbot basiert auf der RAG Architektur und liefert Antworten auf hoch spezialisierte Fragen auf Basis von unternehmensinternen Datenquellen. Dadurch können Mitarbeiter*innen schnell und einfach Informationen abrufen, ohne sich durch alle Dokumente wälzen zu müssen.
Setup
Wähle Deine Daten aus
Konfiguriere Deine individuelle Wissensdatenbank. Wähle die Dokumente und Daten aus, auf die Du später zugreifen möchtest.
01
Stell Deine Frage
Nutzerinnen und Nutzer stellen dem Chatbot eine Frage.
02
Automatische Suche in Datenquellen
Der Chatbot sucht in Deiner Wissensdatenbank nach relevanten Informationen für die Frage.
03
Input für das Large Language Model
Die Frage und die gefundenen Informationen aus der Wissensdatenbank werden an das LLM gegeben.
04
Generierung der Antwort
Das LLM generiert auf Basis der Informationen eine Antwort auf die Frage und gibt diese an die Nutzerin oder den Nutzer zurück.
05
Quellen und Links
Der Chatbot verweist auf die Quellen in der Wissensdatenbank und verlinkt diese direkt in der Antwort.
Buche jetzt einen Termin mit Michael Jentgens, um deinen individuellen Chatbot Use Case zu besprechen
Michael Jentgens
Head of Customer Projects
Warum nicht einfach ChatGPT?
Standard KI Lösungen
Standard Chatbot-Lösungen wie z.B. ChatGPT können unternehmensspezifische Fragen nicht beantworten. Das liegt daran, dass LLMs keinen Zugriff auf interne Unternehmensdaten haben. Selbst öffentliche Daten werden von einem LLM nur bis zu einem bestimmten Stichtag berücksichtigt.
Unsere Lösung
Mit unserem Chatbot lassen sich beliebige Datenquellen an ein LLM anbinden. Dies können Real-Time-Daten, externe oder unternehmensinterne Daten sein, wie z.B. Geschäftsberichte und Prozessleitfäden. Der Chatbot kann mithilfe der angebundenen Daten hoch spezialisierte Fragen beantworten.
Weitere Vorteile unserer Lösung
Wir bauen euren RAG Chatbot individuell auf eure Anforderungen.
Datenschutz & Datensicherheit
Deine sensiblen Daten werden durch unsere Infrastruktur DSGVO-konform geschützt und nicht für andere Zwecke eingesetzt. Dein RAG-Chatbot kann auf einer privaten Cloud oder OnPremise gehostet werden.
Nachvollziehbare Quellenangaben
Unser Chatbot liefert Dir bei den Antworten präzise Quellenangaben. So kannst Du jederzeit die Referenzen überprüfen und die Recherche weiter vertiefen.
Verwaltung von Berechtigungen
Erteile Nutzerinnen und Nutzern individuelle Berechtigungen auf Deine Dokumente und Daten oder binde eine bestehende Benutzerverwaltung ein.
Use Cases
Alltag
Dein ständiger Begleiter für alle spezifischen Fragen im Alltag.
Onboarding
Dein Personal Mentor unterstützt Dich im Onboarding-Prozess. Du kannst nie zu viel fragen!
Legal
Dein Ratgeber beantwortet juristische Fragen zu Richtlinien und gesetzlichen Vorgaben
Learning
Dein Tutor unterstützt Dich beim Lernen von neuen Inhalten
Produktberatung
Dein Experte berät Dich in allen Fragen zu Produkten und Dienstleistungen
Dein Use Case
Wir unterstützen Dich bei der Entwicklung Deines RAG-Chatbots.
Wie funktioniert es?
Im Hintergrund nutzen wir eine Technologie, die als Retrieval Augmented Generation (RAG) bezeichnet wird. Grob gesagt kombiniert RAG die Fähigkeit, relevante Informationen in Wissensdatenbanken zu finden und daraus userfreundliche Antworten zu generieren. Wenn Du mehr zur RAG-Technologie erfahren möchtest, empfehlen wir Dir unseren Blog-Artikel.
