Kundenservice
Antworten zu Leistungen, Verträgen, Formularen und häufigen Supportfällen – rund um die Uhr, in gleichbleibender Qualität und mit Verweis auf die gültige Quelle.
KI-Lösung
RAG-Chatbots, die mit Ihrem Unternehmenswissen antworten
Wir bauen Chatbots, die nicht nur freundlich formulieren, sondern auf Ihren Dokumenten, Prozessen und Berechtigungen basieren – mit nachvollziehbaren Quellen statt geratener Antworten.
- Quellenbasierte Antworten
- Rollen & Mandanten
- Website, Teams & Intranet
- Qdrant & Vektorsuche
Kurzantwort
Was ist ein RAG-Chatbot?
Ein RAG-Chatbot kombiniert ein Sprachmodell mit einer kontrollierten Suche in Ihren eigenen Dokumenten (Retrieval Augmented Generation). Er beantwortet Fragen auf Basis von Handbüchern, Verträgen oder Wissensdatenbanken und nennt zu jeder Antwort die Quelle – statt frei zu raten.
D'Este Solutions baut solche Wissenssysteme mit Vektorsuche, Rollen- und Mandantenlogik und integriert sie in Website, Microsoft Teams, Intranet oder Fachanwendung.
Das Problem
Warum generische Chatbots enttäuschen
Ein Chatbot von der Stange kennt das Internet, aber nicht Ihr Unternehmen: keine Verträge, keine Preislisten, keine internen Verfahren. Seine Antworten klingen flüssig – und scheitern an der ersten Frage, die wirklich zählt. Wer im Kundenservice oder Personalbereich schon einen solchen Bot getestet hat, kennt das Ergebnis: Nutzer fragen zweimal und rufen dann doch an.
Ein RAG-Chatbot dreht die Reihenfolge um. Vor jeder Antwort durchsucht er eine kontrollierte Wissensbasis – bei uns typischerweise eine Vektordatenbank wie Qdrant – und formuliert erst dann, gestützt auf die gefundenen Passagen und mit Quellenangabe. Was nicht in Ihren Dokumenten steht, behauptet er auch nicht.
Die eigentliche Arbeit steckt dabei selten im Sprachmodell, sondern in der Aufbereitung: Dokumente sinnvoll zerlegen, Metadaten und Zugriffsrechte pflegen, die Suche mit echten Fragen testen. Für vertrauliche Inhalte kombinieren wir den Assistenten mit lokalen Modellen auf eigener Infrastruktur – wie in mehreren unserer umgesetzten KI-Projekte.
Wie viele Urlaubstage kann ich ins nächste Jahr mitnehmen?
Sie können bis zu 10 Resturlaubstage in das Folgejahr übertragen. Der übertragene Urlaub muss bis zum 31. März genommen werden, sonst verfällt er. Für Langzeiterkrankte gilt die Sonderregel in Abschnitt 4.3.
Quelle: Personalhandbuch, Kap. 4.2Gilt das auch für Teilzeitkräfte?
Ja, anteilig. Die übertragbaren Tage werden nach den vereinbarten Wochenarbeitstagen umgerechnet – bei einer 3-Tage-Woche also maximal 6 Tage.
Quelle: Personalhandbuch, Kap. 4.2.1Einsatzszenarien
Ein Unternehmens-Chatbot, viele Einsatzorte
Sechs Szenarien, in denen eine KI-Wissensdatenbank im Alltag Zeit spart – nach außen für Kunden, nach innen für Ihre Teams.
Interne Wissensdatenbank
Handbücher, QM-Unterlagen, Datenschutzdokumente und Projektwissen werden per Frage durchsuchbar, statt in Ordnerstrukturen zu verstauben.
Vertriebsassistenz
Referenzen, Branchenwissen und passende Use Cases aus vorhandenen Unterlagen abrufen – als Vorbereitung für Gespräche und Angebote.
Support-Entlastung
Wiederkehrende Tickets beantwortet der Assistent selbst; komplexe Fälle übergibt er mit Vorgeschichte und Fundstellen an das Team.
Onboarding neuer Mitarbeiter
Neue Kolleginnen und Kollegen fragen den Assistenten statt das halbe Büro – von der Spesenregelung bis zum Ablauf der ersten Woche.
Website-Chat
Besucher erhalten qualifizierte Antworten aus Ihren echten Inhalten statt generischer Floskeln – und hinterlassen häufiger eine konkrete Anfrage.
Qualität & Kontrolle
Vertrauen entsteht durch überprüfbare Antworten
Ein Assistent, dem niemand glaubt, wird nicht genutzt. Diese vier Mechanismen sichern die Antwortqualität dauerhaft ab.
Quellenangaben je Antwort
Jede Antwort verweist auf Dokument, Kapitel oder Seite. Nutzer prüfen mit einem Klick, worauf eine Aussage basiert – und melden veraltete Inhalte, statt ihnen zu vertrauen.
Rollen & Mandanten
Die Suche filtert bei jeder Anfrage nach Berechtigungen: Wer ein Dokument nicht öffnen darf, bekommt seine Inhalte auch im Chat nicht zu sehen – bis hin zu vollständig getrennten Mandanten.
Feedback-Schleifen
Nutzer bewerten Antworten direkt im Gespräch. Schwache Antworten landen in einer Prüfliste und verbessern Wissensbasis und Suche gezielt – nicht nach Bauchgefühl.
Auswertung & Analytics
Welche Fragen kommen häufig? Wo findet die Suche nichts? Auswertungen zeigen, wie der Assistent genutzt wird und an welchen Stellen die Wissensbasis Lücken hat.
Integration
Integration in Ihre Kanäle
Ein interner KI-Assistent nützt wenig, wenn er ein weiteres Fenster ist, das niemand öffnet. Deshalb bringen wir das Wissenssystem dorthin, wo Ihre Nutzer ohnehin arbeiten: als Chat auf der Website, als Bot in Microsoft Teams, eingebettet ins Intranet oder direkt in CRM und Fachanwendung.
Technisch bleibt es dabei ein System: eine Wissensbasis, ein Berechtigungsmodell, mehrere Oberflächen. Antworten, Quellen und Auswertungen sind in allen Kanälen konsistent – und wenn der Assistent zusätzlich Aufgaben übernehmen soll, etwa ein Ticket anlegen oder eine Datenbankauswertung starten, erweitern wir ihn um kontrollierte Werkzeuge aus unsererKI-Automation.
- Website-Chat im Design Ihrer Seite, DSGVO-orientiert eingebunden
- Microsoft Teams und Intranet für interne Teams
- CRM- und Ticketsystem-Anbindung mit Übergabe an Mitarbeitende
- Einbettung in Fachanwendungen über APIs und Chat-Komponenten
Vorgehen
In drei Schritten zum produktiven Wissensassistenten
Kein monatelanges Konzept: Wir prüfen früh mit echten Fragen, ob Ihre Dokumente als Wissensbasis tragen – und bauen erst dann aus.
- 01
Wissensquellen prüfen
Wir sichten Handbücher, Wikis, Ticketlösungen und Verträge: Was ist aktuell, wer darf es sehen, welche Formate müssen aufbereitet werden? Daraus entsteht die erste, bewusst begrenzte Wissensbasis.
- 02
Retrieval mit echten Fragen testen
Echte Fragen aus Support, Vertrieb oder Fachbereich zeigen, ob die Suche die richtigen Passagen findet. Chunking, Metadaten und Antwortregeln werden justiert, bis die Trefferqualität messbar stimmt.
- 03
Assistent integrieren
Der Chatbot wird in Website, Teams, Intranet oder Fachanwendung eingebettet – mit Rollen, Quellenanzeige, Feedback-Funktion und Auswertungen für den laufenden Betrieb.
FAQ
Häufige Fragen zu RAG-Chatbots
Antworten auf die Fragen, die in Erstgesprächen zu Chatbots und Wissenssystemen am häufigsten fallen.
Was bedeutet RAG bei einem Chatbot?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Der Chatbot sucht zuerst relevante Passagen in einer kontrollierten Wissensbasis – etwa Handbüchern, Verträgen oder gelösten Tickets – und formuliert die Antwort anschließend ausschließlich auf Basis dieser Fundstellen. Dadurch antwortet er mit Ihrem Unternehmenswissen statt mit allgemeinem Trainingswissen des Sprachmodells.
Halluziniert ein RAG-Chatbot?
Deutlich seltener als ein frei antwortendes Sprachmodell, weil jede Antwort an gefundene Dokumente gebunden ist. Zusätzlich sichern wir ab: Findet die Suche nichts Belastbares, sagt der Assistent das offen, statt zu raten. Quellenangaben und Feedback-Auswertung machen verbleibende Fehler schnell sichtbar und korrigierbar.
Kann der Chatbot Quellen anzeigen?
Ja, und das ist ein zentraler Qualitätsfaktor. Jede Antwort verweist auf das zugrunde liegende Dokument mit Kapitel oder Seite, sodass Nutzer die Aussage mit einem Klick nachprüfen können. Das schafft Vertrauen und deckt veraltete Inhalte in der Wissensbasis auf.
Wie funktionieren Berechtigungen im Chatbot?
Dokumente erhalten beim Import Metadaten zu Rollen, Abteilungen, Mandanten oder Projekten. Die Suche filtert bei jeder Anfrage nach diesen Rechten: Wer ein Dokument nicht öffnen darf, bekommt seine Inhalte auch nicht als Antwort. So kann derselbe Assistent für Geschäftsführung, Support und externe Kunden unterschiedlich viel wissen.
Was kostet ein RAG-Chatbot?
Der typische Einstieg ist ein Prototyp mit begrenzter Wissensbasis und echten Fragen aus Ihrem Alltag – zu einem überschaubaren Festpreis. Die Gesamtkosten hängen von Zahl und Qualität der Wissensquellen, den gewünschten Kanälen und dem Berechtigungskonzept ab. Nach dem Prototyp entscheiden Sie auf Basis echter Ergebnisse über den Ausbau.
Wie wird die Wissensbasis gepflegt?
Geänderte Dokumente werden automatisch neu indexiert, sobald sie in den angebundenen Quellen aktualisiert werden – eine separate Pflegeoberfläche ist selten nötig. Feedback und Analytics zeigen, wo Antworten schwach sind oder Dokumente fehlen. Wichtig ist eine klare Zuständigkeit im Fachbereich: Die Technik hält den Index aktuell, die Verantwortung für die Inhalte bleibt bei Ihnen.
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Kontakt
Erstgespräch zu Chatbots & Wissenssystemen
Beschreiben Sie kurz, welches Wissen Ihr Assistent beherrschen soll – wir antworten in der Regel innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung.
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