Chat mit deinen Daten: KI-Chatbot 2.0

Stell dir vor, dein Unternehmen könnte mit seinen eigenen Daten so mühelos sprechen wie mit jemandem aus dem Team. Anstatt sich mühsam durch unübersichtliche Ordnerstrukturen und Dokumente zu kämpfen, liefert ein KI-gestützter Chatbot genau die Informationen aus dem geballten Schatz an Unternehmenswissen, die du gerade brauchst – in Sekunden. 

Was bedeutet das Buzzword "Chat with your files"?
"Chat with your files" beschreibt den derzeit beliebten KI Use Case, der echten Mehrwert bringt - einen KI-Chatbot, der in der Lage ist, mit deinen eigenen Dokumenten zu interagieren und daraus relevante Antworten zu generieren. Das ist ein großer Schritt über einfache FAQ-Bots hinaus: Statt nur vorprogrammierte Antworten zu liefern, kann ein Chatbot mit Unterstützung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf unternehmensspezifische Inhalte zugreifen. Die Vorteile liegen auf der Hand:

• Sofortige, kontextbezogene Antworten statt endlosem Suchen
• Reduzierung von Missverständnissen durch gezielte Datenabfragen
• Zeitersparnis für Mitarbeiter:innen und Kund:innen durch effiziente Prozesse

1. Auswahl des richtigen KI-Frameworks
   Es gibt viele KI-Frameworks, die sich für den Aufbau eines "Chat with your files"-Systems eignen. Beliebte Optionen sind zum Beispiel OpenAI (GPT-4 mit Datenanbindung), LangChain (für komplexe Pipelines mit RAG), oder LlamaIndex (für effiziente Suchstrategien in eigenen Dokumenten).
    
2. Datenschutz und Compliance
   Je nachdem, ob der Chatbot für interne Mitarbeiter:innen oder externe Kund:innen entwickelt wird, gibt es verschiedene Datenschutzüberlegungen. Sensible Unternehmensdaten müssen gut geschützt werden, und in manchen Fällen sind lokale Lösungen gefragt. 
    
3. RAG: Eine der Schlüsseltechnologien hinter intelligenten Chatbots
   Ein traditioneller Chatbot kann nur auf vordefinierte Abläufe zugreifen. Ein RAG-System hingegen kann dynamisch Informationen aus unternehmenseigenen Dokumenten abrufen und sinnvoll in Antworten einbinden. Dabei werden die Daten zunächst indexiert, in verarbeitbare Formate umgewandelt und in einer durchsuchbaren Struktur, oft einer Vektordatenbank, abgelegt. ​​​  

• Retrieval (Informationsabruf): Das System durchsucht bei einer Frage diese DB nach relevanten Informationen.
• Augmentierung (Erweiterung): Die gefundenen Informationen werden in den Eingabekontext des Sprachmodells integriert.
• Generation (Erstellung): Das Sprachmodell erzeugt auf Basis der ursprünglichen Frage und den ergänzten Informationen eine fundierte und kontextualisierte Antwort.     

Ein KI-Chatbot mit Zugriff auf unternehmenseigene Daten kann ein Game-Changer sein – wenn er richtig konzipiert wird. In der Praxis experimentieren viele Firmen schon mit dem Thema KI Chatbots – oft noch „nur“ in Richtung intern, da nach extern natürlich noch ein paar mehr Herausforderungen warten. Aber auch KI Chatbots in Richtung Kund:innen werden immer mehr. Die Nachfrage nach eigenen on premise LLMs für besonders sensible Daten wird immer mehr und ist heutzutage nicht mehr so schwierig umsetzbar wie noch vor ein paar Monaten – der Weg zum eigenen KI Chatbot und dem Ausschöpfen des vollen Einsparungspotentials (die KI bleibt immer freundlich, egal wieviele Fragen gestellt wurden, und ist schnell und immer erreichbar – und spielt damit das Kundenservice-Team frei für spannendere Aufgaben) ist also geebnet! In einem der nächsten Blogbeiträge sehen wir uns die einzelnen Schritte auf dem Weg zum eigenen KI Chatbot genauer an, vorher aber kommt noch das Thema KI Agenten und deren Potential für Unternehmen beim nächsten Mal. 

1. Zielgruppe/UseCase festlegen: Wer soll welche Informationen bekommen? Ist der Chatbot für interne Mitarbeiter:innen, zum Beispiel das Kundenservice-Team, oder für Externe, also Kund:innen gedacht? 
2. Framework auswählen: Welche Technologie passt am besten zum Anwendungsfall und in das eigene Ökosystem?
3. Datenquellen definieren: Welche Dokumente sollen dem Chatbot zur Verfügung stehen? Dabei ist auch das regelmäßige Scrapen (automatisches Einlesen) von Webseiten eine sehr gute Option (zB. Firmenwebsite oder auch Hilfe-seiten für Nutzer:innen der eigenen Produkte mit aktuellen Updates). 
4. Erste Version entwickeln: Ein MVP (Minimum Viable Product) entwickeln & testen
5. Feinjustierung, Pilotphase und Datenschutzprüfungen durchführen: hier sind oft die entdeckten Datenlücken noch zu füllen oder die Datenquellen zu optimieren (zB. wenn widersprüchliche Informationen enthalten sind – weil sich vielleicht noch eine alte Beschreibung in den Daten versteckt hat – KI Chatbots sind ausgezeichnet im Aufzeigen von veralteten Daten und Fehlern in Daten)
6. Go-Live und kontinuierliche Optimierung: selbst wenn der Chatbot einmal läuft, sind kontinuierliche Prüfungen der Antwortqualitäten und ggf. auch Updates der Daten wichtig – zB. wenn Nutzer:innen Fragen stellen, die vorher nicht antizipiert wurden.