Unsere KI-Chatbots bieten Website-Besuchern sofort Hilfe, beantworten Fragen und entlasten Ihr Team im Kundenservice – rund um die Uhr. Sie sind in der Lage, empathisch und emotional auf Nutzeranliegen einzugehen und dabei den Kontext im Blick zu behalten. So finden sie schneller relevante Informationen und steigern nachhaltig die Nutzerzufriedenheit.
Unsere Assistenten arbeiten proaktiv, analysieren Daten, treffen Vorhersagen und unterstützen Prozesse im Hintergrund. Sie integrieren sich nahtlos in bestehende Systeme – vom Intranet bis zu CRM-Lösungen – und sind flexibel in nahezu jeder Branche einsetzbar.
Natürliche Sprachverarbeitung ist ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz, bei dem ein Computer Eingaben so versteht und darauf reagiert wie ein Mensch. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache nicht nur zu erkennen, sondern auch deren Bedeutung, Kontext und Intention zu analysieren. Dazu gehören Aufgaben wie Sprach- und Texterkennung, Sentiment-Analyse, automatische Übersetzung, Zusammenfassungen und die Erkennung von Entitäten (z. B. Namen, Orte, Zeitangaben). In modernen KI-Chatbots sorgt NLP dafür, dass Nutzeranfragen korrekt interpretiert und passende, möglichst natürliche Antworten generiert werden. Durch den Einsatz von Machine Learning ist die KI heute in der Lage, menschenähnliche Konversationen in Echtzeit zu führen.
Prompts sind Eingabeaufforderungen für KI-Modelle, mit deren Hilfe gewünschte Antworten generiert und optimiert werden können. Ziel dabei ist es, das Modell so zu steuern, dass eine bestimmte Aufgabe korrekt ausgeführt und auf ein bestimmtes Ziel gelenkt wird. Prompts sind somit die Verbindung zwischen menschlicher Absicht und maschineller Leistung. Sie ermöglichen, dass KI-Modelle präzise und sinnvolle Ergebnisse liefern. Gutes Prompt Engineering ist entscheidend für die Qualität und Relevanz der Antworten. Dem Modell können dabei nicht nur Anweisungen, sondern auch Kontextinformationen mitgegeben werden. Solche Daten können z. B. direkt aus unternehmenseigenen Quellen stammen – etwa über Dateien, Webseiteninhalte (per Crawler) oder über Schnittstellen (APIs) eingebunden werden.
KI-Modelle werden auf Basis großer Mengen an Trainingsdaten entwickelt. Diese Daten bestehen aus Texten, Webseiten und vielen weiteren Formaten und Quellen. Je umfangreicher und vielfältiger die Trainingsdaten, desto besser kann das Modell Sprache, Zusammenhänge und Bedeutungen verstehen. Dabei ist die Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Unternehmen können eigene Daten zur Feinabstimmung ("Finetuning") nutzen, um die KI an ihre individuellen Anforderungen und Kommunikationsziele anzupassen.
Q&A-Datenbanken speichern häufig gestellte Fragen samt passenden Antworten und eignen sich ideal für Informationen, die exakt und korrekt wiedergegeben werden müssen – etwa Öffnungszeiten oder Paragraphen aus Gesetzestexten. Dabei werden sowohl Fragen als auch Antworten in Vektoren umgewandelt und in einer Datenbank abgelegt. Mithilfe von NLP und semantischer Suche erkennt das System sinngemäß formulierte Anfragen und findet die nächstliegende Antwort – basierend auf Ähnlichkeiten im Bedeutungsraum. Das funktioniert, indem die Bedeutung der gestellten Frage mathematisch mit vorhandenen Fragen verglichen wird (Vektor-Embeddings). Ist der Winkel, also die semantische Distanz zwischen den beiden Vektoren klein genug, wird die zugehörige Antwort ausgegeben.
Unsere KI-Chatbots und KI-Assistenten basieren auf Sprachmodellen der GPT-Familie, wie GPT-3.5, GPT-4 oder GPT-4o. Diese Modelle unterscheiden sich in Kapazität, Geschwindigkeit, Antwortqualität und unterstütztem Kontextumfang. Je nach Anwendungsfall kommt ein anderes Modell zum Einsatz – ob für einfache Q&A, komplexe Konversationen oder das earbeiten ganzer Aufgaben mit tieferem Verständnis. Die Auswahl des passenden Modells ist entscheidend für die Nutzererfahrung und Effizienz im Anwendungsfall.
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