Handbücher, Seiten, Datensätze, PDF- und Office-Dateien: Was dokumentiert ist, kann der Chatbot beantworten – und er hält sich an das, was er belegen kann.
Unter jeder Antwort steht, worauf sie beruht. Nachvollziehbar für den Besucher – und jederzeit prüfbar für Sie.
Geht eine Frage über den Bestand hinaus, zeigt er den direkten Weg: Ansprechpartner, Telefon, E-Mail, Ticket. Wann das erscheint, legen Sie fest.
Der Unterschied zu einem Chatbot von der Stange
Warum Sie bestimmenFertige Chatbot-Produkte sind schnell eingebaut und schwer zu korrigieren. Sie geben eine Oberfläche, ein Modell und ein paar Schalter – und wenn der Chatbot etwas sagt, das Sie anders formulieren würden, führt der Weg dorthin über ein Ticket beim Anbieter.
Unsere Grundlage ist eine eigene TYPO3-Erweiterung, die wir seit Jahren in Kundenprojekten betreiben. Sie steht unter der GPL öffentlich auf GitHub und Packagist: Sie können hineinsehen, sie selbst betreiben und sie von jemand anderem weiterentwickeln lassen. Rund fünfzig Einstellungen betreffen allein den Chatbot – und wo eine Einstellung an ihre Grenze kommt, gibt es Ereignisse, an denen eigener Code ansetzt.
Das ist der Kern des Angebots: Sie bekommen eine Lösung, die auf Ihren Fall zugeschnitten wird – und die Ihnen gehört.
Die Anweisung, nach der der Chatbot antwortet, ist ein Textfeld in Ihren Seiteneinstellungen. Tonfall, Anrede, Länge, Themengrenzen – Ihre Redaktion ändert das selbst.
Auf einen kuratierten Dokumentenbestand begrenzen, auf einen Seitenbaum oder über eigene Filterregeln auf genau die Datensätze, die er sehen darf.
Ansprechpartner, Telefon, E-Mail, Ticketsystem – und ob dieser Kasten immer erscheint, nur bei leerer Antwort oder ganz entfällt.
Die Stellschrauben im Einzelnen
Was Sie einstellen könnenEin paar davon, damit greifbar wird, was hier möglich ist:
- Welches Sprachmodell. OpenAI, Anthropic, Mistral, Scaleway, Infomaniak, ein Modell auf eigener Hardware über Ollama – oder irgendein anderer Dienst mit kompatibler Schnittstelle. Ein Wechsel ist eine Zeile in der Konfiguration.
- Wie gesucht wird, bevor geantwortet wird. Wortsuche, Bedeutungssuche oder eine Mischung aus beidem, mit einstellbarem Verhältnis. Dazu Füllwörter, Suchstrategie und wie viele Fundstellen überhaupt in die Antwort einfließen dürfen.
- Ob er nachfragt. Ist eine Frage zu unklar, um sie gut zu beantworten, kann der Chatbot zuerst eine Rückfrage stellen – statt zu raten. Welche Produktnamen er dabei auseinanderhalten muss und in welcher Anrede er nachfragt, ist hinterlegt.
- Ob er weiterführende Fragen vorschlägt. Unter der Antwort stehen Knöpfe mit sinnvollen Anschlussfragen. Sie werden vorher gegen den echten Suchindex geprüft – angezeigt wird nur, was im Bestand auch etwas findet.
- Ob er sich an das Gespräch erinnert. Mehrere Fragen hintereinander mit Bezug aufeinander, oder jede Frage für sich. Bei Rückfragen wird die Folgefrage vorher in eine eigenständige Suchanfrage umgeschrieben, damit „Und was kostet das?" die richtige Stelle findet.
- Wie er sich bei mehrsprachigen Websites verhält. Die Sprache jedes Dokuments wird beim Indexieren erkannt – in der englischen Fassung antwortet er aus englischen Quellen.
Und wo es über die Einstellungen hinausgeht: An sieben Stellen des Ablaufs hängen Ereignisse, an denen eigener Code ansetzt – vor der Suche, vor dem Aufruf des Sprachmodells, nach der Antwort. Dort lassen sich häufige Fragen zwischenspeichern, Kosten begrenzen oder Antworten nachbearbeiten, während die Erweiterung selbst unverändert bleibt.
Wie eine Antwort entsteht
Das VerfahrenIn vier Schritten, und der erste ist der entscheidende:
- Suchen. Die Frage geht zuerst in den Suchindex über Ihren Bestand – wahlweise nach Worten, nach Bedeutung oder beides gemischt. Findet die erste Suche zu wenig, wird sie in mehreren Stufen gelockert, damit auch eine verbal eingeleitete Frage („Wie gebe ich …?") ihre Fundstellen erreicht.
- Zusammenstellen. Die besten Fundstellen werden zum Kontext für die Antwort. Doppelte Textstellen und mehrfach abgelegte Fassungen desselben Dokuments fallen dabei heraus – sonst verdrängen sie die übrigen Quellen.
- Antworten. Erst jetzt kommt das Sprachmodell ins Spiel, und es sieht nur diesen Kontext. Die Antwort erscheint Wort für Wort – der Besucher liest schon mit, während sie entsteht.
- Belegen. Die Quellenkennungen in der Antwort werden zu einem Quellenblock darunter aufgelöst.
Den Überblick über Suche, RAG und Produktberater – und darüber, was vorher mit den Daten passieren muss – finden Sie unter Suche, RAG und KI-Assistenten.
Eigene Hardware, europäisch gehostet oder großer Anbieter mit Auftragsverarbeitungsvertrag. Der Suchindex bleibt in jedem Fall bei uns in Deutschland.
Häufige Fragen, Fragen ohne Treffer, Nutzung je Einstiegspunkt. Gespeichert werden ausschließlich Suchbegriffe und Zahlen.
Bei kommerziellen Anbietern läuft eine Verbrauchsprüfung mit und meldet sich per E-Mail, bevor eine Monatsgrenze reißt.
Wie wir prüfen, dass er richtig antwortet
QualitätEin Chatbot bleibt eine laufende Aufgabe, auch nach der ersten Antwort. Ändert sich der Bestand, ändern sich seine Antworten mit – und das fällt auf, sobald jemand regelmäßig nachsieht.
Deshalb gehören zu jedem Chatbot hinterlegte Prüffragen mit der Antwort, die dabei herauskommen soll. Diese Paare pflegt Ihre Redaktion im Backend selbst. Ein Lauf – von Hand, über die Aufgabenplanung oder auf der Kommandozeile – vergleicht die tatsächliche mit der erwarteten Antwort und zeigt je Frage einen Verlauf, an dem sich ein Abrutschen früh erkennen lässt.
Weil sich Formulierungen zwischen zwei Indexläufen leicht verschieben und die Antwort dabei gleich gut bleibt, gibt es einen Knopf, der eine geprüfte tatsächliche Antwort zur neuen Erwartung macht. So bleibt die Schwelle scharf.
Was das kostet
PreisPreis auf Anfrage. Eine belastbare Zahl entsteht, sobald wir Ihren Bestand kennen. Die Spanne liegt zwischen „Wissensbasis ist da, Chatbot in wenigen Wochen produktiv" und „der Bestand liegt in drei Systemen und muss zuerst aufbereitet werden" – und diese Aufbereitung ist erfahrungsgemäß der größere Teil der Arbeit – mehr als das Sprachmodell selbst.
Deshalb fangen wir klein an: ein abgegrenzter Dokumentenbestand, groß genug, dass der Nutzen sichtbar wird, klein genug, um in wenigen Wochen etwas Benutzbares zu haben. Am Ende steht beides – etwas, das läuft, und eine belastbare Aussage darüber, was die Ausweitung kostet und wo die Grenzen liegen.
Häufige Fragen zum Chatbot
Fragen und AntwortenDas hängt vom Umfang ab: wie viele Dokumente in die Wissensbasis gehören, wie stark sie aufbereitet werden müssen, welches Sprachmodell zum Einsatz kommt und ob der laufende Betrieb bei uns liegt. Wir nennen den Preis, nachdem wir uns Ihren Bestand angesehen haben. Ein erster, abgegrenzter Ausschnitt ist in wenigen Wochen benutzbar und macht die Ausweitung kalkulierbar.
Aus Ihrem eigenen Bestand. Jede Frage wird zuerst in einem Suchindex über Ihre Seiten, Datensätze und Dateien gesucht; nur die gefundenen Stellen gehen anschließend an das Sprachmodell. Dieses Verfahren heißt RAG – Retrieval-Augmented Generation. Die Antwort stammt damit aus dem, was bei Ihnen dokumentiert ist.
Dann zeigt er den Weg zum Menschen. Name, Telefonnummer, E-Mail-Adresse und ein Link ins Ticketsystem lassen sich hinterlegen; die Frage des Besuchers wandert dabei in den Betreff. Wann dieser Kasten erscheint, legen Sie fest: immer, nur bei leerer Antwort, oder gar nicht.
Er ist darauf gebaut, bei den Belegen zu bleiben: Er sieht ausschließlich die gefundenen Stellen und hat die Anweisung, jede Aussage mit einer Quellenkennung zu markieren; die Seite zeigt diese Quellen unter der Antwort. Belegen kann er also nur, was in Ihrem Bestand steht – für alles darüber hinaus greift der Weg zum Menschen. Eine Restunsicherheit bleibt, wie bei jedem Sprachmodell; die Quellenangabe macht sie sichtbar und überprüfbar.
Suchindex und Dokumente liegen auf Servern in Deutschland. Für das Sprachmodell gibt es drei Wege: ein Modell auf eigener Hardware, ein europäisch gehostetes Modell, oder ein großer Anbieter mit Auftragsverarbeitungsvertrag. Wir sagen vorher, was jeder kostet und was er bedeutet. Die Auswertung im Hintergrund speichert ausschließlich Suchbegriffe und Trefferzahlen.
Mit hinterlegten Fragen und der Antwort, die dabei herauskommen soll. Diese Paare pflegt Ihre Redaktion selbst; ein Lauf vergleicht die tatsächliche Antwort mit der erwarteten und meldet, wenn sie auseinanderlaufen. Der Lauf hängt an der Aufgabenplanung und meldet sich, bevor es ein Besucher merkt. Erst diese Prüfung macht sichtbar, wie gut ein Chatbot nach einem Datenbestand-Update noch antwortet.
Ja, und das ist oft die wichtigste Einstellung. Der Chatbot kann auf einen kuratierten Dokumentenbestand begrenzt werden, auf einen Seitenbaum, oder über eigene Filterregeln auf genau die Datensätze, die er sehen darf. So bleibt der Support-Chatbot bei der Dokumentation und der Bürger-Chatbot bei dem, was öffentlich ist.
Wahlweise als eigene Seite, als Element mitten im Inhalt oder als Sprechblase unten rechts, die ein Fenster aufklappt. Die Sprechblase lässt sich auf eine einzelne Seite oder auf einen Seitenbaum begrenzen – etwa nur im Hilfebereich. Bei mehrsprachigen Websites folgt sie automatisch der aktiven Sprache.
ChatGPT kennt die Welt, dieser Chatbot kennt Ihr Haus. Er antwortet aus dem, was bei Ihnen dokumentiert ist, und nennt dazu die Quelle – und Sie bestimmen, welches Sprachmodell dahinter arbeitet, bis hin zu einem Modell auf Ihrer eigenen Hardware.
Sprechen wir über Ihre Daten
Erzählen Sie uns kurz, welche Informationen bei Ihnen verstreut liegen und was damit möglich sein sollte. Wir melden uns mit einer ehrlichen Einschätzung und einem konkreten nächsten Schritt.
