Chatbots & Conversational AI
Ein generischer Chat im Produkt ist eine Spielerei. Wir entwickeln kontextbewusste Conversational AI, die aus Ihrer Dokumentation, Ihren Daten und Ihren Systemen antwortet – inklusive Streaming und Quellenangaben.
01Überblick
Wir haben Conversational AI für Gesundheitswesen, HR, Coaching und Produktsupport umgesetzt. Der gemeinsame Nenner: Bots, die auf echten Dokumenten basieren, den Gesprächsverlauf behalten, ihre Quellen nennen und wissen, wann sie an einen Menschen übergeben.
02Warum diese Leistung
01
RAG-basierte Antworten mit Quellenangaben. Schluss mit „die KI hat sich das ausgedacht“.
02
Antworten erscheinen Wort für Wort – mit persistenten Sitzungen und vollständigem Gesprächsverlauf.
03
OpenAI, Anthropic, Google oder Open Source – austauschbar, ohne das Produkt neu zu schreiben.
04
Widget für Websites, vollständige Chat-Oberfläche für Produkte oder REST-API für Backend-Integrationen.
03So arbeiten wir
01
Welche Dokumente, FAQs oder Datenquellen soll der Bot nutzen? Wie werden sie aufgeteilt und indexiert?
02
Grounding-Strategie, Zitierweise, Gesprächsgedächtnis und Eskalationsregeln.
03
Funktionsfähigen Prototyp ausliefern. Mit echten Nutzerfragen testen. Retrieval-Qualität iterativ verbessern.
04
Einbindung in Ihr Produkt, Sitzungs-Tracking und Rückführung fehlgeschlagener Anfragen in die Weiterentwicklung.
04Anwendungen
05Technologien
06Referenz
RAG + Streaming
fundiertes Coaching mit Quellenangaben
Die Ausgangslage
Nutzer brauchten dialogbasierten Zugriff auf die MindTime-Wissensbasis – mit Antworten im Coaching-Stil statt generischer Auskünfte.
Das Ergebnis
RAG-gestützter KI-Coach mit Sitzungskontext, integrierten Quellenangaben, HTML-formatierten Antworten und individuell anpassbaren Prompts pro Nutzer.
07FAQ
Ja. Wir verarbeiten PDFs, DOCX, CSVs, Webseiten und strukturierte Daten und stellen sie über eine RAG-Pipeline mit sauberer Zugriffskontrolle bereit.
Wird unterstützt. Wir haben Bots mit Audiotranskription, multimodalen Bildeingaben und Sprachausgabe umgesetzt.
Wir stützen Antworten per Retrieval auf Ihre Quelldokumente, geben Quellenangaben aus und lassen den Bot über strikte Prompts Fragen außerhalb der Wissensbasis ablehnen.
08Mehr entdecken
OCR, bildbasierte Extraktion und mehrstufiges LLM-Parsing, die Dokumente in strukturierte Daten und automatisierte Folgeprozesse verwandeln.
Videoanalyse, Objekterkennung, Gesichtserkennung und multimodale Bild-Pipelines für Überwachung, Inspektion und kreative Generierung.
KI-gestützte Pipelines, die große Datenmengen einlesen, klassifizieren und analysieren. Von ETL und Klassifizierung bis zu Dashboards und Predictive Analytics.
Im Produktiveinsatz bei
Restaurant Supply
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