Eigene Inhalte und Dokumente als Trainingsmaterial für die Chatbots

In der heutigen Geschäftswelt verfügen Unternehmen über enorme Mengen an wertvollen Informationen – von Produktdokumentationen über Kundenservice-Protokolle bis hin zu internen Richtlinien. Diese Wissensschätze bleiben jedoch oft ungenutzt in Silos gefangen. INNOCHAT löst dieses Problem, indem es Ihre bestehenden Unternehmensinhalte in eine intelligente, durchsuchbare Wissensdatenbank verwandelt, die von KI-Agenten genutzt werden kann. Das Ergebnis: Ihre Mitarbeitenden, Lieferanten, Geschäftspartner und Kunden erhalten präzise, aktuelle Antworten basierend auf Ihren eigenen, vertrauenswürdigen Unternehmensdaten – ohne dass Sie Ihre gesamte Dokumentation neu erstellen müssen.

Intelligente Wissensnutzung – Wie INNOCHAT Unternehmensinhalte in KI-Referenzmaterial verwandelt

Die Herausforderung kennt jedes Unternehmen: Wichtige Informationen sind über verschiedene Systeme verteilt – auf der Webseite, in PDF-Handbüchern, in internen Wikis oder in Schulungsvideos. Mitarbeitende verbringen wertvolle Zeit mit der Suche nach den richtigen Antworten, während Kunden frustriert auf Unterstützung warten.

INNOCHAT verwandelt diese fragmentierten Informationsquellen in ein zusammenhängendes, intelligentes System. Das Besondere dabei ist die Einfachheit: Sie laden Ihre bestehenden Materialien hoch oder verbinden INNOCHAT mit Ihren Datenquellen – der Rest geschieht automatisch. Die Software analysiert Ihre Inhalte, versteht deren Bedeutung und Zusammenhänge und macht sie für KI-Agenten nutzbar¹.

Flexibles Dokument Management System für massgeschneiderte Lösungen

Nicht jeder Mitarbeitende benötigt Zugriff auf alle Unternehmensinformationen. Ein Kundenservice-Mitarbeiter braucht andere Informationen als jemand aus der Personalabteilung. INNOCHAT bietet deshalb drei bewährte Inhaltsmodelle:

1. Der rollenbasierte Ansatz funktioniert wie ein intelligentes Berechtigungssystem. Jeder KI-Agent erhält nur Zugang zu den Informationen, die für seine spezifische Aufgabe relevant sind. Der Support-Assistent greift beispielsweise auf FAQ-Dokumente und Troubleshooting-Anleitungen zu, während der Vertriebs-Assistent mit Produktkatalogen und Preislisten arbeitet. Der HR-Assistent wiederum nutzt ausschliesslich Personalrichtlinien und Mitarbeiterhandbücher. Diese Trennung erhöht nicht nur die Sicherheit sensibler Daten, sondern verbessert auch die Qualität der Antworten, da die KI nicht durch irrelevante Informationen abgelenkt wird².


2. Der ganzheitliche Zugriff eignet sich besonders für kleinere Unternehmen oder wenn ein umfassender Wissensaustausch gewünscht ist. Hier haben alle KI-Agenten Zugang zur gesamten Wissensbasis. Dies ermöglicht übergreifende Zusammenhänge zu erkennen und komplexe Anfragen zu beantworten, die verschiedene Unternehmensbereiche betreffen.


3. Das Hybridmodell kombiniert das Beste aus beiden Welten. Eine gemeinsame Basis-Wissensdatenbank steht allen Assistenten zur Verfügung – etwa Unternehmenswerte, allgemeine Produktinformationen oder Öffnungszeiten. Zusätzlich erhält jeder Assistent spezifische Erweiterungen für seinen Aufgabenbereich. Bei besonders komplexen Anfragen kann ein Eskalationsmechanismus aktiviert werden, der temporär erweiterten Zugriff gewährt.

Intelligente Inhaltsverarbeitung im Detail

Die wahre Stärke von INNOCHAT liegt in der intelligenten Verarbeitung Ihrer Inhalte. Stellen Sie sich vor, Sie haben ein 200-seitiges Produkthandbuch. Das System teilt dieses automatisch in sinnvolle Abschnitte auf – die "Chunks"³. Jeder dieser Abschnitte wird dann mit Schlagwörtern versehen, ähnlich wie ein Bibliothekar Bücher kategorisiert. Diese intelligente Verschlagwortung ermöglicht es dem System, bei einer Kundenanfrage blitzschnell die relevanten Informationen zu finden.

Ein praktisches Beispiel: Ein Kunde fragt nach der Garantiedauer eines bestimmten Produkts. Der KI-Agent durchsucht nicht das gesamte Handbuch, sondern findet gezielt den Abschnitt über Garantiebedingungen. Dies geschieht durch eine Kombination aus Stichwortsuche und semantischem Verständnis – die KI versteht also, dass "Gewährleistung" und "Garantie" verwandte Konzepte sind⁴.

Lebendiges Wissensmanagement

Unternehmenswissen ist nicht statisch – es entwickelt sich ständig weiter. Neue Produkte kommen hinzu, Richtlinien ändern sich, Preise werden angepasst. INNOCHAT berücksichtigt diesen dynamischen Charakter durch ein durchdachtes Content-Lifecycle-Management.

Sie können jederzeit neue Quellen hinzufügen, bestehende aktualisieren oder veraltete Informationen entfernen. Das System kann sogar automatisch Ihre Webseite überwachen und bei Änderungen die Wissensbasis aktualisieren. Für Unternehmen mit bestehenden Datenbanken oder CRM-Systemen bietet INNOCHAT Schnittstellen, um diese externen Quellen direkt anzubinden⁵. So bleibt Ihre KI-Wissensbasis immer auf dem neuesten Stand, ohne manuellen Aufwand.

RAG-Technologie einfach erklärt

Im Hintergrund arbeitet eine Technologie namens RAG (Retrieval-Augmented Generation)⁶. Stellen Sie sich RAG wie einen besonders klugen Assistenten vor, der zuerst in Ihrer Firmenbibliothek die relevanten Bücher findet (Retrieval), diese durchliest und dann eine massgeschneiderte Antwort formuliert (Generation).

Der entscheidende Vorteil: Die KI erfindet keine Antworten, sondern basiert ihre Aussagen auf Ihren tatsächlichen Unternehmensdaten. Jede Antwort kann auf ihre Quelle zurückverfolgt werden, was Vertrauen schafft und die Qualitätssicherung erleichtert.

INNOCHAT optimiert diesen Prozess für jeden einzelnen Assistenten. Ein technischer Support-Assistent benötigt beispielsweise detaillierte, präzise Antworten und nutzt daher ein leistungsstarkes Sprachmodell. Ein einfacher FAQ-Assistent hingegen arbeitet mit einem schnelleren, ressourcenschonenderen Modell – das spart Kosten und verbessert die Antwortgeschwindigkeit⁷.

Praktische Anwendungsbeispiele

Ein mittelständisches Produktionsunternehmen nutzt INNOCHAT mit drei spezialisierten Assistenten: Der Kundenservice-Assistent beantwortet Fragen zu Produkten und Lieferzeiten, der Techniker-Assistent hilft bei Wartungsarbeiten mit Zugriff auf technische Dokumentationen, und der HR-Assistent unterstützt Mitarbeitende bei Fragen zu Ferienregelungen oder Spesenabrechnung. Alle drei nutzen dieselbe technische Infrastruktur, arbeiten aber mit unterschiedlichen Wissensbereichen.

Ein Detailhandelsunternehmen setzt hingegen auf den ganzheitlichen Ansatz: Ein einziger, umfassend informierter Assistent beantwortet sowohl Kundenfragen zu Produkten als auch interne Mitarbeiteranfragen zu Prozessen. Diese Flexibilität macht INNOCHAT zu einer Lösung, die sich an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpasst – nicht umgekehrt.

Fazit

INNOCHAT verwandelt Ihre bestehenden Unternehmensinhalte in eine lebendige, intelligente Wissensbasis, die Ihre KI-Agenten mit präzisen, aktuellen und vertrauenswürdigen Informationen versorgt. Die flexible Architektur passt sich Ihren Sicherheitsanforderungen und Organisationsstrukturen an, während die intelligente Inhaltsverarbeitung sicherstellt, dass jede Anfrage schnell und korrekt beantwortet wird.

Der Einstieg ist denkbar einfach: Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt in einem überschaubaren Bereich – etwa dem Kundenservice oder der internen IT-Unterstützung. Laden Sie Ihre wichtigsten Dokumente hoch, konfigurieren Sie Ihren ersten KI-Agenten und erleben Sie selbst, wie aus statischen Informationen dynamisches, nutzbares Wissen wird.

Möchten Sie erleben, wie INNOCHAT Ihre Unternehmensinhalte zum Leben erweckt? Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Demo und entdecken Sie, wie Sie Ihr Unternehmenswissen optimal nutzen können.

Quellen

1. Zhao, W. X., et al. (2023). "A Survey of Large Language Models."
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2. Moseley, D., Nishio, M., Perez Rodriguez, J., Saarikivi, O., Toub, S., Veanes, M., Wan, T., Xu, E. (2023). "Derivative Based Nonbacktracking Real-World Regex Matching with Backtracking Semantics."
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3. Liu, N. F., et al. (2023). "Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts."
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4. Karpukhin, V., et al. (2020). "Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering." Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).
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5. Borgeaud, S., et al. (2022). "Improving language models by retrieving from trillions of tokens." International Conference on Machine Learning (ICML).
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6. Lewis, P., et al. (2020). "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks." Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).
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7. OpenAI. (2023). "GPT-4 Technical Report."
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