Benutzerdefinierter KI-Agent/Chatbot, der anhand Ihrer eigenen Dokumente antwortet

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Ein auf Dokumenten basierender KI-Agent, der ausschließlich auf Grundlage Ihrer Dateien antwortet, Quellen zitiert und zugibt, wenn er keine Antwort hat, anstatt zu raten.

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Über diesen Eintrag

Warum generische Dokumenten-Bots scheitern

Die meisten Chatbots klingen selbst dann sicher, wenn sie falschliegen. Konfrontiert mit einer Frage, die im Ausgangsmaterial fehlt, erfinden sie dennoch eine plausibel klingende Antwort – eine riskante Angewohnheit beim Umgang mit Verträgen, Richtlinien oder Support-Abläufen.

Unser Ansatz

Wir rufen zuerst ab und generieren erst danach. Ihre Dateien werden in strukturtreue Abschnitte unterteilt, sodass Überschriften mit Absätzen verknüpft bleiben und Tabellen intakt bleiben. Jeder Abschnitt behält seine Quell-, Seiten- und Abschnittsdaten. Die Suche kombiniert dichte Embeddings für konzeptionelle Treffer mit einer Stichwortsuche nach exakten Bezeichnern wie Namen, Teilenummern und Klauselnummern, die Embeddings oft übersehen.

Der Agent wird angewiesen, ausschließlich auf Grundlage der abgerufenen Daten zu antworten und diese Passagen zu referenzieren. Wenn kein relevanter Inhalt einen Zuverlässigkeitsschwellenwert erreicht, gibt er an, nicht antworten zu können, und kann eine Weiterleitung anbieten. Dieses Verhalten ist anpassbar und bleibt die Standardeinstellung, um kostspielige Fehler zu vermeiden.

Was geliefert wird

  • Ein Erfassungsworkflow, der PDF, DOCX, HTML und einfachen Text unterstützt, mit automatischer Neuindexierung bei Aktualisierung von Dokumenten.
  • Ein Abrufdienst, der anhand echter Fragen getestet wird, mit quantifizierter Genauigkeit, sodass Qualität gemessen statt angenommen wird.
  • Ein Frontend, das aus einem Chat-Widget, einem API-Endpunkt oder beidem besteht.
  • Ein Protokoll jeder Abfrage, der abgerufenen Passagen und der generierten Antwort, um eine vollständige Rückverfolgbarkeit bei Fehlern zu gewährleisten.

Was wir von Ihnen benötigen

Einen Beispieldokumentsatz, echte Benutzerfragen und erwartete Antworten. Diese bilden das Testset, das die Leistung des Agenten vor dem Start überprüft.

Wo es ausgeführt wird

Der Agent läuft auf Ihrer eigenen Infrastruktur oder in der Cloud, und das zugrunde liegende Modell ist austauschbar. Wenn Dokumente Ihr Netzwerk nicht verlassen dürfen, implementieren wir ein lokal gehostetes Modell.

Zeitplan

Geliefert als Festpreisprojekt einschließlich einer Überarbeitungsrunde, in der Regel innerhalb von 14 Tagen. Erfassung und Abruf funktionieren gewöhnlich schon frühzeitig mit Ihren Dateien, wobei Testfragen die Genauigkeitswerte vor der Bereitstellung demonstrieren. Wir liefern gemessene Werte statt Eindrücke und validieren Abrufanpassungen anhand des Testsets, um sowohl Fortschritte als auch Regressionen aufzuzeigen. Sollten sich Dokumente als ungewöhnlich unordentlich erweisen, werden Sie innerhalb der ersten Tage informiert. Sie müssen die Domain für diesen Auftrag und Ihr Projektbriefing bereitstellen.

Was Sie kaufen können

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Vorab ist kein Konto erforderlich – Ihres wird beim Bezahlen erstellt. Wir verwahren das Geld, bis Sie die Arbeit abnehmen.

Fragen und Antworten

Wird es halluzinieren?

Wir minimieren dieses Risiko: Jede Antwort stützt sich auf abgerufene und referenzierte Textstellen, und der Agent lehnt die Beantwortung ab, anstatt Informationen zu erfinden, wenn relevante Daten fehlen.

Welches Modell verwenden Sie?

Wir wählen das Modell aus, das Ihren Vorgaben entspricht – ein gehostetes Modell für maximale Qualität oder ein lokales, falls Daten intern bleiben müssen. Die Abrufschicht sorgt in beiden Fällen für zuverlässige Leistung.

Wie messen Sie, ob es gut ist?

Wir erstellen einen Testdatensatz aus realen Fragen mit bekannten korrekten Antworten und führen ihn vor und nach Änderungen aus, um die Genauigkeit von einer bloßen Schätzung in eine nachverfolgbare Metrik umzuwandeln.