Smarter Wissenstransfer

Der Chatbot ermöglicht Fachanwender:innen, komplexe Informationen sofort zu finden – ohne manuelle Suche oder langes Lesen. So wird Wissen zum aktiven Werkzeug.

Zeitgewinn für Redaktion und Nutzer

Automatisierte Analyse und intelligente Abfrage sparen täglich Stunden an Recherchearbeit. Redaktion und Verwaltung können sich auf Inhalte statt auf Suchen konzentrieren.

Zukunftssichere Wissensinfrastruktur

Die Architektur des Chatbots ist skalierbar, DSGVO-konform und erweiterbar. Neue Datenquellen lassen sich einfach integrieren – die Lösung wächst mit dem Bedarf.

Herausforderungen

Die technischen Herausforderungen

Das Ziel war, eine KI-gestützte Suchlösung zu entwickeln, die Tausende Fachartikel, PDFs und Studien inhaltlich erfasst, semantisch verknüpft und dialogbasiert zugänglich macht, ohne bestehende Systeme zu verändern. Die besondere Herausforderung lag dabei in der Vielfalt und Unstrukturiertheit der vorhandenen Inhalte, die zunächst aufbereitet und in eine maschinenlesbare Form überführt werden mussten. Gleichzeitig galt es, höchste Anforderungen an Datenschutz und Systemsicherheit zu erfüllen, bei einem reibungslosen Betrieb ohne Eingriffe in die gewachsene Plattformarchitektur.

Umsetzung

Die Umsetzungsschritte

Im Projekt wurde das bestehende Informationsarchiv analysiert, strukturiert und für KI-Anwendungen optimiert, von der Rohdatenaufbereitung bis zur produktiven Integration in die Website. P&M begleitete den gesamten Prozess und verband modernste Technologien wie Vektordatenbanken, RAG-Architektur und Large Language Models zu einem kohärenten, leistungsfähigen System. Durch enge Zusammenarbeit mit der Redaktion konnte sichergestellt werden, dass der Chatbot nicht nur technisch funktioniert, sondern auch inhaltlich präzise und für Fachanwender:innen wirklich nützlich ist.

Datenanalyse & Zieldefinition

Gemeinsam mit der Redaktion wurde die bestehende Inhaltslandschaft untersucht und priorisiert. P&M definierte die relevanten Quellen, Themenfelder und Schnittstellen für die KI-basierte Suche. Damit entstand eine klare Grundlage für Struktur, Datenqualität und spätere Skalierung.

Normalisierung & Aufbereitung

Unstrukturierte PDFs und Artikel wurden automatisiert extrahiert, bereinigt und vereinheitlicht. Diese Datenaufbereitung schuf eine konsistente Wissensbasis, die semantisch analysierbar ist und den Chatbot mit verlässlichen Informationen versorgt.

Vektorisierung der Datenbasis

Auf Basis der bereinigten Inhalte wurde eine Weaviate-Vektordatenbank aufgebaut. Sie verknüpft Informationen semantisch und ermöglicht dem System, Zusammenhänge zwischen Themen zu erkennen – unabhängig von Dateiformat oder Textstruktur.

Integration von RAG & LLM

Anschließend verband P&M die Vektordatenbank über eine RAG-Architektur mit einem Large Language Model (OpenAI GPT). Dadurch entstand ein lernfähiges System, das in natürlicher Sprache auf komplexe Fragen reagiert und nachvollziehbar Quellen bezieht.

Frontend-Entwicklung & Testing

Die Chat-Oberfläche wurde modern, zugänglich und intuitiv gestaltet. Ein mehrstufiger Testprozess sicherte Performance, Relevanz und Antwortqualität – mit Fokus auf Nutzerfreundlichkeit und Datenschutz.

Go-Live & Weiterentwicklung

Nach dem Produktivstart begleitet P&M den Betrieb fortlaufend – mit Monitoring, regelmäßigen Updates und kontinuierlicher Optimierung der Antwortqualität durch Feedback-Loops.

K21 media GmbH: KI-Chatbot für Informationsplattform

Smarter Wissenstransfer

Zeitgewinn für Redaktion und Nutzer

Zukunftssichere Wissensinfrastruktur

Die technischen Herausforderungen

Die Umsetzungsschritte

Datenanalyse & Zieldefinition

Normalisierung & Aufbereitung

Vektorisierung der Datenbasis

Integration von RAG & LLM

Frontend-Entwicklung & Testing

Go-Live & Weiterentwicklung

Eine zukunftssichere moderne Plattform

Erfolgsgeschichten, die begeistern

Corporate Website

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