KI und Daten
Data Science / Data Analytics
Projektmanagement
Softwareentwicklung

Entwicklung eines KI-Chatbots für Interne Dokumente

Unser Kunde ist ein Unternehmen im Bereich Steuerdienstleistungen, das umfangreiche Dokumentationen in verschiedenen Systemen verwaltet, um die Qualität und den Datenschutz seiner Produkte sicherzustellen.
Projektlaufzeit:

Codecamp:N unterstützte ein Steuerdienstleistungsunternehmen bei der Optimierung des Informationsmanagements: Zahlreiche Dokumentationen aus Confluence, SharePoint und PDFs wurden in eine zentrale Wissensdatenbank überführt, die nun über eine moderne Chatbot-Oberfläche intuitiv zugänglich ist. Der RAG-Chatbot (Retrieval-Augmented-Generation) ermöglicht den Mitarbeiter:innen, schnell und gezielt Antworten auf ihre Fragen zu finden. Begleitende Schulungen und umfassende Tests durch Domänenexpert:innen stellten sicher, dass das System passgenau auf die Bedürfnisse der Nutzer:innen abgestimmt ist. Ein automatisiertes Einlesesystem gewährleistet zudem, dass alle Daten stets aktuell bleiben und so Arbeitsabläufe nachhaltig verbessert werden.

Highlights der Zusammenarbeit

  • Migration umfangreicher Datenquellen (Confluence, SharePoint, PDFs) in eine zentrale Wissensdatenbank.
  • Implementierung einer benutzerfreundlichen Chatbot-Oberfläche für schnellen und einfachen Zugriff.
  • Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit dem RAG-Chatbot und dem weiteren Befüllen der Wissensdatenbank
  • Testing durch Domänenexperten zur Sicherstellung der Qualität.

Eingesetzte Technologien und Methoden

  • Aufbau einer Postgres PGVector Vektordatenbank mit Connectoren zu Confluence, SharePoint
  • Implementierung des Retrieval-Augmented-Generation (RAG) System mit mehrstufigen Suchprozess
  • Chatbot-Interface zur intuitiven Nutzung durch die Mitarbeiter.
  • Schulung der Nutzenden und Qualitätssicherstellung durch automatisiertes und fachliches Testing
  • Automatisierte Dateneinlesepipeline zur Sicherstellung der Datenaktualität
  • Techstack:
    • Postgres PGVector
    • Azure
    • Python
    • SQL & SQLA
    • Azure OpenAI Service
    • GPT-4o  
    • Poetry
    • Langchain
    • Apache Superset
    • Streamlit
    • React
    • Angular
    • NExtJs
    • FastAPI

Herausforderungen

Die Mitarbeiter:innen waren aufgrund der Vielzahl an Informationsquellen oft nicht in der Lage, relevante Informationen schnell und effizient zu finden. Die Verteilung der Daten auf verschiedene Systeme (Confluence, SharePoint, PDF-Dokumente) erschwerte eine zentrale Verwaltung und den einfachen Zugriff.

Lösung

Codecamp:N hat eine zentrale Wissensdatenbank erstellt, die alle relevanten Datenquellen integriert. Mithilfe eines modernen, intuitiv bedienbaren RAG-Chatbots wurde der Zugriff für die Mitarbeiter deutlich erleichtert. Schulungen und Tests stellten sicher, dass die Mitarbeiter das System effizient nutzen können und dass es den Anforderungen des Unternehmens entspricht. Darüber hinaus wurde ein automatisierter Prozess für Datenaktualisierungen integriert.

Ergebnis

Der neue RAG-Chatbot mit Wissensdatenbank ermöglicht den Mitarbeitern, schnell und effizient auf benötigte Informationen zuzugreifen, wodurch Arbeitsabläufe optimiert und die Qualität der Dienstleistung verbessert werden konnte. Die Automatisierung der Datenaktualisierungen stellt sicher, dass die Antworten des Chatbots immer auf dem aktuellen Stand sind.  

Über die Zusammenarbeit

Die Zusammenarbeit mit dem Kunden verlief äußerst konstruktiv. Durch regelmäßige Abstimmung und Testing durch Domänenexpert:innen konnte sichergestellt werden, dass die Lösung den spezifischen Anforderungen gerecht wird. Die Schulung der Mitarbeiter:innen war ein wichtiger Bestandteil, um den langfristigen Erfolg des Projekts zu gewährleisten.

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