Ein moderner Unternehmens-Chatbot basiert heute typischerweise auf dem sogenannten RAG-Prinzip (Retrieval Augmented Generation). Dabei werden unternehmensinterne Dokumente wie PDFs, Word-Dateien oder HTML-Seiten hochgeladen, automatisch in kleine Textabschnitte zerlegt und als Vektoren in einem Vector Store beziehungsweise File Search Store gespeichert.
Stellt ein Nutzer eine Frage, sucht das System die relevantesten Textstellen heraus. Das Sprachmodell (LLM) beantwortet die Frage anschließend exakt auf Basis dieser bereitgestellten Dokumente. Die Vorteile liegen auf der Hand: Die Antworten sind auf interne Inhalte gestützt und Halluzinationen werden deutlich minimiert. Diese Architektur ist zudem von 10 bis über 10.000 Dokumenten skalierbar und lässt sich dank API-Fähigkeit nahtlos in das Intranet, die Website oder das CRM integrieren. Dies bildet eine robuste Grundlage für den späteren Ausbau, etwa um Produktkataloge oder ERP-Daten.
Stellt ein Nutzer eine Frage, sucht das System die relevantesten Textstellen heraus. Das Sprachmodell (LLM) beantwortet die Frage anschließend exakt auf Basis dieser bereitgestellten Dokumente. Die Vorteile liegen auf der Hand: Die Antworten sind auf interne Inhalte gestützt und Halluzinationen werden deutlich minimiert. Diese Architektur ist zudem von 10 bis über 10.000 Dokumenten skalierbar und lässt sich dank API-Fähigkeit nahtlos in das Intranet, die Website oder das CRM integrieren. Dies bildet eine robuste Grundlage für den späteren Ausbau, etwa um Produktkataloge oder ERP-Daten.
Die Grenzen von Custom GPTs
Warum 'Projects' für Enterprise-Lösungen oft nicht ausreichen
Tools wie ChatGPT Projects oder Custom GPTs innerhalb von OpenAI sind hervorragend geeignet für die persönliche Nutzung, kleine Teams von fünf bis zehn Personen oder für schnelle Proof of Concepts mit wenigen Dokumenten. Für einen professionellen Unternehmens-Chatbot haben sie jedoch klare Einschränkungen.
Es fehlt ein vollwertiger API-Zugriff für eigene Anwendungen, wodurch die vollständige Kontrolle über das Hosting und die Systemarchitektur verloren geht. Zudem sind die Integrationsmöglichkeiten stark eingeschränkt und es gibt kaum Möglichkeiten für tiefgreifende Governance oder Monitoring. Für einen unternehmensweiten Chatbot im Kundenservice oder Intranet ist ein API-basierter Ansatz nicht nur deutlich professioneller, sondern auch nachhaltiger und skalierbarer.
Es fehlt ein vollwertiger API-Zugriff für eigene Anwendungen, wodurch die vollständige Kontrolle über das Hosting und die Systemarchitektur verloren geht. Zudem sind die Integrationsmöglichkeiten stark eingeschränkt und es gibt kaum Möglichkeiten für tiefgreifende Governance oder Monitoring. Für einen unternehmensweiten Chatbot im Kundenservice oder Intranet ist ein API-basierter Ansatz nicht nur deutlich professioneller, sondern auch nachhaltiger und skalierbarer.
Der API-basierte Architektur-Ansatz
Klare Trennung von Datenhaltung, LLM und Applikation
Bei einer professionellen, API-basierten Architektur trennt man drei wesentliche Komponenten: Die Datenhaltung (Vector Store), das Sprachmodell (wie OpenAI oder Gemini) und die eigene Applikation für Web oder Intranet.
Bei OpenAI nennt sich die Lösung 'Vector Store', genutzt über das Tool 'file_search'. Google Gemini bietet ein analoges Konzept namens 'File Search Store'. Beide Anbieter verfolgen konzeptionell dasselbe Muster: Der Chat-Input des Nutzers wird mit dem Retrieval-Tool und einer spezifischen Store-ID verknüpft, woraufhin eine kontextbasierte Antwort generiert wird. Dieser Ansatz ist voll integrierbar, extrem skalierbar und je nach Region sowie Vertragsgestaltung auch DSGVO-konform umsetzbar. Zudem lässt sich die Architektur jederzeit um strukturierte Datenbankabfragen erweitern.
Bei OpenAI nennt sich die Lösung 'Vector Store', genutzt über das Tool 'file_search'. Google Gemini bietet ein analoges Konzept namens 'File Search Store'. Beide Anbieter verfolgen konzeptionell dasselbe Muster: Der Chat-Input des Nutzers wird mit dem Retrieval-Tool und einer spezifischen Store-ID verknüpft, woraufhin eine kontextbasierte Antwort generiert wird. Dieser Ansatz ist voll integrierbar, extrem skalierbar und je nach Region sowie Vertragsgestaltung auch DSGVO-konform umsetzbar. Zudem lässt sich die Architektur jederzeit um strukturierte Datenbankabfragen erweitern.
Konkrete Schritte zum Start
Der Weg zum produktiven Unternehmens-Chatbot
Um das Projekt in der IT anzustoßen, sind im Wesentlichen vier Phasen zu durchlaufen:
Optional können in einer späteren Phase eigene Datenbanken angebunden, ein detailliertes Monitoring aufgesetzt oder rollenbasierte Zugriffe (RBAC) implementiert werden.
- Schritt 1 – Account eröffnen: Generieren Sie einen API-Key auf der OpenAI Platform oder im Google AI Studio.
- Schritt 2 – Vector Store anlegen: Erstellen Sie den Store in der API, laden Sie die relevanten Dokumente hoch und lassen Sie den automatischen Prozess von Chunking und Embedding durchlaufen.
- Schritt 3 – API anbinden: Implementieren Sie ein Backend, beispielsweise mit Spring Boot, bauen Sie einen Chat-Endpoint und hinterlegen Sie die Store-ID im Retrieval-Tool.
- Schritt 4 – Chat UI bereitstellen: Binden Sie den Chatbot über eine Intranet-Integration, ein Website-Widget oder eine interne App an.
Optional können in einer späteren Phase eigene Datenbanken angebunden, ein detailliertes Monitoring aufgesetzt oder rollenbasierte Zugriffe (RBAC) implementiert werden.
Zusammenfassung und Ressourcen
Der professionelle Mittelweg für den Mittelstand
Ein KI-Chatbot auf Basis eines Vector Stores ist heute der professionelle Mittelweg zwischen der einfachen, aber unflexiblen ChatGPT-Nutzung und einer kostspieligen, vollständig selbst gebauten KI-Infrastruktur. Für mittelständische Unternehmen bietet dieser API-basierte RAG-Ansatz die nötige Skalierbarkeit, hohe Integrationsfähigkeit, volle Kontrolle über die Daten und Zukunftssicherheit.
Unsere Empfehlung: Bleiben Sie für die produktive Unternehmensnutzung nicht bei kleinen Projekten stehen, sondern starten Sie direkt mit einer API-basierten Architektur. Zur Übergabe an Ihr Entwicklungsteam finden Sie in den offiziellen Dokumentationen der Anbieter alle nötigen technischen Details zu den Endpunkten.
Unsere Empfehlung: Bleiben Sie für die produktive Unternehmensnutzung nicht bei kleinen Projekten stehen, sondern starten Sie direkt mit einer API-basierten Architektur. Zur Übergabe an Ihr Entwicklungsteam finden Sie in den offiziellen Dokumentationen der Anbieter alle nötigen technischen Details zu den Endpunkten.
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