Copiloten & Wissensassistenten
Antworten aus Ihren eigenen Daten – für Ihr Team und Ihre Kunden.
Wir bauen Retrieval-Augmented-(RAG-)Copiloten, die in Ihren Dokumenten, Richtlinien und Systemen verankert sind: interne Assistenten, die verhindern, dass das Team Expert:innen ständig dasselbe fragt, und kundenseitige Assistenten, die repetitive Tickets abfangen – immer mit Quellenangaben, damit Sie dem Output vertrauen können.
- Self-Service-Antworten aus Ihrem eigenen Wissen, mit Quellen
- Schnellerer Support mit deutlich weniger repetitiven Tickets
- Expert:innen, die nicht mehr dieselben Fragen beantworten
- →RAG-Copilot, in Ihren Daten verankert, mit Quellenangaben
- →Sichere, private Bereitstellung auf Ihrem Stack
- →Ein Evaluierungs-Set, um die Antwortqualität zu messen
- →Integration in Slack / Teams / Ihre Website + Schulung
Verankern
Ihre Dokumente, Richtlinien und Systeme anbinden und indexieren.
Evaluieren
Antworten gegen echte Fragen mit bekannten guten Antworten testen.
Ausliefern
In die Tools bringen, die Ihre Leute und Kunden bereits nutzen.
Die versteckten Kosten von Wissen in den Köpfen Einzelner
In den meisten Organisationen ist die eigentliche Wissensbasis nicht das Wiki, sondern eine Handvoll erfahrener Menschen, die den ganzen Tag mit denselben Fragen unterbrochen werden. Wie behandeln wir diesen Erstattungsfall? Wie lautet die Richtlinie dazu? Wo ist die aktuelle Version dieses Dokuments? Jede Unterbrechung kostet den Fragenden Wartezeit und die Expertin ihren Fokus, und wenn diese Person im Urlaub ist oder geht, wandern die Antworten mit hinaus. Es ist eine Steuer, die Sie in Minuten zahlen und die nie in einer Budgetzeile auftaucht.
Der Instinkt ist, mehr zu dokumentieren, aber Dokumentation hilft nur, wenn Menschen die richtige Passage in dem Moment finden, in dem sie sie brauchen – und das gelingt meist nicht. Die Information existiert; sie ist nur über ein Wiki, ein Laufwerk, ein Richtlinien-PDF, ein Ticketsystem und drei Chat-Kanäle verstreut. Aufgabe eines Copiloten ist es, dieses vorhandene Wissen in Alltagssprache beantwortbar zu machen, sodass die Antwort zur Person kommt, statt die Person danach zu jagen.
Wie ein verankerter RAG-Copilot wirklich funktioniert
Wir bauen Retrieval-Augmented-(RAG-)Assistenten, und das ist der Unterschied zwischen einem Chatbot, der rät, und einem, dem Sie vertrauen können. Statt sich auf das zu verlassen, was das Modell im Training aufgenommen hat, holt der Copilot die relevanten Passagen aus Ihren eigenen Dokumenten, Richtlinien und Systemen zur Fragezeit und antwortet daraus – mit Quellenangaben, die zurück auf den Ursprung zeigen. Findet er keine Verankerung, sagt er das, statt eine Antwort zu erfinden. Genau das macht den Output sicher, darauf zu handeln.
Der Bau hat drei Stufen. Zuerst verankern wir: Ihr Wissen anbinden und indexieren, ob Confluence, SharePoint, ein Dokumentenspeicher, eine Datenbank oder eine Support-Historie, und Berechtigungen so handhaben, dass Menschen nur sehen, was sie dürfen. Dann evaluieren wir: Wir stellen einen Satz echter Fragen mit bekannten guten Antworten zusammen und messen den Copiloten daran, sodass Antwortqualität nachweisbar und justierbar ist statt erhofft. Schließlich liefern wir in die Tools aus, in denen Ihre Leute ohnehin leben – Slack, Teams, Ihre Website oder ein internes Portal – sodass die Nutzung keine Gewohnheitsänderung erfordert.
Was Sie erhalten – und warum die Quellenangaben zählen
Zwei Ausprägungen decken den Großteil des Werts ab. Interne Assistenten verhindern, dass das Team Expert:innen ständig dasselbe fragt, und lassen neue Kolleg:innen produktiv werden, ohne jemandem auf die Schulter zu tippen; kundenseitige Assistenten fangen die repetitiven Tickets ab, die den Support verstopfen, damit Ihr Team seine Zeit den Fällen widmet, die wirklich einen Menschen brauchen. Beide stehen auf demselben verankerten, mit Quellen belegten Fundament.
Quellenangaben sind kein Nice-to-have, sie sind der ganze Vertrauensmechanismus. Wenn jede Antwort auf die Passage verlinkt, aus der sie stammt, kann ein Nutzer sie mit einem Klick prüfen, ein Prüfer sie nachverfolgen, und Sie erkennen sofort, wenn das zugrunde liegende Dokument veraltet ist. Ihnen gehört die Bereitstellung: Sie läuft privat auf Ihrem Stack, indexiert Ihre Daten, ohne sie zum Training fremder Modelle zu verschicken, und kommt mit dem Evaluierungs-Set und Dokumentation, damit Ihr Team sie erweitern kann. Ist Ihr Wissen zu dünn oder widersprüchlich, um gute Antworten zu verankern, sagen wir Ihnen, was zuerst zu beheben ist, statt es zu übertünchen.
Für wen es ist – und wann es nicht die Antwort ist
Copiloten sind für Support-, Wissens- und IT-Teams, die unter repetitiven Fragen begraben sind, und für jede Organisation, in der wertvolle Antworten in wenigen Köpfen stecken oder über Systeme verstreut sind, die niemand durchsuchen will. Wenn Sie sich vorstellen können, dass dieselbe Frage zwanzigmal pro Woche gestellt wird und eine korrekte Antwort bereits irgendwo in Ihren Dateien existiert, ist das der Idealfall.
Es ist nicht das richtige Werkzeug, wenn die Fragen Echtzeit-Urteil, Verhandlung oder Empathie brauchen, die nicht delegiert werden sollten, oder wenn das zugrunde liegende Wissen schlicht noch nicht existiert – ein Copilot ruft Antworten ab, er erfindet keine Richtlinie, die Sie nie geschrieben haben. Schlecht passt es auch, wenn Ihr Quellmaterial so inkonsistent ist, dass selbst eine menschliche Expertin keine verlässliche Antwort geben könnte; dann ist der ehrliche erste Schritt, das Wissen aufzuräumen, und das sagen wir, bevor wir irgendetwas bauen.
Fragen, die wir vor dem ersten Gespräch hören
Wie unterscheidet sich das davon, einfach ChatGPT zu nutzen?+
Ein allgemeiner Chatbot antwortet aus dem, was er im Training gelernt hat, und rät selbstbewusst, wenn er etwas nicht weiß. Ein RAG-Copilot antwortet nur aus Ihren eigenen Dokumenten und Systemen, abgerufen zur Fragezeit, mit prüfbaren Quellenangaben. Er kennt Ihre Richtlinien, Produkte und Daten und sagt Ihnen, wenn er keine verankerte Antwort hat.
Sind unsere Daten sicher? Trainiert es ein fremdes Modell?+
Nein. Der Copilot läuft privat auf Ihrem Stack und ruft Ihre Daten ab, um Fragen zu beantworten; sie werden nicht zum Training eines öffentlichen Modells genutzt. Wir respektieren zudem Ihre bestehenden Berechtigungen, sodass Menschen nur Antworten aus Dokumenten erhalten, die sie ohnehin sehen dürfen.
Was, wenn er eine falsche Antwort gibt?+
Jede Antwort trägt Quellenangaben, sodass ein Nutzer sie mit einem Klick prüfen kann und eine falsche oder veraltete Quelle leicht auffällt. Das Evaluierungs-Set, das wir bauen, misst die Genauigkeit gegen bekannte gute Antworten, damit wir justieren können, und der Copilot ist gebaut, „ich habe keine verankerte Antwort“ zu sagen, statt eine zu erfinden.
Wie viel unseres Wissens muss zuerst dokumentiert sein?+
Er arbeitet mit dem, was Sie über Wikis, Laufwerke, PDFs und Ticket-Historien haben; eine perfekte Wissensbasis braucht er nicht. Aber er kann nur Antworten abrufen, die irgendwo existieren. Ist ein Thema wirklich undokumentiert oder widersprüchlich, weisen wir darauf hin, damit Sie die Quelle beheben, statt zu erwarten, dass der Copilot sie erfindet.
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