Knowledge Base Integration
Der AI-Bot nutzt Ihre Knowledge Base über RAG (Retrieval Augmented Generation) — er sucht relevante Artikel und Snippets und nutzt sie als Kontext für seine Antworten.
Funktionsweise
- Besucher stellt eine Frage
- Die Frage wird in einen Embedding-Vektor umgewandelt
- Die ähnlichsten KB-Chunks (Artikel-Abschnitte und Snippets) werden gesucht
- Die gefundenen Chunks werden als Kontext an das AI-Modell übergeben
- Das Modell generiert eine Antwort basierend auf dem Kontext
Konfiguration
Einstellungen → AI Chatbot:
| Einstellung | Beschreibung | Default |
|---|---|---|
| Knowledge Base nutzen | AI-Bot soll KB als Kontext verwenden | Ja |
| Confidence Threshold | Mindest-Ähnlichkeit (0.0–1.0) damit ein Chunk verwendet wird | 0.75 |
| Max Artikel | Maximale Anzahl KB-Chunks im Kontext | 3 |
| Snippet-Priorität | Snippets werden vor Artikeln bevorzugt | Ja |
| Quellenangaben | Bot nennt die Quelle seiner Antwort | Ja |
| Gap-Tracking | Unbeantwortete Fragen als Wissenslücke speichern | Ja |
Confidence Threshold
Der Confidence Threshold bestimmt, ab welcher Ähnlichkeit ein KB-Eintrag als relevant gilt:
- 0.9+: Sehr streng — nur fast exakte Treffer. Weniger Antworten, aber höhere Qualität.
- 0.75 (Default): Ausgewogen. Guter Kompromiss.
- 0.5–0.6: Locker — mehr Treffer, aber auch mehr irrelevante Ergebnisse.
Zu niedrig? Der Bot antwortet mit irrelevanten Informationen. Zu hoch? Der Bot kann viele Fragen nicht beantworten und triggert Handoffs.
Quellenangaben
Wenn aktiviert, fügt der Bot am Ende seiner Antwort Quellenhinweise hinzu, z.B.:
"Quelle: Wie richte ich mein Widget ein?"
Besucher können auf den Link klicken um den vollständigen Artikel zu lesen.
Gap-Tracking
Wenn der Bot keine relevanten KB-Einträge findet (oder die Confidence zu niedrig ist), wird die Besucherfrage als Gap gespeichert. So identifizieren Sie fehlende KB-Inhalte.
Gaps auswerten: Knowledge Base → Gaps