Case Study: Support Agent – KI-gestützter Kundenservice mit RAG

Wie ein Unternehmen mit dem Support Agent auf Basis von Retrieval-Augmented-Generation (RAG) den Kundenservice automatisiert, Wissen zentralisiert und Multichannel-Kommunikation ermöglicht.

Herausforderung

Ein wachsendes Unternehmen erhält täglich zahlreiche Anfragen über verschiedene Kanäle: E-Mail, WhatsApp, Website-Chat. Das Support-Team stößt an Kapazitätsgrenzen, da Wissen über Produkte, Prozesse und Sonderfälle in vielen Köpfen und Dokumenten verteilt ist. Neue Mitarbeiter benötigen lange Einarbeitungszeiten, und die Antwortqualität schwankt je nach Erfahrung.

Es fehlt eine zentrale, intelligente Lösung, die alle verfügbaren Informationen bündelt und Anfragen effizient, konsistent und rund um die Uhr beantwortet.

Business Impact

Durch die Einführung des Support Agents werden Anfragen schneller und zuverlässiger beantwortet. Die Kundenzufriedenheit steigt, das Support-Team wird entlastet und kann sich auf komplexe Fälle konzentrieren. Wissen wird zentral gepflegt und steht dauerhaft zur Verfügung – unabhängig von einzelnen Mitarbeitenden.

Lösung: Der Support Agent

Der Support Agent basiert auf unserem Retrieval-Augmented-Generation (RAG) ProtoAgent. Während der Entwicklungs- und Anlernphase wird er mit allem verfügbaren Wissen aus bisherigen Kundenkommunikationen, FAQs und Hilfeseiten gefüttert – so steht ihm das gesamte Know-how zur Verfügung, das auch ein menschlicher Support-Mitarbeiter nutzen würde.

Nach dem Training wird der Support Agent in alle Kommunikationskanäle eingebunden: Er beantwortet E-Mails, WhatsApp-Nachrichten und kommuniziert direkt auf der Website mit Kunden. Bei komplexen Fällen oder auf Wunsch holt der Support Agent menschliche Kollegen zur Unterstützung hinzu.

Technologie & Umsetzung

Qdrant Vector Database

Alle Wissensquellen (Kommunikation, FAQs, Hilfeseiten) werden als Vektoren in Qdrant gespeichert und für semantische Suche genutzt.

vLLM On-Premise LLM Hosting

Die Sprachmodelle laufen sicher und performant auf eigener Infrastruktur – für Datenschutz und volle Kontrolle.

LangGraph Workflow Engine

Mit LangGraph werden die Abläufe und Entscheidungswege des Support Agents flexibel modelliert und angepasst.

Chatwood Multichannel Integration

Über Chatwood wird der Agent in alle gewünschten Kommunikationskanäle (E-Mail, WhatsApp, Website-Chat) integriert.

Ablauf & Integration

Der Support Agent ist in alle Prozessschritte integriert: Vom Sammeln und Aktualisieren des Wissens über die automatisierte Beantwortung von Anfragen bis zur Übergabe an menschliche Kollegen bei Bedarf. So wird der Kundenservice effizient, skalierbar und zukunftssicher gestaltet.