Ein praktischer Leitfaden zum Aufbau einer Support-RAG-Pipeline mit LangChain

Wenn Sie im Support arbeiten, kennen Sie das Gefühl. Das Ticketaufkommen steigt und alle reden darüber, wie KI helfen kann. Aber wahrscheinlich haben Sie auch schon generische Chatbots erlebt, die mehr Kopfschmerzen bereiten, als sie lösen. Sie scheitern, weil sie keine Ahnung von den Produkten, Richtlinien oder den tatsächlichen Problemen Ihrer Kunden haben. Das ist, als würde man einen neuen Mitarbeiter ohne Einarbeitung ans Telefon setzen.

Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel. Das ist ein KI-Ansatz, der es einem Modell ermöglicht, auf das interne Wissen Ihres Unternehmens – Ihr Help-Center, interne Dokumente, sogar vergangene Support-Tickets – zuzugreifen, um Fragen zu beantworten. Das ist der Unterschied zwischen einem Bot, der eine vage, nutzlose Antwort gibt, und einem, der eine perfekte, kontextbezogene Lösung liefert.

Für Teams mit verfügbaren Entwicklern ist LangChain ein beliebtes Open-Source-Tool, um solche RAG-Pipelines von Grund auf zu erstellen. In diesem Beitrag werden wir die Konzepte hinter dem Aufbau einer Support-RAG-Pipeline mit LangChain durchgehen. Aber noch wichtiger: Wir werden einen direkteren, leistungsfähigeren und sofort einsatzbereiten Weg für Support-Teams aufzeigen, die einfach eine Lösung wollen, die ohne großen Aufwand funktioniert.

Was Sie für eine selbstgebaute Support-RAG-Pipeline benötigen

Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns ehrlich sein, was es bedeutet, so etwas von Grund auf zu bauen. Dies ist kein lockeres Wochenendprojekt, sondern ein ernsthaftes technisches Unterfangen, das eine entsprechende Investition erfordert.

Hier ist eine kurze Übersicht dessen, was Sie bereithalten müssen:

• Entwickler-Power: Sie benötigen Entwickler, die sich mit Python, APIs und der oft kniffligen Welt der KI-Frameworks auskennen. Das ist keine Aufgabe für jemanden, der gerade erst mit dem Programmieren anfängt.

• LLM-API-Schlüssel: Sie benötigen ein Konto bei einem Anbieter von großen Sprachmodellen (LLM) wie OpenAI. Das bedeutet, dass Sie für die Nutzung bezahlen müssen, sowohl für die Generierung von Antworten als auch für die Erstellung der „Embeddings“, die die Suche Ihrer KI ermöglichen.

• Eine Vektor-Datenbank: Dies ist eine besondere Art von Datenbank, in der Ihr Wissen gespeichert wird, damit die KI es schnell durchsuchen kann. Optionen wie Pinecone, ChromaDB oder FAISS sind üblich, aber sie alle müssen eingerichtet, konfiguriert und gewartet werden.

• Hosting-Infrastruktur: Ihre Pipeline braucht einen Server, auf dem sie laufen kann. Das bedeutet, Cloud-Hosting (wie AWS oder Google Cloud) einzurichten und dafür zu bezahlen, damit sie rund um die Uhr online bleibt.

• Viel Zeit und Geduld: Das ist der wichtigste Punkt. Der Aufbau, das Testen und die Feinabstimmung einer RAG-Pipeline ist ein großes Projekt, das leicht Wochen oder sogar Monate dauern kann, bis es richtig funktioniert.

Aufbau einer Support-RAG-Pipeline mit LangChain: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Lassen Sie uns die wichtigsten Phasen beim Aufbau einer RAG-Pipeline aufschlüsseln. Für jeden Schritt werden wir uns ansehen, wie Sie es mit LangChain machen würden, und dann vergleichen, wie es im Gegensatz zu einem optimierten No-Code-Ansatz für Support-Teams aussieht.

Schritt 1: Laden und Indizieren Ihres Support-Wissens

Der LangChain-Weg:

Zuerst müssen Sie Ihre Daten in das System bekommen. In LangChain geschieht dies mit sogenannten „Document Loaders“. Das bedeutet, Python-Code zu schreiben, um sich mit jeder Ihrer Wissensquellen zu verbinden. Sie könnten einen „WebBaseLoader“ verwenden, um Ihre öffentlichen Hilfedokumente zu scrapen, einen „GoogleDocsLoader“ für interne Anleitungen oder einen benutzerdefinierten Loader erstellen, um Informationen aus der API Ihres Helpdesks zu ziehen.

Dieser Prozess bedeutet oft, sich mit API-Schlüsseln herumzuschlagen, mit verschiedenen Dateiformaten umzugehen und Skripte zu schreiben, um sicherzustellen, dass die Informationen auf dem neuesten Stand bleiben. Wenn Sie später eine neue Wissensquelle hinzufügen möchten, müssen Sie zurück zum Code und einen komplett neuen Loader erstellen.

Eine einfachere Alternative:

Was wäre, wenn Sie all das überspringen könnten? Eine Plattform wie eesel AI bietet Ein-Klick-Integrationen mit über 100 Quellen. Anstatt Code zu schreiben, verbinden Sie einfach sicher Ihre Konten. Möchten Sie, dass die KI von Ihren Zendesk-Tickets, Ihrem Confluence-Wiki und internen Google Docs lernt? Klicken Sie einfach auf ein paar Schaltflächen, um den Zugriff zu autorisieren, und schon sind Sie fertig. Eine Aufgabe, die einen Entwickler Tage kosten könnte, ist in wenigen Minuten von einem einfachen Dashboard aus erledigt.

Schritt 2: Aufteilen von Dokumenten in Chunks und Erstellen von Embeddings

Der LangChain-Weg:

Sobald Ihre Dokumente geladen sind, können Sie sie nicht einfach der KI übergeben. Sie sind viel zu lang. Sie müssen sie in kleinere, überschaubarere Teile zerlegen, ein Prozess, der „Chunking“ genannt wird. LangChain bietet Ihnen dafür Werkzeuge wie den „RecursiveCharacterTextSplitter“, aber es liegt an Ihnen, den besten Weg dafür zu finden. Sie werden wahrscheinlich eine ganze Weile damit verbringen, an Einstellungen wie „chunk_size“ und „chunk_overlap“ herumzuprobieren, um zu sehen, was funktioniert.

Nach dem Chunking wird jedes Stück an ein Embedding-Modell gesendet, das den Text in eine Zahlenreihe (einen Vektor) umwandelt, die seine Bedeutung erfasst. Diese Vektoren werden dann in der Vektor-Datenbank gespeichert, die Sie zuvor eingerichtet haben.

Ein intelligenterer, automatisierter Ansatz:

Dies ist eine weitere große technische Aufgabe, die eine verwaltete Plattform einfach für Sie erledigt. eesel AI automatisiert den gesamten Chunking- und Embedding-Prozess und verwendet dabei Methoden, die speziell für Support-Inhalte optimiert sind. Sie müssen sich über keine der technischen Details Gedanken machen, es funktioniert einfach.

Noch besser: eesel AI kann tatsächlich anhand Ihrer vergangenen Tickets trainieren. Es durchsucht Tausende Ihrer historischen Support-Chats und E-Mails, um den Tonfall Ihrer Marke zu lernen, häufige Kundenprobleme zu erkennen und zu sehen, wie eine erfolgreiche Lösung aussieht – alles von allein. Das ist etwas, das Sie mit Standard-LangChain-Tools ohne monatelange kundenspezifische Entwicklungsarbeit einfach nicht erreichen können.

Schritt 3: Einrichten des Retrievers

Der LangChain-Weg:

Der „Retriever“ ist der Teil Ihrer Pipeline, der die Vektor-Datenbank durchsucht. Wenn ein Kunde eine Frage stellt, ist es die Aufgabe des Retrievers, die relevantesten Textabschnitte zu finden, um sie dem LLM zu zeigen. In LangChain richten Sie dies in Ihrem Code ein, indem Sie auf Ihre Vektor-Datenbank verweisen. Seine Leistung hängt vollständig davon ab, wie gut Sie den Embedding-Schritt durchgeführt haben und welchen Suchalgorithmus Sie verwenden.

Wissen für eine bessere Suche vereinen:

Eine große Schwäche einer einfachen LangChain-Einrichtung ist, dass sie normalerweise nur eine Wissensdatenbank auf einmal durchsucht. Aber das Wissen eines echten Support-Teams ist überall verstreut. Das Problem eines Kunden könnte in einem Hilfeartikel erwähnt, in einem privaten Slack-Kanal diskutiert und in einem Google Doc vollständig dokumentiert sein.

eesel AI umgeht dieses Problem, indem es alle Ihre verbundenen Quellen in einer einzigen, einheitlichen Wissensebene zusammenführt. Wenn eine Frage eingeht, kann es Kontext aus einem Helpdesk-Makro, einer vergangenen Slack-Konversation und einem technischen Dokument gleichzeitig heranziehen, um die bestmögliche Antwort zu geben. Sie können auch ganz einfach Wissen eingrenzen, um verschiedene KI-Agenten für unterschiedliche Aufgaben zu erstellen. Sie könnten zum Beispiel einen internen IT-Bot haben, der nur Ihre IT-Dokumente verwendet, während Ihr öffentlich zugänglicher Bot auf Ihr Help-Center beschränkt ist.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI Wissen aus verschiedenen Quellen vereint – ein wichtiger Schritt beim Aufbau einer Support-RAG-Pipeline mit LangChain.

Schritt 4: Antworten generieren und Aktionen ausführen

Der LangChain-Weg:

Der letzte Schritt ist, alles zusammenzufügen. Sie erstellen eine „Chain“ (wie „RetrievalQA“), die die Frage des Benutzers und den abgerufenen Text nimmt, sie zu einem Prompt bündelt und an das LLM sendet, um eine Antwort zu schreiben.

Aber was ist, wenn Sie möchten, dass die KI tatsächlich etwas tut? Wie zum Beispiel ein Ticket taggen, eine Bestellnummer nachschlagen oder an einen menschlichen Agenten eskalieren? In LangChain bedeutet das, komplizierte „Agents“ zu erstellen, die „Tools“ verwenden. Dies ist ein gewaltiger Sprung in der Komplexität und erfordert wirklich ein tiefes Verständnis der KI-Entwicklung, um es korrekt umzusetzen.

Eine No-Code-, anpassbare Workflow-Engine:

Hier hat eine dedizierte Support-Plattform die Nase vorn. Mit eesel AI verwenden Sie einen einfachen, visuellen Prompt-Editor, um die Persönlichkeit, den Tonfall und die Regeln Ihrer KI zu definieren, wann sie an einen Menschen übergeben soll.

Noch besser: Sie können ihr benutzerdefinierte Aktionen geben, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Sie können sie so einrichten, dass sie „Ticket als 'Rechnungsproblem' markiert“, „Bestellstatus von Shopify nachschlägt“ oder „ein Jira-Ticket erstellt und an Tier 2 eskaliert“. Dieses Maß an Kontrolle ermöglicht es Ihnen, ganze Workflows zu automatisieren, nicht nur Fragen zu beantworten. Es verwandelt Ihren Bot von einer einfachen F&A-Maschine in einen autonomen Agenten, der Probleme tatsächlich lösen kann.

Ein Screenshot der No-Code-Workflow-Engine von eesel AI, eine einfachere Alternative zum Erstellen einer Support-RAG-Pipeline mit LangChain für benutzerdefinierte Aktionen.

Häufige Fallstricke beim Aufbau einer Support-RAG-Pipeline mit LangChain

Wenn Sie eine Support-RAG-Pipeline mit LangChain erstellen, kann man leicht auf Hindernisse stoßen, die das ganze Projekt ins Stocken bringen können. Hier sind einige häufige Probleme und wie eine verwaltete Lösung Ihnen hilft, sie vollständig zu umgehen.

Aufbau einer Support-RAG-Pipeline mit LangChain: Kaufen oder selber bauen für Ihr Support-Team

LangChain ist ein fantastisches, leistungsstarkes Framework. Für Entwickler, die sehr spezifische, maßgeschneiderte KI-Anwendungen von Grund auf erstellen, ist es ein erstaunliches Werkzeug.

Aber für ein Support-Team ist das Ziel nicht, ein KI-Infrastrukturunternehmen zu werden. Das Ziel ist es, Kundenprobleme schneller zu lösen, die Belastung der Agenten zu reduzieren und die Kunden zufriedener zu machen. Der DIY-Weg mit LangChain bringt eine Menge Komplexität, lange Entwicklungszeiten und einen Wartungsaufwand mit sich, der den Fokus von dem ablenkt, was wirklich zählt: großartigen Support zu liefern.

Der schnellste Weg zur intelligenten Support-Automatisierung

eesel AI bietet Ihnen die ganze Leistung einer maßgeschneiderten RAG-Pipeline ohne die damit verbundenen Kopfschmerzen. Es ist eine Plattform auf Unternehmensniveau, die für Support-Teams entwickelt wurde, nicht nur für Entwickler. Sie vereinheitlicht Ihr Wissen, lernt aus den vergangenen Gesprächen Ihres Teams und gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um ganze Arbeitsabläufe in nur wenigen Minuten zu automatisieren.

Sind Sie bereit, Ihren Frontline-Support mit einer KI zu automatisieren, die Ihr Geschäft wirklich versteht? Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion von eesel AI an und überzeugen Sie sich selbst davon.