Ein KI-Chat-Erlebnis zu schaffen, das wirklich hilfreich ist, bedeutet mehr als nur textbasierte Antworten zu erhalten. Wir alle kennen das: Man steckt in einer frustrierenden Schleife mit einem Bot fest, der es einfach nicht kapiert. Damit sich eine Konversation echt anfühlt, muss die KI die wichtigsten "Dinge" verstehen – die Personen, Produkte und Dokumente, die für Ihr Unternehmen entscheidend sind. Sie muss die Zusammenhänge erkennen.
Eine tolle Funktion, um diese reichhaltigeren, kontextbezogeneren Konversationen zu ermöglichen, ist das Entity-Tagging. Es kann ein einfaches Chatfenster in einen interaktiven Arbeitsbereich verwandeln. Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen klaren und schnörkellosen Überblick über das ChatKit Entity Tagging und erklärt, was es ist, was es kann und, ebenso wichtig, wo es für Unternehmen, die Ergebnisse erzielen müssen, möglicherweise nicht die beste Wahl ist.
Was ist ChatKit Entity Tagging?
Bevor wir zum Tagging-Teil kommen, lassen Sie uns kurz über ChatKit selbst sprechen.
Was ist das ChatKit von OpenAI?
OpenAIs ChatKit ist ein JavaScript-Framework, das Entwicklern hilft, die Benutzeroberfläche für KI-Chats zu erstellen. Es liefert Ihnen die Frontend-Komponenten für ein ausgefeiltes Chat-Erlebnis, mit Dingen wie UI-Anpassung und Echtzeit-Antwort-Streaming. Stellen Sie es sich als eine Art Starter-Kit für den "Chat-Bubble"-Teil Ihrer Anwendung vor. Das Wichtigste ist, dass es sich um ein Frontend-Tool und keine vollständige, sofort einsatzbereite Lösung handelt, was erhebliche Auswirkungen darauf hat, wie Sie es erstellen und warten.
Was ist Entity Tagging?
Entity-Tagging ist im Grunde der Prozess, spezifische Informationen oder "Entitäten" direkt in einer Konversation zu erkennen und zu verknüpfen. Es geht darum, Ihre Chat-Oberfläche auf die wichtigen Substantive in Ihrer Geschäftswelt aufmerksam zu machen.
Anstatt nur eine Textzeile zu sehen, identifiziert das System bedeutungsvolle Dinge. Für ein typisches Unternehmen könnten diese Entitäten sein:
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Der Name eines Kunden
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Eine Support-Ticket-ID ("TICKET-54321")
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Ein Produktname oder eine SKU ("SKU-QB-1138")
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Ein Dokumententitel ("Q4-Onboarding-Richtlinie")
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Eine Bestellnummer ("#100-555-1234")
Mit ChatKit Entity Tagging können Entwickler Benutzern ermöglichen, diese Elemente direkt im Chat zu referenzieren, normalerweise durch die Eingabe von "@", um eine durchsuchbare Liste relevanter Entitäten aufzurufen.
Kernfunktionen von ChatKit Entity Tagging
Was können Sie also tatsächlich mit dieser Funktion tun? Schauen wir uns die Hauptfunktionen an und was sie für die Schaffung eines intelligenteren Chat-Erlebnisses bedeuten.
@-Erwähnungen für interaktiven Kontext aktivieren
Die bekannteste Anwendung für Entity-Tagging ist die Aktivierung von @-Erwähnungen. Genau wie beim Markieren eines Kollegen in einem Dokument können Benutzer "@" eingeben, um nach bestimmten Dingen wie anderen Benutzern, Dokumenten oder Produkten zu suchen und diese zu markieren.
Für einen Entwickler wird dies mit einer Funktion gehandhabt, die jedes Mal eine Suche ausführt, wenn ein Benutzer nach dem "@"-Symbol tippt. Der geschäftliche Nutzen hier ist ziemlich cool. Zum Beispiel könnte ein Support-Mitarbeiter im Chat mit einem Kunden einen bestimmten Wissensdatenbank-Artikel aus Confluence @-erwähnen, um einen direkten Link zur Lösung zu teilen, ohne das Chatfenster verlassen zu müssen.
Zitierte Quellen für vertrauenswürdige Antworten verwenden
Seien wir ehrlich, eines der größten Probleme bei KI ist das Vertrauen. Woher wissen Sie, dass sich die KI nicht einfach Dinge ausdenkt? Entity-Tagging hilft hierbei, indem es der KI ermöglicht, ihre Quellen zu zitieren. Wenn ein KI-Assistent eine Frage beantwortet, kann er einen direkten Link zu dem markierten Element hinzufügen, das er als Referenz verwendet hat.
Dies verankert die Antworten der KI in den tatsächlichen Daten Ihres Unternehmens und macht sie viel zuverlässiger. Ein interner Vertriebs-Chatbot könnte eine Frage zu den Vertragsbedingungen eines Kunden beantworten und ein klickbares Tag bereitstellen, das direkt auf den in Google Docs gespeicherten Vertrag verweist. Dies verändert die Konversation von "Ich glaube, das ist die Antwort" zu "Hier ist die Antwort und hier ist der Beweis."
Hover-Vorschauen für eine reichhaltigere UI anpassen
Kontext ist alles. Mit Entity-Tagging in ChatKit können Sie benutzerdefinierte Pop-up-Vorschauen erstellen, die angezeigt werden, wenn ein Benutzer mit der Maus über ein markiertes Element fährt. Dies liefert sofortige, relevante Informationen, ohne das Gespräch zu stören oder die Nutzer zu zwingen, einen Haufen neuer Tabs zu öffnen.
Stellen Sie sich einen Chatbot für einen E-Commerce-Shop vor. Ein Kundensupport-Mitarbeiter könnte ein Produkt markieren, und wenn man mit der Maus über dieses Tag fährt, könnte sofort eine Vorschau mit Produktbild, Preis und Lagerbestand angezeigt werden, wobei diese Informationen direkt von einer Plattform wie Shopify abgerufen werden. Es ist ein kleines UI-Detail, das einen großen Unterschied für den reibungslosen Ablauf macht.
Die Herausforderungen bei der Implementierung von ChatKit Entity Tagging
Obwohl die Funktionen großartig klingen, ist die praktische Umsetzung von ChatKit Entity Tagging mit einigen großen Hürden verbunden, insbesondere für Unternehmen, die eine praktische, skalierbare Lösung suchen.
Erheblicher Entwicklungsaufwand ist erforderlich
Hier ist der Haken bei ChatKit: Es liefert Ihnen nur die UI-Komponenten. Die gesamte wichtige Backend-Logik – wie nach Entitäten gesucht wird, woher die Vorschaudaten stammen und was passiert, wenn eine Entität angeklickt wird – muss von Ihren Entwicklern maßgeschneidert werden.
Das bedeutet, Sie schalten nicht nur eine Funktion ein, sondern starten ein ganz neues Entwicklungsprojekt. Es erfordert viel Ingenieurszeit, um es zu erstellen und, was noch wichtiger ist, es zu pflegen, während sich Ihre Datenquellen und Geschäftsanforderungen weiterentwickeln. Für Teams, die leistungsstarke KI ohne ein engagiertes Team von Ingenieuren einführen müssen, bietet eine Plattform wie eesel AI eine Self-Service-Erfahrung. Sie können alle Ihre Wissensquellen verbinden und einen KI-Agenten in Minuten statt Monaten betriebsbereit machen.
Man wird an das OpenAI-Ökosystem gebunden
ChatKit ist ein OpenAI-Produkt und darauf ausgelegt, gut in der Welt von OpenAI zu funktionieren. Wie einige frühe Rückmeldungen aus der Community gezeigt haben, ist es nicht auf Flexibilität ausgelegt. Wenn Sie Ihr gesamtes Chat-Erlebnis um ChatKit herum aufbauen und später entscheiden, auf ein anderes KI-Modell wie Claude von Anthropic umzusteigen, stehen Sie vor einer komplizierten und teuren Migration. Dies ist ein echtes Risiko für jedes Unternehmen, das die Kontrolle über seinen Tech-Stack behalten möchte. Sie übernehmen nicht nur ein UI-Framework, sondern binden einen Kernteil Ihrer Benutzererfahrung an einen einzigen Anbieter.
Es vereinheitlicht Ihr Wissen nicht
ChatKit selbst bringt nicht all Ihr Wissen zusammen; es gibt Ihnen nur ein Fenster, um es anzuzeigen. Um Ihre Entitäten "taggable" zu machen, müssen Sie separate, benutzerdefinierte Integrationen für jeden einzelnen Ort erstellen und pflegen, an dem sich Ihr Wissen befindet. Möchten Sie Informationen aus Ihrem Helpdesk, Ihrem Unternehmens-Wiki und Ihrem Cloud-Speicher taggen? Das sind drei verschiedene Backend-Projekte, die Ihr Team erstellen und betreuen muss.
Das ist weit entfernt von einer integrierten Plattform wie eesel AI, die sich sofort mit all Ihren Wissensquellen verbindet. Mit wenigen Klicks kann es aus vergangenen Tickets in Zendesk, Artikeln in Ihrem Hilfezentrum und internen Dokumenten in Notion lernen, um von Anfang an vollständigen Kontext zu liefern.
Warum ChatKit Entity Tagging so wertvoll ist (und warum die Plattform entscheidend ist)
Ein korrekt umgesetztes Entity-Tagging kann sowohl für Ihren Kundensupport als auch für Ihre internen Teams einen großen Unterschied machen. Hier sind die Gründe, warum die Funktionalität selbst so nützlich ist:
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Bessere Erstlösungsrate: Wenn Agenten und Bots sofort die richtigen Kundendaten, Bestelldetails oder Wissensartikel abrufen können, können sie Probleme beim ersten Mal schneller und genauer lösen.
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Kürzere Einarbeitungszeit für Agenten: Neue Agenten können sich viel schneller einarbeiten, wenn sie einen Copiloten haben, der sofort auf Unternehmensrichtlinien verweisen oder Lösungen aus ähnlichen früheren Tickets abrufen kann.
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Einfachere interne F&A: Mitarbeiter erhalten die Antworten, die sie benötigen, ohne das ganze Hin und Her. Ein interner Bot in einem Tool wie Slack kann direkt die richtige Person, das richtige Team oder das richtige Projektdokument markieren, was viel verschwendete Zeit reduziert.
Aber diesen Wert zu erzielen, geht nicht nur darum, die UI-Funktion zu haben. Es geht um die Plattform, die sie antreibt. Ein Entwickler-Framework wie ChatKit gibt Ihnen die Bausteine, aber eine durchgängige KI-Plattform ist das, was Ihnen tatsächlich das Geschäftsergebnis liefert.
eesel AI ist genau dafür gemacht. Sein KI-Copilot entwirft nicht nur Antworten; er versteht Ihr Unternehmen wirklich, indem er aus Tausenden von früheren Tickets lernt, um die relevantesten Makros oder internen Dokumente vorzuschlagen. Und mit einem Simulationsmodus können Sie testen, wie die KI bei Ihren historischen Tickets abschneiden wird, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht – eine Schlüsselfunktion zum Aufbau von Vertrauen, die Sie in einem einfachen Framework nicht finden werden.
Preisvergleich: ChatKit Entity Tagging vs. eine einheitliche Plattform
Das Geld spielt immer eine Rolle, und der Unterschied zwischen einem Framework und einer Plattform wird glasklar, wenn man sich die Kosten ansieht.
Das Kostenmodell von ChatKit (über die OpenAI-API)
ChatKit ist Open-Source, Sie zahlen also keine Lizenzgebühr für die Nutzung des Frameworks selbst. Die wirklichen Kosten entstehen durch die OpenAI-API-Aufrufe, die Ihr benutzerdefiniertes Backend für jede Suche, jede Antwort und jede Aktion machen muss. Dies wird normalerweise pro Token abgerechnet (sowohl für die Eingabe, die Sie senden, als auch für die Ausgabe, die Sie erhalten).
Der große Nachteil hier ist die mangelnde Vorhersehbarkeit. Wenn Sie einen geschäftigen Monat mit vielen Kundenchats haben, kann Ihre API-Rechnung ohne Vorwarnung in die Höhe schnellen, was die Budgetierung unglaublich schwierig macht.
Die eesel AI-Alternative
eesel AI bietet einen klaren, vorhersehbaren Weg. Die Preisgestaltung basiert auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat, und Sie werden nicht pro Lösung bezahlt. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Kosten genau zu prognostizieren und Ihren Support zu skalieren, ohne für Ihren Erfolg bestraft zu werden.
| Merkmal | ChatKit (über benutzerdefiniertes OpenAI-Backend) | eesel AI |
|---|---|---|
| Preismodell | Nutzungsbasiert (pro Token) | Pauschalpreis (pro Interaktionsstufe) |
| Kostenvorhersehbarkeit | Gering (Variiert je nach Nutzung) | Hoch (Feste monatliche/jährliche Kosten) |
| Versteckte Kosten | Entwicklerzeit, Server-Hosting, Wartung | Keine. All-inclusive-Tarife. |
| Erste Schritte | Erfordert benutzerdefinierte Entwicklung | Kostenlose Testversion, in Minuten live gehen. |
Über das ChatKit Entity Tagging Framework hinausgehen
ChatKit Entity Tagging ist ein großartiges Konzept. Es zeigt perfekt, wie KI-Chat zu einem viel reichhaltigeren, kontextbezogeneren und nützlicheren Werkzeug für alle werden kann.
Aber als ein auf Entwickler ausgerichtetes Framework hat es für die meisten Unternehmen echte Einschränkungen. Es erfordert einen enormen Entwicklungsaufwand und laufende Wartung, bindet Sie an das OpenAI-Ökosystem und sein Preismodell kann zu unvorhersehbaren Rechnungen führen.
Für die meisten Unternehmen besteht das Ziel nicht nur darin, eine Chat-Benutzeroberfläche zu erstellen, sondern echte Support- und Wissensprobleme ohne massive Kopfschmerzen zu lösen. Das erfordert eine vollständige, integrierte Plattform, die vom ersten Tag an funktioniert, und nicht nur ein Baukasten.
Sind Sie bereit, einen leistungsstarken KI-Assistenten zu starten, der Ihr Wissen vereinheitlicht und mit den Tools arbeitet, die Sie bereits verwenden? Sehen Sie, wie eesel AI Ihren Support automatisieren und Ihr Team stärken kann. Sie können in Minuten live sein, nicht in Monaten. Testen Sie eesel AI noch heute kostenlos.
Häufig gestellte Fragen
ChatKit Entity Tagging ist eine Funktion im ChatKit-Framework von OpenAI, die es einer KI-Chat-Oberfläche ermöglicht, spezifische Informationen (Entitäten) innerhalb einer Konversation zu erkennen und zu verknüpfen. Sie ermöglicht Funktionen wie @-Erwähnungen, zitierte Quellen und Hover-Vorschauen, wodurch Chat-Interaktionen reichhaltiger und kontextbezogener werden.
Mit ChatKit Entity Tagging können Sie @-Erwähnungen für interaktiven Kontext aktivieren, zitierte Quellen verwenden, um KI-Antworten vertrauenswürdiger zu machen, und Hover-Vorschauen anpassen, um schnelle, relevante Informationen bereitzustellen. Diese Funktionen verbessern die Benutzeroberfläche und die allgemeine Gesprächsqualität.
Die Implementierung von ChatKit Entity Tagging erfordert erheblichen Entwicklungsaufwand für Backend-Logik und Integrationen. Zudem bindet es Sie an das OpenAI-Ökosystem und vereinheitlicht keine Wissensquellen, was benutzerdefinierte Entwicklungen für jedes Datensilo erfordert.
Nein, ChatKit Entity Tagging selbst vereinheitlicht kein Wissen. Entwickler müssen für jede Datenquelle (z. B. Helpdesk, Wiki, Cloud-Speicher), aus der Entitäten abgerufen und erkannt werden sollen, separate Integrationen erstellen und pflegen.
Obwohl das ChatKit-Framework Open-Source ist, entstehen die Hauptkosten durch die OpenAI-API-Aufrufe, die von Ihrem benutzerdefinierten Backend für Suchen und Antworten getätigt werden und pro Token abgerechnet werden. Dieses nutzungsbasierte Modell kann zu unvorhersehbaren monatlichen Rechnungen führen.
ChatKit Entity Tagging stellt UI-Komponenten bereit und erfordert eine umfangreiche, kundenspezifische Entwicklung für die Backend-Logik und Datenintegration. Im Gegensatz dazu bieten Plattformen wie eesel AI eine Komplettlösung, die Wissensquellen vereinheitlicht, eine vorhersehbare Preisgestaltung bietet und Sie ohne großen technischen Aufwand viel schneller live bringt.
ChatKit Entity Tagging ist für eine tiefe Integration in das OpenAI-Ökosystem konzipiert. Die Migration zu einem anderen KI-Modell, wie z. B. Claude von Anthropic, kann nach dem Aufbau auf ChatKit aufgrund der Anbieterbindung ein komplizierter und teurer Prozess sein.
