Ein praktischer Leitfaden zur Auswahl von Embeddings für Support-Inhalte im Jahr 2025

Sie entwickeln also einen KI-Support-Agenten. Dabei sind Sie wahrscheinlich auf das Wort „Embeddings“ gestoßen. Das klingt super technisch, aber die Idee dahinter ist eigentlich ziemlich einfach. Stellen Sie sich Embeddings als das „Gehirn“ vor, das Ihrer KI hilft zu verstehen, was Kunden wirklich meinen, nicht nur die Worte, die sie tippen. Diesen Teil richtig hinzubekommen, ist wahrscheinlich die wichtigste Entscheidung, die Sie treffen werden, um präzise und hilfreiche Antworten von Ihrer KI zu erhalten.

Aber seien wir ehrlich. Die Welt der KI ertrinkt in Fachjargon, Embedding-Modellen, Vektor-Dimensionen und Leistungs-Benchmarks. Wenn Sie als Support-Leiter versuchen, das richtige Modell auszuwählen, kann es sich anfühlen, als hätten Sie sich versehentlich für einen Datenwissenschaftskurs angemeldet. Und wenn Sie eine schlechte Wahl treffen? Dann haben Sie einen Bot, der falsche Antworten ausspuckt, Kunden frustriert und das ganze Projekt wie einen Misserfolg erscheinen lässt.

Dieser Leitfaden soll Licht ins Dunkel bringen. Wir führen Sie durch einen einfachen, schrittweisen Prozess zur Auswahl von Embeddings für Support-Inhalte, bei dem es um Geschäftsziele geht, nicht um komplizierten Code.

Was Sie benötigen, bevor Sie Embeddings auswählen

Bevor wir ins Detail gehen, sollten wir sicherstellen, dass wir ein paar Dinge geklärt haben. Hier geht es nicht um Server oder Code, sondern darum, Klarheit darüber zu gewinnen, was Sie erreichen wollen.

• Kennen Sie Ihr Hauptziel: Was ist die Hauptaufgabe, für die Sie diese KI einsetzen? Soll sie häufige Fragen beantworten und Tickets reduzieren? Soll sie als Co-Pilot für Ihre Agenten fungieren und ihnen helfen, schneller Antworten zu schreiben? Oder ist sie für den internen Gebrauch gedacht, um Ihrem Team zu helfen, Antworten in Ihrem Unternehmens-Wiki zu finden?

• Strukturieren Sie Ihr Wissen: Wo befinden sich all Ihre nützlichen Informationen? Sind sie ordentlich in einem Helpdesk wie Zendesk organisiert? In einem Wiki wie Confluence? Oder sind sie über unzählige Google Docs und alte Slack-Threads verstreut?

• Definieren Sie, wie „Erfolg“ aussieht: Woran werden Sie erkennen, ob es funktioniert? Wählen Sie einige konkrete Kennzahlen aus, die Sie verfolgen können, wie die Erstlösungsrate, die durchschnittliche Bearbeitungszeit oder Ihre Kundenzufriedenheit (CSAT).

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Hier ist ein praktischer Ansatz, um dies zu durchdenken, aufgeteilt in vier Schritte, die Sie tatsächlich anwenden können.

Schritt 1: Definieren Sie Ihr Hauptziel für die Support-Automatisierung

Das „beste“ Embedding-Modell für Sie hängt vollständig davon ab, was es tun soll. Unterschiedliche Ziele erfordern unterschiedliche Arten von Intelligenz, und ein Modell, das bei einer Aufgabe brillant ist, kann bei einer anderen überraschend ungeschickt sein.

• Ziel 1: Kundenfragen beantworten. Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, einen Bot zu entwickeln, der den relevantesten Absatz in Ihrem Hilfe-Center findet, um die Frage eines Kunden zu beantworten, benötigen Sie ein Modell, das sich hervorragend für „Retrieval“ eignet. Diese Modelle sind speziell darauf trainiert, eine kurze, einfache Anfrage (die Frage eines Kunden) mit einem viel längeren Dokument (einem Ihrer Hilfeartikel) abzugleichen.

• Ziel 2: Ihre Agenten unterstützen. Wenn Sie ein Tool möchten, das ähnliche frühere Tickets vorschlägt, um Agenten bei der Lösung eines neuen zu helfen, muss das Modell gut in „semantischer Ähnlichkeit“ sein. Das bedeutet einfach, dass es gut darin ist, zwei Textabschnitte von ungefähr gleicher Länge, wie zwei Support-Tickets, zu vergleichen und zu erkennen, ob sie sich auf dasselbe Thema beziehen.

• Ziel 3: Eingehende Tickets analysieren. Wenn Sie neue Tickets automatisch nach Themen kategorisieren möchten (wie „Abrechnung“, „Fehlerbericht“ oder „Funktionswunsch“), benötigen Sie ein Modell, das gut in „Klassifizierung“ oder „Clustering“ ist. Diese Modelle können eine Reihe von Konversationen analysieren und ähnliche gruppieren.

Die meisten Teams werden letztendlich all diese Dinge tun wollen, aber es ist wichtig zu wissen, was Ihre oberste Priorität im Moment ist. Dies ist ein technisches Detail, das viele generische KI-Plattformen übergehen, und deshalb schneiden sie oft schlecht ab: Sie verwenden für jede Aufgabe dasselbe Einheitsmodell.

Schritt 2: Werfen Sie einen genauen Blick auf Ihre Support-Inhalte

Okay, als Nächstes: Werfen Sie einen ehrlichen Blick auf die Informationen, mit denen Sie Ihre KI füttern. Die Art und Qualität Ihrer Inhalte spielen eine große Rolle dabei, welches Modell für Sie tatsächlich funktionieren wird.

• Inhaltstyp: Befindet sich Ihr Wissen in sauberen, strukturierten Hilfeartikeln aus einem Tool wie Zendesk oder Intercom? Oder sind Ihre wertvollsten Informationen an unordentlichen, unstrukturierten Orten wie alten Ticketverläufen, Slack-DMs und einer Reihe zufälliger Google Docs versteckt? Modelle, die auf blitzsauberen Web-Texten trainiert wurden, versagen oft, wenn sie echte Support-Tickets voller Tippfehler und Abkürzungen lesen müssen.

• Branchenjargon: Arbeiten Sie in einem speziellen Bereich wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder der Technik, der seine eigene Sprache hat? Ein allgemeines Modell hat möglicherweise keine Ahnung, wovon Ihre Kunden sprechen. Es wird wahrscheinlich nicht den Unterschied zwischen „ISO 27001“ und „SOC 2“ kennen, was zu ziemlich wenig hilfreichen Antworten führen könnte.

• Sprachen: Betreuen Sie Kunden in mehr als einer Sprache? Wenn ja, benötigen Sie ein mehrsprachiges Embedding-Modell, was eine ganz neue Ebene an Kosten und Komplexität mit sich bringt.

Das von Ihnen gewählte Modell muss robust genug sein, um all Ihre verschiedenen Wissensquellen zu verarbeiten, nicht nur die perfekt aufbereiteten Artikel, die Sie der Öffentlichkeit zeigen.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit verschiedenen Wissensquellen verbinden kann, um Informationen für einen besseren Support bei der Auswahl von Embeddings für Support-Inhalte zu zentralisieren.

Wie eesel AI hilft: Deshalb ist eine einheitliche Plattform eine solche Erleichterung. eesel AI kann sich sicher mit über 100 verschiedenen Orten verbinden, an denen Ihr Wissen gespeichert ist, von Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk bis hin zu internen Wikis wie Confluence und Google Docs. Seine Modelle sind darauf ausgelegt, das reale Durcheinander von Support-Konversationen, samt Fachjargon, zu verstehen, sodass es aus den Informationen lernt, auf die sich Ihr Team tatsächlich jeden Tag verlässt.

Schritt 3: Wägen Sie die Kompromisse ab: Leistung, Geschwindigkeit und Kosten

Sobald Sie Ihr Ziel und Ihre Inhalte geklärt haben, ist es an der Zeit, die drei großen Kompromisse abzuwägen: Leistung, Geschwindigkeit und Kosten. Kleiner Spoiler: Sie können nicht alles haben. Ihre Aufgabe ist es, die richtige Balance für Ihr Team zu finden.

• Leistung (wie intelligent ist es?): Hier geht es darum, wie gut das Modell Nuancen versteht. Kann es den Unterschied zwischen „Ich kann mich nicht einloggen“ und „Ich muss meine Login-E-Mail-Adresse ändern“ erkennen? Größere, komplexere Modelle sind tendenziell intelligenter, aber das hat seinen Preis.

• Geschwindigkeit (wie schnell ist es?): Dies gibt an, wie schnell das Modell eine Antwort finden kann. Wenn ein Kunde ein Live-Chat-Widget verwendet, erwartet er eine sofortige Antwort, nicht erst in zehn Sekunden. Kleinere Modelle sind in der Regel schneller.

• Kosten (wie viel kostet es?): Das ist der Preis, den Sie für das Erstellen, Speichern und Durchsuchen aller Embeddings zahlen. Modelle, die mehr Details erfassen, benötigen mehr Speicher und Leistung, was höhere Kosten bedeutet, insbesondere wenn Sie wachsen.

Hier ist ein schneller Überblick über Ihre Optionen:

Wenn Sie sich entscheiden, ein Modell selbst auszuwählen, verpflichten Sie sich auch, diesen schwierigen Balanceakt aus Kosten, Leistung und Infrastruktur für immer zu managen.

Schritt 4: Testen Sie es mit Ihren eigenen Daten

Die öffentlichen Benchmarks, die Sie online sehen? Sie sind ein guter Ausgangspunkt, aber für Ihr Unternehmen bedeuten sie sehr wenig. Sie kennen weder Ihre Kunden, noch Ihr Produkt, noch die einzigartige Art und Weise, wie Sie über Dinge sprechen. Der einzige wirkliche Weg, um herauszufinden, ob ein Modell funktioniert, ist, es mit Ihren eigenen Inhalten zu testen.

Der Versuch, dies selbst zu tun, ist ein riesiges, zeitaufwändiges Projekt. Es beinhaltet normalerweise:

1. Erstellen eines „Referenzdatensatzes“: Sie müssten manuell Hunderte von echten Kundenfragen durchgehen und sie der jeweils besten Antwort in Ihrer Wissensdatenbank zuordnen.

2. Aufbau einer Evaluierungs-Pipeline: Das bedeutet, eine Menge Code zu schreiben, um verschiedene Modelle anhand Ihres Datensatzes zu testen und ihre Leistung zu messen.

3. Versuch, die Ergebnisse zu interpretieren: Am Ende würden Sie auf eine Tabelle mit abstrakten Werten starren und versuchen herauszufinden, warum ein Modell bei einer bestimmten Art von Frage besser war als ein anderes.

Ehrlich gesagt ist das ein langsamer, teurer Prozess, der einen Hintergrund in Datenwissenschaft erfordert.

Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, der bei der Auswahl von Embeddings für Support-Inhalte hilft, indem er die Leistung mit Ihren eigenen Daten testet.

Wie eesel AI dies schmerzfrei macht: Anstatt Sie monatelang testen zu lassen, bietet eesel AI einen risikofreien Simulationsmodus. Mit nur wenigen Klicks können Sie die KI über Tausende Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung laufen lassen. Sie erhalten dann einen einfachen Bericht, der zeigt, welcher Prozentsatz der Tickets automatisch hätte gelöst werden können, die genauen Antworten, die sie gegeben hätte, und wie viel Geld Sie sparen könnten. Sie sehen genau, wie sie mit Ihren echten Daten abschneiden wird, bevor auch nur ein einziger Kunde mit ihr spricht. Das ist ein Maß an Vertrauen, das Sie sonst nirgendwo bekommen.

Häufige Fallen, die es zu vermeiden gilt

• Dem Benchmark-Hype verfallen: Öffentliche Ranglisten sind allgemein. Ihre Support-Inhalte sind es nicht. Ein Modell, das auf dem Papier großartig aussieht, könnte bei Ihren Daten ein totaler Reinfall sein.

• Die Gesamtkosten ignorieren: Der Preis pro API-Aufruf ist nur ein kleiner Teil des Puzzles. Sie müssen auch die Kosten für die Zeit Ihrer Ingenieure für den Aufbau, die Überwachung und die Wartung des gesamten Systems einkalkulieren.

• Die Geschwindigkeit vergessen: Eine unglaublich genaue Antwort, die 30 Sekunden braucht, ist nutzlos. Kundenorientierte Bots müssen sich sofort anfühlen, sonst werden die Leute sie einfach nicht benutzen.

• Ein Werkzeug für jede Aufgabe verwenden: Wie wir bereits besprochen haben, ist das beste Modell zum Finden eines Dokuments ein anderes als das beste zum Kategorisieren eines Tickets. Die Verwendung des falschen Werkzeugs führt immer zu enttäuschenden Ergebnissen.

Der einfachere Weg: Eine Plattform die schwere Arbeit machen lassen

Seien wir ehrlich: Die Auswahl, Implementierung und Feinabstimmung von Embedding-Modellen ist ein Vollzeitjob für ein Team von Machine-Learning-Ingenieuren. Für die meisten Führungskräfte im Support-, Erfolgs- oder Betriebsbereich ist der Versuch, es selbst zu bauen, einfach zu komplex, teuer und riskant.

Genau aus diesem Grund wurden integrierte KI-Plattformen entwickelt. eesel AI übernimmt die gesamte Herausforderung der Auswahl von Embeddings für Support-Inhalte für Sie. Unsere Plattform wurde von Anfang an entwickelt, um den Kundensupport und interne Helpdesks zu automatisieren. Wir kümmern uns um die Modellauswahl, die Datenverbindungen und die gesamte Leistungsoptimierung, damit Sie sich auf das konzentrieren können, was Sie am besten können: Ihren Kunden und Ihrem Team besseren und schnelleren Support bieten. Sie können es in Minuten statt Monaten selbst einrichten und ohne einen Entwickler mit Ihren vorhandenen Tools verbinden.

Zusammenfassung

Die Wahl der richtigen Embeddings ist die Grundlage einer erfolgreichen KI-Support-Strategie. Indem Sie klar über Ihre Ziele, Ihre Inhalte und die Kompromisse zwischen Leistung, Geschwindigkeit und Kosten nachdenken, können Sie eine kluge Entscheidung treffen. Und während Sie den langen, komplizierten DIY-Weg gehen könnten, bieten Plattformen wie eesel AI eine leistungsstarke und einfache Möglichkeit, alle Vorteile einer erstklassigen KI zu nutzen, ohne selbst Experte darin werden zu müssen.

Bereit, es in Aktion zu sehen? Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion von eesel AI an und Sie können Ihren ersten KI-Agenten in weniger als 5 Minuten starten.