Die 7 besten Tools zur Wissensbeschaffung für Support-Teams im Jahr 2025

Wir kennen das alle: Man weiß, dass es irgendwo eine Antwort gibt, hat aber keine Ahnung, wo man sie finden kann. Das ist frustrierend. Stellen Sie sich nun vor, Ihr Support-Team erlebt diese Realität jeden einzelnen Tag. Mitarbeiter verbringen fast 20 % ihrer Arbeitswoche damit, in verstreuten Wikis, alten Tickets und zufälligen Google Docs nach Informationen zu suchen. Das ist eine massive Zeitverschwendung, die Lösungen verlangsamt und alle – Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen – ratlos zurücklässt.

Im Jahr 2025 sind die Erwartungen der Kunden an sofortigen und präzisen Support höher als je zuvor. Sie können es sich nicht leisten, dass Ihr Team nach Antworten suchen muss. Sie brauchen ein System, das sie nicht einfach auf ein 50-seitiges Handbuch verweist, sondern ihnen die exakte Antwort liefert, genau dann, wenn sie sie benötigen.

Genau dafür gibt es Tools zur Wissensabfrage. Ich habe einige Zeit damit verbracht, die besten Optionen zu untersuchen, um zu sehen, welche davon wirklich halten, was sie versprechen. Dieser Beitrag stellt die 7 besten Tools vor und vergleicht, was sie gut können, wo ihre Schwächen liegen und für wen sie wirklich geeignet sind, damit Sie das richtige für Ihr Team auswählen können.

Was sind Tools zur Wissensabfrage?

Einfach ausgedrückt sind Tools zur Wissensabfrage Systeme, die entwickelt wurden, um spezifische Informationen aus dem gesamten Datenbestand Ihres Unternehmens zu finden und bereitzustellen. Stellen Sie es sich wie eine superintelligente Suchmaschine vor, die speziell für Ihre internen Inhalte entwickelt wurde.

Aber moderne Tools können viel mehr als nur eine einfache Stichwortsuche. Die meisten verwenden heute eine Technologie namens Retrieval-Augmented Generation (RAG). Das bedeutet nichts anderes, als dass die KI nicht nur ein relevantes Dokument findet und es Ihnen vorlegt. Stattdessen liest sie die wichtigen Informationsausschnitte, versteht Ihre Frage und verfasst dann eine direkte, menschenähnliche Antwort, wobei sie in der Regel auf die exakte Quelle verweist, die sie verwendet hat.

Dieser Workflow veranschaulicht, wie Tools zur Wissensabfrage den Support-Prozess von der ersten Anfrage bis zur endgültigen Lösung automatisieren.

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Der springende Punkt ist, die manuelle Suche abzuschaffen und Ihren Mitarbeitern präzise Antworten direkt in den Plattformen zu geben, die sie bereits täglich nutzen, wie zum Beispiel ihrem Helpdesk.

Wie wir die besten Tools zur Wissensabfrage bewertet haben

Nicht alle Tools sind gleich, und was in einer Demo beeindruckend aussieht, kann bei der Implementierung zu echten Kopfschmerzen führen. Meine Bewertung konzentrierte sich auf die Dinge, die für die tägliche Arbeit eines Support-Teams und das Endergebnis Ihres Unternehmens tatsächlich einen Unterschied machen.

• Einfache Einrichtung: Wie schnell können Sie es zum Laufen bringen? Benötigt es ein Team von Entwicklern und endlose Verkaufsgespräche, oder können Sie in wenigen Minuten selbst loslegen?

• Integrationstiefe: Lässt sich das Tool nahtlos mit dem Helpdesk und den Wissensquellen verbinden, die Sie bereits haben, wie Confluence, Google Docs und frühere Tickets? Oder zwingt es Sie, alles zu migrieren?

• Anpassung und Kontrolle: Können Sie das Verhalten der KI tatsächlich anpassen? Können Sie ihre Persönlichkeit definieren, ihr sagen, welche Themen sie nicht beantworten darf, und sie mit anderen Tools verbinden, um Aktionen auszuführen, wie z. B. Bestelldetails in Shopify nachzuschlagen?

• Testen und Berichten: Gibt es eine sichere Möglichkeit, die Leistung der KI mit Ihren echten Daten zu testen, bevor Sie sie mit Kunden interagieren lassen? Können Sie sehen, was funktioniert und was nicht?

• Preistransparenz: Ist die Preisgestaltung einfach und vorhersehbar? Oder erhalten Sie nach einem geschäftigen Monat eine überraschende Rechnung, weil pro Lösung abgerechnet wird?

Vergleich der besten Tools zur Wissensabfrage für 2025

Für einen schnellen Überblick sehen Sie hier, wie unsere Top-7-Tools zur Wissensabfrage im Vergleich zueinander nach diesen Kriterien abschneiden.

Tool	Am besten für	Einfache Einrichtung	Wichtige Integrationen	Preismodell
eesel AI	All-in-one-Support-Automatisierung	Self-Service (Minuten)	Zendesk, Slack, Confluence, G-Docs	Pauschalabonnement
Coveo	Suche auf Unternehmensebene	Komplex (Monate)	Salesforce, ServiceNow	Individuell (auf Anfrage)
Bloomfire	Zentralisiertes Wissensmanagement	Moderat	Die meisten CRMs, Slack	Pro Benutzer/Monat
LlamaIndex	Technische Teams, die benutzerdefinierte RAG erstellen	Entwicklerintensiv	N/A (Framework)	Open-Source & nutzungsbasiert
Relevance AI	Erstellung von KI-Agenten und Workflows	Moderat	Hubspot, Zapier	Nutzungsbasiert
Haystack	Open-Source-Such-Pipelines	Entwicklerintensiv	Elasticsearch, FAISS	Open-Source
OpenAI Assistants API	Benutzerdefinierte Entwicklerprojekte	Code-intensiv	N/A (API)	Nutzungsbasiert (Tokens)

Die 7 besten Tools zur Wissensabfrage

1. eesel AI

eesel AI ist eine KI-Plattform, die speziell für den Kundenservice und den internen Support entwickelt wurde. Sie ist so konzipiert, dass sie direkt an Ihre bestehenden Tools wie Zendesk, Slack und Confluence angebunden werden kann, um all Ihr verstreutes Wissen zusammenzuführen. Sie lernt auch aus den unglaublich wertvollen Informationen in den bisherigen Ticket-Konversationen Ihres Teams. Was sie wirklich auszeichnet, ist, dass Sie sie selbst einrichten können und ihre Workflow-Engine leistungsstark ist, ohne dass ein Entwickler sie verwalten muss.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI als zentrale Anlaufstelle fungiert und verschiedene Wissensquellen integriert, um einheitliche Antworten zu liefern.

Warum wir es aufgenommen haben: Es ist das einzige Tool auf dieser Liste, das ernsthafte Leistung in einem Paket bietet, das Sie selbst in Minuten statt Monaten einrichten können. Die Möglichkeit, seine Leistung an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets zu simulieren, bevor Sie live gehen, gibt Ihnen ein Maß an Vertrauen, das kein anderes Tool bieten kann.

Vorteile:

• Sie können sich tatsächlich anmelden und es zum Laufen bringen, ohne jemals mit einem Vertriebsmitarbeiter zu sprechen.

• Es verbindet sich mit all Ihren Wissensquellen, insbesondere mit dem nützlichen Kontext, der in alten Tickets verborgen ist.

• Der Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, alles zu testen und Ihren ROI ohne Risiko vorherzusagen.

• Die Preisgestaltung ist ein transparentes Pauschalabonnement, sodass Sie nicht dafür bestraft werden, wenn viel los ist.

Nachteile:

• Wenn Sie nur eine einfache Suchleiste für Ihre Dokumente und nichts weiter suchen, könnte die vollständige Suite an Automatisierungstools überdimensioniert sein.

Preise:

Die Preise von eesel AI basieren auf einer monatlichen Pauschalgebühr, die alle Kernprodukte umfasst.

Ein Screenshot der Preisseite von eesel AI, der die transparenten Pauschal-Abonnementpläne hervorhebt.

• Team-Plan: 299 $/Monat (239 $/Monat bei jährlicher Zahlung) für bis zu 3 Bots und 1.000 KI-Interaktionen.

• Business-Plan: 799 $/Monat (639 $/Monat bei jährlicher Zahlung) für unbegrenzte Bots, 3.000 KI-Interaktionen und die Freischaltung wichtiger Funktionen wie Training mit vergangenen Tickets und KI-Aktionen.

• Individueller Plan: Für spezielle Setups mit unbegrenzten Interaktionen und erweiterten Funktionen.

2. Coveo

Coveo ist eine große KI-Such- und Empfehlungsplattform auf Unternehmensebene. Sie ist darauf ausgelegt, relevante Informationen über riesige, komplizierte Unternehmenssysteme hinweg zu verarbeiten und bereitzustellen, einschließlich öffentlicher Websites, Firmenintranets und großer Kundenservice-Betriebe.

Warum wir es aufgenommen haben: Coveo ist seit langem im Bereich der Unternehmenssuche tätig und eine beliebte Wahl für riesige Unternehmen mit komplexen Anforderungen sowie dem Budget und dem technischen Team, um damit umzugehen. Seine Analyse- und Personalisierungs-Engines sind sehr leistungsstark.

Vorteile:

• Lässt sich gut für große, globale Organisationen skalieren.

• Bietet sehr tiefgehende Analyse- und Berichtsfunktionen.

• Starke Personalisierungsfähigkeiten zur Anpassung von Erlebnissen.

Nachteile:

• Der Einrichtungsprozess ist bekannt dafür, langwierig und kompliziert zu sein und erfordert ein engagiertes technisches Team.

• Die Preisgestaltung ist nicht öffentlich und basiert auf Angeboten, was es für die meisten kleinen bis mittelständischen Unternehmen unerreichbar macht.

• Es ist das Gegenteil von Self-Service; man kann nicht viel tun, ohne sich an die Vertriebs- und Implementierungsteams zu wenden.

Preise:

Die Preisgestaltung von Coveo ist vollständig individuell. Sie erhalten ein Angebot erst nach einer Verkaufsdemo und Beratung. Es gibt keine öffentlichen Preisstufen, was für Teams, die schnell handeln müssen, ein echtes Hindernis sein kann.

3. Bloomfire

Bloomfire ist eine Plattform, die sich auf Wissensmanagement und -austausch konzentriert. Ihr Hauptzweck ist es, Unternehmen dabei zu helfen, einen einzigen, zentralen Ort für all ihre Informationen zu schaffen, der den Mitarbeitern die Suche und den Zugriff erleichtert. Es verwendet seine eigene KI-gestützte Suche, um Benutzern zu helfen, Inhalte innerhalb des Bloomfire-Systems zu finden.

Warum wir es aufgenommen haben: Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, von Grund auf einen zentralen Wissenshub aufzubauen und eine Kultur der Inhaltserstellung zu fördern, ist Bloomfire eine solide Wahl. Seine Funktionen drehen sich alle um das Erstellen, Organisieren und Teilen von Wissen intern.

Vorteile:

• Starker Fokus auf die Kuratierung von Inhalten und den Wissensaustausch.

• Seine KI-Suche kann Inhalte wie Video- und Audiotranskripte indizieren.

• Die Benutzeroberfläche ist benutzerfreundlich, besonders für Personen, die keine Entwickler sind.

Nachteile:

• Es konzentriert sich weniger darauf, externe Quellen zu integrieren und von ihnen zu lernen, in denen Ihr Wissen bereits vorhanden ist, wie z. B. Ihre vergangenen Helpdesk-Tickets.

• Es ist eine „Zielplattform“, was bedeutet, dass Sie zu Bloomfire gehen müssen, um Informationen zu finden. Dies kann manchmal ein weiteres Silo schaffen, wenn nicht jeder im Team es konsequent nutzt.

• Es verfügt nicht über die fortschrittlichen Automatisierungs- und Workflow-Funktionen moderner, integrierter KI-Plattformen.

Preise:

Bloomfire listet seine Preise nicht öffentlich auf. Sie müssen eine Demo anfordern und ein individuelles Angebot erhalten, das darauf basiert, wie Sie es nutzen möchten (für ein einzelnes Team, eine Abteilung oder das ganze Unternehmen).

4. LlamaIndex

LlamaIndex ist ein beliebtes Open-Source-Daten-Framework zur Erstellung von Anwendungen, die Large Language Models (LLMs) verwenden. Es ist wichtig zu wissen, dass es sich nicht um ein gebrauchsfertiges Werkzeug handelt, sondern um eine Bibliothek für Entwickler, um LLMs mit ihren eigenen Daten zu verbinden. Es gibt Ihnen die Bausteine, um Ihre eigenen benutzerdefinierten Indexierungs- und RAG-Systeme zu erstellen.

Warum wir es aufgenommen haben: Für technische Teams mit engagierten Entwicklern bietet LlamaIndex absolute Flexibilität. Sie können ein vollständig maßgeschneidertes Wissensabfragesystem von Grund auf neu erstellen, das genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Vorteile:

• Extrem flexibel und für nahezu jeden Anwendungsfall anpassbar.

• Es ist Open-Source, daher ist das Framework selbst kostenlos.

• Integriert sich in ein riesiges Ökosystem von Datenquellen, LLMs und Vektordatenbanken.

Nachteile:

• Erfordert ernsthafte Programmier- und KI-Kenntnisse zur Einrichtung, Wartung und Skalierung.

• Es hat keine Benutzeroberfläche, keine Analytik und keine Workflow-Engine; all das müssen Sie selbst erstellen.

• Die Gesamtkosten können sehr hoch werden, wenn man Entwicklergehälter und Cloud-Hosting-Gebühren hinzurechnet.

Preise:

Das LlamaIndex-Framework ist Open-Source und kostenlos. Sie bieten jedoch einen verwalteten Dienst namens LlamaCloud mit nutzungsbasierter Preisgestaltung an.

• Kostenloser Tarif: Beinhaltet 10.000 Credits pro Monat.

• Starter-Plan: 25 $/Monat für 50.000 Credits.

• Pro-Plan: 250 $/Monat für 500.000 Credits.

• Credits werden für Dinge wie das Parsen und Indizieren von Daten verwendet, und 1.000 Credits entsprechen etwa 1 $. Dieses Modell kann bei steigender Nutzung unvorhersehbar werden.

5. Relevance AI

Relevance AI ist eine Plattform mit Werkzeugen zum Erstellen und Bereitstellen von benutzerdefinierten KI-Agenten und Workflows. Sie verfolgt einen visuelleren Low-Code-Ansatz, der es Benutzern ermöglicht, verschiedene KI-Modelle und Datenquellen miteinander zu verknüpfen, um spezifische Aufgaben, einschließlich der Wissensabfrage, zu erledigen.

Warum wir es aufgenommen haben: Es findet einen guten Mittelweg für semi-technische Teams. Wenn Sie mehr Kontrolle als bei einer vollständig verwalteten Plattform wie eesel AI wünschen, aber nicht alles von Grund auf mit einer Bibliothek wie LlamaIndex erstellen möchten, ist es einen Blick wert.

Vorteile:

• Eine visuelle Low-Code-Oberfläche macht die Erstellung von KI-Workflows zugänglicher.

• Flexibel genug, um für viele Dinge jenseits des Kundensupports verwendet zu werden.

• Gut für Teams, die gerne mit der Verknüpfung verschiedener KI-Tools und APIs experimentieren.

Nachteile:

• Es ist schwieriger zu erlernen als dedizierte Support-Tools, und Ihre Workflows können schnell kompliziert werden.

• Die Preisgestaltung ist nutzungsbasiert, was zu unvorhersehbaren und hohen Kosten führen kann, wenn Sie wachsen.

• Es fehlen support-spezifische Funktionen wie tiefe Helpdesk-Integrationen und Ticket-Simulation.

• Hinweis: Zum Zeitpunkt des Schreibens waren sowohl die Hauptwebsite als auch die Preisseite von Relevance AI aufgrund eines Serverfehlers nicht erreichbar, was ein Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit sein könnte.

Preise:

Relevance AI hat in der Regel einen kostenlosen Tarif mit nutzungsbasierten kostenpflichtigen Plänen angeboten. Da ihre Website jedoch derzeit nicht erreichbar ist, sind aktuelle Preisdetails nicht verfügbar.

6. Haystack

Haystack ist ein weiteres Open-Source-Framework von der Firma deepset zur Erstellung von Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, mit einem starken Fokus auf Suchsysteme. Wie LlamaIndex ist es ein Toolkit für Entwickler, um ihre eigenen Systeme zu bauen, aber es eignet sich besonders gut für die Erstellung von Such-Pipelines, die für den Produktionseinsatz bereit sind.

Warum wir es aufgenommen haben: Haystack ist eine ausgereifte und leistungsstarke Option für technische Teams, die ihre gesamte Suchinfrastruktur selbst aufbauen und besitzen möchten. Es bietet solide, modulare Komponenten für alles, von der Datenverarbeitung über die Abfrage bis hin zur Beantwortung von Fragen.

Vorteile:

• Hochgradig modular und für Produktionsumgebungen konzipiert.

• Unterstützt verschiedene Abrufmethoden, einschließlich traditioneller Stichwortsuche und moderner Vektorsuche.

• Wird von einem starken Unternehmen (deepset) und einer aktiven Open-Source-Community unterstützt.

Nachteile:

• Es ist ein reines Entwickler-Framework; es gibt keine Benutzeroberfläche für nicht-technische Benutzer, um das System zu verwalten oder zu konfigurieren.

• Erfordert tiefes technisches Wissen über Suchsysteme, NLP und MLOps.

• Der Fokus liegt mehr auf dem „Retrieval“-Teil von RAG als auf der generativen KI und Automatisierung, die danach kommt.

Preise:

Das Haystack-Framework ist Open-Source und kostenlos. deepset bietet auch deepset Studio an, eine Benutzeroberfläche zum Erstellen von Pipelines, die einen kostenlosen Tarif für einzelne Entwickler hat. Ein vollständiger Enterprise-Plan mit unbegrenzter Nutzung und Support ist zu individuellen Preisen erhältlich.

7. OpenAI Assistants API

Die Assistants API von OpenAI verfügt über eine leistungsstarke „File Search“-Funktion, die im Grunde RAG-as-a-Service ist. Sie ermöglicht es Entwicklern, Dateien direkt bei OpenAI hochzuladen, das dann die komplizierte Backend-Arbeit des Parsens, Chunkings und Abrufens von Informationen übernimmt, um die Antworten von Modellen wie GPT-4o zu verbessern.

Warum wir es aufgenommen haben: Dies ist der direkteste Weg, die neueste RAG-Technologie von einem der weltweit führenden KI-Labore zu nutzen. Für Teams, die eine benutzerdefinierte Anwendung erstellen, ist es eine Schlüsselkomponente.

Vorteile:

• Sie erhalten Zugang zur neuesten Technologie von den Entwicklern von ChatGPT.

• Es übernimmt automatisch viele der schwierigsten und mühsamsten Schritte beim Aufbau einer RAG-Pipeline.

• Es ist für einen Entwickler relativ einfach, es in jede Anwendung zu integrieren.

Nachteile:

• Es ist nur eine API. Sie müssen die gesamte Anwendung, Benutzeroberfläche, Integrationen und Berichte selbst erstellen.

• Die nutzungsbasierte Preisgestaltung kann sehr schnell sehr teuer werden, insbesondere bei großen Wissensdatenbanken und vielen Abfragen.

• Es fehlen jegliche Verwaltungsfunktionen, Workflow-Tools oder Analysen, die für einen effektiven Support-Betrieb erforderlich sind.

Preise:

Die Preisgestaltung ist nutzungsbasiert und besteht aus zwei Hauptteilen:

• API-Aufrufe: Sie zahlen pro Token für die Ein- und Ausgabe des von Ihnen verwendeten Modells (z. B. GPT-4o).

• Vektorspeicherung: Sie zahlen für die Speicherung Ihrer Dateien. Nach einem kleinen kostenlosen Kontingent kostet es 0,10 $ pro GB pro Tag. Dies kann zu einer hohen und unvorhersehbaren monatlichen Rechnung führen.

Tipps zur Auswahl der richtigen Tools zur Wissensabfrage

Fühlen Sie sich etwas überfordert? Hier sind ein paar praktische Tipps, die Ihnen helfen, den Überblick zu behalten und die richtige Lösung zu finden.

• Beginnen Sie mit Ihrem bestehenden Workflow. Wählen Sie kein Tool, das Sie zwingt, Ihren Helpdesk oder Ihr Wiki aufzugeben. Die besten Lösungen lassen sich in die Tools integrieren, die Sie bereits verwenden. Dies führt zu weniger Störungen für Ihr Team und beschleunigt die Einführung erheblich.

• Priorisieren Sie die schnelle Wertschöpfung. Fragen Sie sich: „Kann ich das heute selbst ausprobieren?“ Ein Tool, das mehrere Verkaufsgespräche und ein sechsmonatiges Implementierungsprojekt erfordert, ist ein enormes Risiko. Ein Self-Service-Tool ermöglicht es Ihnen, seinen Wert an einem Nachmittag zu beweisen.

• Schauen Sie über die offizielle Wissensdatenbank hinaus. Einiges Ihres nützlichsten, praxisnahen Wissens verbirgt sich in den vergangenen Gesprächen Ihres Teams. Ein Tool, das aus historischen Support-Tickets lernen kann, wird die Stimme Ihrer Marke und die tatsächlichen Probleme Ihrer Kunden viel schneller verstehen als eines, das nur ausgefeilte Hilfeartikel liest.

• Fordern Sie eine risikofreie Testversion. Der einzige Weg, wirklich zu wissen, ob ein Tool für Sie funktioniert, ist, es mit Ihren Daten zu testen. Suchen Sie nach Tools, die einen Simulationsmodus oder eine richtige kostenlose Testversion anbieten, damit Sie die tatsächliche Leistung sehen können, bevor Sie Geld investieren.

Die richtigen Tools zur Wissensabfrage vereinheitlichen Ihr Wissen und helfen Ihrem Team

Die Wahl des richtigen Tools zur Wissensabfrage bedeutet mehr, als nur Dokumente schneller zu finden. Es geht darum, die Informationssilos aufzubrechen, die Ihr Unternehmen verlangsamen. Es geht darum, Ihren Mitarbeitern sofortige, genaue Antworten zu geben, damit sie Kundenprobleme mit Zuversicht lösen können. Und es geht darum, ihre Zeit für die komplexen, wichtigen Aufgaben freizusetzen, die wirklich zählen.

Während Entwickler-Frameworks unendliche Flexibilität bieten und große Unternehmenssysteme massive Skalierbarkeit versprechen, bietet eine Plattform wie eesel AI den meisten Support-Teams das Beste aus beiden Welten: leistungsstarke, anpassbare KI in einem Paket, das Sie tatsächlich in wenigen Minuten selbst einrichten können.

Hören Sie auf, die Zeit Ihres Teams mit der Suche nach Antworten zu verschwenden, die sie eigentlich zur Hand haben sollten. Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen, automatisieren Sie die sich wiederholenden Aufgaben und sehen Sie, wozu Ihr Team wirklich fähig ist.

Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI.