
Wenn Ihr Support-Team wie die meisten ist, haben sie es mit einem ständigen Strom von sich wiederholenden Fragen zu tun. Das Schwierige daran ist, dass die Antworten oft schon vorhanden sind, nur verstreut über alte Zendesk Tickets, vergraben in einem Confluence Dokument oder versteckt in einem längst vergessenen Slack Thread.
Was wäre, wenn Sie einer KI einen Schlüssel geben könnten, um all dieses Wissen zu erschließen? Moderne KI-Support-Agenten können genau das tun, sofort all diese verstreuten Informationen verstehen und nutzen, um Kundenprobleme eigenständig zu lösen. Die Technologie, die dies ermöglicht, sind LLM-Embeddings, eine clevere Methode, um das einzigartige Wissen Ihres Unternehmens in eine Sprache zu verwandeln, die KI lesen, verstehen und nutzen kann.
Dies wird keine weitere dichte, technische Aufschlüsselung sein. Betrachten Sie dies als einen praktischen Leitfaden, wie Sie diese Technologie nutzen können, um ein KI-Support-System zu erstellen, das tatsächlich hilft, ohne dass Sie einen Abschluss in Datenwissenschaft benötigen.
Was Sie benötigen, um LLM-Embeddings zu nutzen
Bevor wir loslegen, lassen Sie uns eines klarstellen: Sie müssen nicht wissen, wie man programmiert oder komplizierte Algorithmen versteht. Stattdessen benötigen Sie nur ein paar wichtige Geschäftsmittel, um ein wirklich effektives KI-Support-System aufzubauen.
Hier ist, was Sie benötigen, um loszulegen:
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Ihre bestehenden Wissensquellen: Dies sind alle offiziellen Dokumentationen, die Sie wahrscheinlich bereits haben. Denken Sie an Hilfeartikel, interne Wikis (wie Confluence oder Google Docs), Produktanleitungen und FAQs.
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Ihre historischen Support-Gespräche: Dies ist Ihr wertvollstes Gut. Die Tausenden von vergangenen Tickets in Ihrem Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk) enthalten die einzigartige Stimme Ihres Teams, bewährte Lösungen und alle kleinen Details darüber, wie Sie mit Kunden sprechen.
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Ein klares Ziel: Was möchten Sie erreichen? Möchten Sie einfache, sich wiederholende Level-1-Tickets automatisieren? 24/7-Support für häufige Fragen anbieten? Oder möchten Sie vielleicht nur neuen Agenten helfen, schneller Antworten zu finden? Wenn Sie Ihr Ziel kennen, können Sie Ihre Bemühungen fokussieren.
Die 5 Schritte, um LLM-Embeddings zu nutzen und Ihr Wissen in einen KI-Support-Agenten zu verwandeln
Der Prozess der Nutzung von LLM-Embeddings mag komplex klingen, aber eine gute Plattform übernimmt die ganze schwere Arbeit für Sie. Ihre Aufgabe ist es, die Strategie dahinter zu verstehen, damit Sie es richtig machen. Lassen Sie uns die fünf Hauptschritte durchgehen.
1. Vereinigen Sie Ihre Wissensquellen zu einem einzigen Gehirn
Zuerst müssen Sie alle Ihre verstreuten Informationen zusammenführen. Damit Ihre KI wirklich hilfreich ist, benötigt sie Zugriff auf alles, von formellen Hilfeartikeln bis hin zu den informellen Lösungen, die in vergangenen Support-Tickets gefunden wurden.
Hier kommen LLM-Embeddings ins Spiel. Einfach ausgedrückt, konvertieren sie jedes Stück Ihres Textes in eine Zahlenfolge, die seine Bedeutung repräsentiert, ähnlich wie eine einzigartige Koordinate. Denken Sie an GPS. So wie jeder Punkt auf der Erde eine einzigartige Koordinatensetzung hat, geben Embeddings jedem Stück Ihres Wissens seine eigene Koordinate auf einer riesigen "Bedeutungskarte". Wörter, Sätze und sogar ganze Dokumente mit ähnlichen Bedeutungen werden nahe beieinander platziert. Ein Hilfeartikel über "Passwortzurücksetzungen" wird Koordinaten sehr nahe an einem vergangenen Ticket haben, in dem ein Agent einem Kunden beim Ändern seines Passworts geholfen hat.
Alt-Titel: Ein Diagramm, das zeigt, wie LLM-Embeddings eine Bedeutungskarte aus Unternehmenswissen erstellen.
Alt-Text: Eine Infografik, die den Prozess der Erstellung einer Wissenskarte mit LLM-Embeddings erklärt.
Hier ist eine Plattform wie eesel AI nützlich. Anstatt in einem monatelangen Datenmigrationsprojekt stecken zu bleiben, können Sie mit Ein-Klick-Integrationen über 100 Quellen verbinden. eesel AI verlinkt automatisch mit Ihrem Helpdesk, Wikis und anderen Tools und beginnt sofort, aus Ihren vergangenen Tickets zu lernen. Es erkennt Ihre Markenstimme und gängige Lösungen, indem es einfach die vergangenen Gespräche Ihres Teams analysiert.
Alt-Titel: eesel AI’s Ein-Klick-Integrationen zur Erstellung von LLM-Embeddings aus mehreren Quellen.
Alt-Text: Ein Screenshot der eesel AI-Plattform, der verschiedene Datenquellen-Integrationen zeigt, die zur Generierung von LLM-Embeddings verwendet werden.
2. Machen Sie Ihr vereinigtes Wissen sofort durchsuchbar
Sobald all Ihr Wissen in LLM-Embeddings umgewandelt ist, benötigt es einen Ort, an dem es gespeichert und schnell abgerufen werden kann. Hier kommt ein System namens Vektordatenbank ins Spiel. Sie müssen nicht die Details wissen, wie es funktioniert, nur was es tut: es ermöglicht "semantische Suche."
Traditionelle Stichwortsuche hat ihre Grenzen. Sie sucht nach exakten Wortübereinstimmungen. Wenn ein Kunde fragt: "Meine Zahlung ist nicht durchgegangen," könnte eine Stichwortsuche keinen Hilfeartikel mit dem Titel "Wie man eine fehlgeschlagene Transaktion löst" finden, weil die Wörter völlig unterschiedlich sind.
Alt-Titel: Ein Vergleich von Stichwortsuche vs. semantische Suche, angetrieben von LLM-Embeddings.
Alt-Text: Eine Tabelle, die Stichwortsuche und semantische Suche vergleicht und erklärt, wie LLM-Embeddings Bedeutung und nicht nur Wörter verstehen.
Merkmal | Stichwortsuche | Semantische Suche (mit LLM-Embeddings) |
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Wie es funktioniert | Findet exakte Wörter und Phrasen. | Versteht den Kontext und die Bedeutung hinter den Wörtern. |
Beispielanfrage | "Zahlung ist nicht durchgegangen" | "Zahlung ist nicht durchgegangen" |
Beispielergebnis | Verpasst Artikel mit dem Titel "Wie man eine fehlgeschlagene Transaktion löst." | Findet Artikel mit dem Titel "Wie man eine fehlgeschlagene Transaktion löst", weil die Bedeutungen ähnlich sind. |
Flexibilität | Starr, erfordert, dass Benutzer die richtigen Stichwörter erraten. | Flexibel, findet genaue Antworten, unabhängig davon, wie der Benutzer die Frage formuliert. |
Semantische Suche, die die Embedding-Koordinaten in einer Vektordatenbank verwendet, ist viel intelligenter. Sie sucht nicht nach Wörtern; sie sucht nach Bedeutung. Sie verwandelt die Frage des Kunden in ihr eigenes Embedding und durchsucht dann die "Bedeutungskarte" nach den nächsten, relevantesten Wissensstücken. Da "Zahlung ist nicht durchgegangen" und "fehlgeschlagene Transaktion" im Wesentlichen dasselbe bedeuten, liegen ihre Koordinaten direkt nebeneinander. Die KI kann sofort die richtige Antwort finden, egal wie der Kunde die Frage formuliert.
3. Setzen Sie einen KI-Agenten ein, der LLM-Embeddings verwendet
Jetzt, da Ihr Wissen vereinheitlicht und leicht durchsuchbar ist, können Sie einen KI-Agenten einsetzen. Der Prozess, der dies ermöglicht, wird Retrieval-Augmented Generation (RAG) genannt. Es klingt technisch, aber die Idee ist eigentlich ziemlich einfach.
Hier ist, was hinter den Kulissen mit RAG passiert:
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Ein Kunde stellt eine Frage.
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Die KI verwendet die semantische Suche (aus Schritt 2), um die relevantesten Informationen aus Ihrer vereinheitlichten Wissensbasis zu finden.
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Sie nimmt dann die abgerufenen Informationen und verwendet sie als Kontext, um eine hilfreiche, genaue und personalisierte Antwort zu schreiben.
Alt-Titel: Ein Workflow-Diagramm, das den RAG-Prozess mit LLM-Embeddings zeigt.
Alt-Text: Ein visuelles Workflow, das erklärt, wie ein KI-Agent RAG und LLM-Embeddings verwendet, um Kundenfragen zu beantworten.
Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber älteren Chatbots, die nur vorgefertigte Antworten oder einen Link zu einem Hilfeartikel anbieten konnten. Mit RAG kann die KI Informationen aus mehreren Quellen ziehen, um eine vollständige, konversationelle Antwort zu geben.
Dies ist ein weiterer Bereich, in dem ein Tool wie eesel AI die Dinge vereinfacht. Sie müssen dieses System nicht selbst aufbauen. Sie können spezialisierte Agenten und Co-Piloten einsetzen, die bereits dafür gebaut sind. Der KI-Agent kann den Frontline-Support eigenständig übernehmen und Tickets automatisch lösen. Der KI-Co-Pilot arbeitet neben Ihren menschlichen Agenten und entwirft Antworten direkt in Ihrem Helpdesk, um sicherzustellen, dass jede Antwort schnell, konsistent und auf dem vollständigen Wissen Ihres Unternehmens basiert.
Alt-Titel: Der eesel AI Co-Pilot verwendet LLM-Embeddings, um eine Support-Antwort zu entwerfen.
Alt-Text: Ein Screenshot des eesel AI Co-Piloten in Aktion, der zeigt, wie er LLM-Embeddings verwendet, um menschliche Agenten zu unterstützen.
4. Passen Sie das Verhalten und die Aktionen der KI an
Ein gutes KI-Support-System tut mehr als nur Fragen zu beantworten, es ergreift Maßnahmen und folgt Ihren Geschäftsregeln. Hier können viele Standardlösungen, insbesondere die nativen KI-Funktionen in Helpdesks wie Zendesk AI, etwas zu kurz kommen. Sie sind oft zu starr und können nicht an Ihre spezifischen Workflows angepasst werden.
Sie müssen in der Lage sein, die Persona der KI, ihren Tonfall und ihr Verhalten in verschiedenen Szenarien zu definieren. Zum Beispiel:
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Triage und Routing: Wenn ein Kunde "Rückerstattung" erwähnt, sollte die KI das Ticket automatisch als "Abrechnung" markieren und an die richtige Abteilung weiterleiten.
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API-Aktionen: Wenn ein Kunde nach dem Status seiner Bestellung fragt, sollte die KI in der Lage sein, eine benutzerdefinierte Aktion zu verwenden, um die Informationen in Ihrem Shopify Store nachzuschlagen und ein Echtzeit-Update direkt im Chat zu geben.
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Intelligente Eskalation: Wenn die KI sich nicht zu 100% sicher ist, sollte sie eine klare Regel haben, das Ticket an einen menschlichen Agenten weiterzuleiten, zusammen mit dem vollständigen Gesprächsverlauf.
Ein Tool wie eesel AI gibt Ihnen diese Art von Kontrolle durch seine Workflow-Engine. Mit einem einfachen Prompt-Editor können Sie die Persönlichkeit der KI festlegen (freundlich, professionell, witzig) und Regeln erstellen, um Triage, Tagging und sogar Aktionen in anderen Apps zu automatisieren, alles ohne einen Entwickler zu benötigen. Dieses Maß an Anpassung lässt die KI wie ein echtes Mitglied Ihres Teams erscheinen.
Alt-Titel: Anpassung von KI-Aktionen mit LLM-Embeddings im eesel AI Workflow-Editor.
Alt-Text: Ein Screenshot des Workflow-Editors der eesel AI-Plattform, der zeigt, wie LLM-Embeddings verwendet werden, um angepasstes KI-Verhalten und Triage zu ermöglichen.
5. Simulieren und mit Vertrauen einsetzen
Sie würden keine neue Funktion einführen, ohne sie zu testen, oder? Warum sollten Sie also eine KI aktivieren und einfach hoffen, dass alles gut geht? Der letzte Schritt, bevor Sie live gehen, besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre KI genau so funktioniert, wie Sie es erwarten. Es ist ein entscheidender Schritt, den viele Plattformen überspringen, sodass Sie Probleme erst entdecken, nachdem ein echter Kunde betroffen ist.
Die Antwort ist ein Simulationsmodus, der es Ihnen ermöglicht, Ihren KI-Agenten an Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen. Dies ermöglicht Ihnen:
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Genau zu sehen, wie die KI auf echte Kundenfragen geantwortet hätte.
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Eine genaue Vorhersage ihrer Automatisierungsrate und potenziellen Kosteneinsparungen zu erhalten.
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Lücken in Ihrer Wissensbasis zu erkennen, bevor ein Kunde dies tut.
Alt-Titel: Simulation der KI-Leistung mit LLM-Embeddings im Testmodus von eesel AI.
Alt-Text: Ein Screenshot der Simulationsfunktion von eesel AI, der zeigt, wie die Effektivität von LLM-Embeddings an vergangenen Kundentickets vor der Bereitstellung getestet wird.
Sobald Sie mit den Simulationsergebnissen zufrieden sind, können Sie die KI schrittweise einführen. Zum Beispiel könnten Sie damit beginnen, dass sie nur eine Art von Ticket bearbeitet, oder sie nur außerhalb der Geschäftszeiten Fragen beantworten lassen. Dies ermöglicht es Ihnen, Vertrauen aufzubauen und die Automatisierung in einem Tempo zu skalieren, mit dem Sie sich wohlfühlen.
Diese Fähigkeit, ohne Risiko zu testen, ist ein wesentlicher Bestandteil des Designs von eesel AI. Der Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, Ihre Einrichtung mit Ihren eigenen historischen Daten zu testen, anzupassen und zu perfektionieren. Sie können den realen ROI und die Lösungsrate sehen, bevor Sie es jemals für Ihre Kunden aktivieren, was Ihnen das Vertrauen gibt, ohne Rätselraten zu automatisieren.
Profi-Tipps für den Erfolg mit LLM-Embeddings (und häufige Fehler, die vermieden werden sollten)
Sie haben die strategischen Schritte verstanden, aber hier sind ein paar zusätzliche Tipps, die Ihnen helfen, dass alles reibungslos läuft.
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Profi-Tipp: Klein anfangen und erweitern. Versuchen Sie nicht, von Anfang an alles zu automatisieren. Wählen Sie ein bis drei hochvolumige, einfache Themen, wie "Wo ist meine Bestellung?" oder "Wie ändere ich mein Passwort?" und lassen Sie die KI sich zuerst darin verbessern. Wenn Sie sich wohler fühlen, können Sie ihr nach und nach mehr Aufgaben geben.
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Profi-Tipp: Ihre Wissensbasis ist nie "fertig". Ein KI-Support-System benötigt kontinuierliche Aufmerksamkeit. Nutzen Sie die Interaktionen und Berichte der KI, um zu sehen, was Kunden fragen, das nicht in Ihrer Dokumentation abgedeckt ist. Berichte in einem Tool wie eesel AI sind darauf ausgelegt, Ihnen diese Wissenslücken zu zeigen und Ihnen eine klare To-Do-Liste zu geben, welche Inhalte als nächstes erstellt werden müssen.
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Häufiger Fehler: Eskalation vergessen. Haben Sie immer, immer einen klaren und einfachen Weg für Kunden, um einen Menschen zu erreichen. Das Ziel der KI ist es nicht, Ihr Team zu ersetzen; es soll die sich wiederholende Arbeit übernehmen, damit Ihre Agenten sich auf die komplexen Gespräche konzentrieren können, die einen menschlichen Touch benötigen.
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Häufiger Fehler: Ein "Einheitsmodell" verwenden. Eine KI, die nicht auf Ihre spezifischen Tickets und Ihre Markenstimme trainiert wurde, wird generisch klingen und nicht sehr hilfreich sein. Der wahre Vorteil von LLM-Embeddings kommt von der Erstellung aus Ihren einzigartigen Daten.
Sie müssen kein Datenwissenschaftler sein, um LLM-Embeddings zu nutzen
Das ist also die Zusammenfassung. Der Schlüssel zu modernem KI-Support besteht nicht darin, komplexe Mathematik zu beherrschen; es geht darum, zu wissen, wie man Technologie anwendet, um ein echtes Geschäftsproblem zu lösen. Indem Sie diesen fünf Schritten folgen, Vereinheitlichen, Suchen, Einsetzen, Anpassen und Testen, können Sie Ihr verstreutes Wissen in eine effektive, automatisierte Support-Engine verwandeln.
Das Beste daran ist, dass die richtige Plattform alle technischen Details für Sie übernimmt. Sie müssen sich keine Sorgen um Algorithmen, Vektordatenbanken oder RAG-Pipelines machen. Ihr Fokus kann dort bleiben, wo er sein sollte: auf der Verbesserung Ihrer Support-Operationen und der Bereitstellung eines großartigen Kundenerlebnisses.
Bereit, das Wissen Ihres Unternehmens zu nutzen? eesel AI verwandelt die komplexe Welt der LLM-Embeddings in eine einfache, selbstbedienbare Plattform, die Sie in Minuten und nicht in Monaten einrichten können. Starten Sie Ihre kostenlose Testversion oder buchen Sie eine Demo und sehen Sie, wie viel Sie automatisieren können.
Häufig gestellte Fragen
Überhaupt nicht. Moderne Plattformen wie eesel AI übernehmen den gesamten technischen Prozess für Sie. Ihre Aufgabe ist es lediglich, Ihre Wissensquellen wie Zendesk oder Confluence zu verbinden, und das System erstellt und verwaltet die Einbettungen automatisch.
Obwohl Artikel im Help Center großartig sind, sind Ihre historischen Support-Gespräche der wahre Schatz. Sie enthalten die einzigartige Stimme Ihres Teams und bewährte Lösungen, was die KI von Anfang an menschlicher klingen lässt und hilfreicher macht.
Sie müssen dies nicht manuell verwalten. Eine gute KI-Plattform wird kontinuierlich und automatisch mit Ihren Wissensquellen synchronisiert. Dies stellt sicher, dass Ihre KI ständig lernt und ihre Einbettungen immer auf dem neuesten Stand mit Ihren neuesten Informationen sind.
Die Stichwortsuche sucht nach exakten Wortübereinstimmungen, aber LLM-Einbettungen verstehen Bedeutung und Kontext. Dies ermöglicht es der KI, die richtige Antwort zu finden, selbst wenn der Kunde völlig andere Wörter als Ihre Dokumentation verwendet, was zu weitaus genaueren Ergebnissen führt.
Ja, absolut. Durch die Analyse von Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets lernt das System die spezifische Ausdrucksweise, den Ton und die Lösungen Ihres Teams. Dies stellt sicher, dass die Antworten der KI authentisch und konsistent mit Ihrer Markenstimme wirken.
Ja, vorausgesetzt, Sie verwenden eine unternehmensgerechte Plattform. Suchen Sie nach Lösungen, die robuste Datensicherheit, SOC 2-Konformität bieten und sicherstellen, dass Ihre Daten niemals zur Schulung von Drittanbieter-Modellen verwendet werden. Das Wissen Ihres Unternehmens sollte immer Ihr eigenes bleiben.