KI-gestützter Chatbot

Über Bystronic

Bystronic ist ein weltweit führendes Unternehmen in der Fertigungsindustrie, das sich auf die Herstellung von Biege- und Laserschneidmaschinen spezialisiert hat. Das Unternehmen ist in über 30 Ländern mit Produktions- und Entwicklungszentren in Europa, Asien und den USA tätig und beschäftigt über 3.500 Mitarbeiter:innen. Im Rahmen seiner digitalen Transformation konzentrierte sich eine Initiative auf die Verbesserung des Kundensupports und -services durch innovative KI-Technologielösungen.

Die Herausforderung

Über verschiedene Dateiformate verstreute technische Informationen verursachen Verzögerungen

Die Produktinformationen von Bystronic waren über verschiedene Formate wie Websites, Excel-Tabellen, Word-Dokumente und PDFs verteilt. Dies erschwerte es Kund:innen und Support-Teams, die benötigten Informationen schnell zu finden, was zu Verzögerungen und Frustration führte. Jedes Format hatte seine eigenen Herausforderungen – einige waren schwer zu durchsuchen, andere schwer zu organisieren.

Das Team stand vor drei Hauptproblemen:

• Die verschiedenen Formate sollten in einem leicht zugänglichen System zusammengeführt werden.
• Es bedarf einer effizienten Verwaltung der äußerst detaillierten und technischen Produktinformationen.
• Bei Anfragen zu Produktdokumentation müssen die richtigen Informationen, auch wenn sie tief in komplexen Dokumenten verborgen sind, schnell bereitgestellt werden.

Die Lösung

Ein KI-Chatbot, der Azure OpenAI und ChatGPT zur Bearbeitung von Kundenanfragen nutzt

Bystronic führte einen Machbarkeitsnachweis (Proof of Concept, PoC) mit Azure OpenAI Services und ChatGPT durch, um eine KI-basierte Chatbot-Lösung zu entwickeln, die in der Lage ist, Informationen aus der technischen Produktdokumentation des Unternehmens abzurufen.

Anforderungen an die Lösung

Methoden zur Erfassung unterschiedlicher Datenformate

Unterschiedliche Dokumentformate wie Webinhalte, Excel-Tabellen, Word-Dokumente und PDFs stellten uns vor Herausforderungen bei der Datenextraktion und Indizierung. PDFs hatten oft komplexe Layouts, die eine sorgfältige Analyse erforderten, während Excel-Dateien strukturierte Tabellendaten enthielten, die genau dargestellt werden mussten. Um dies zu erreichen, entwickelten wir maßgeschneiderte Datenerfassungspipelines für jedes Format und normalisierten die Daten in einem einheitlichen Schema. Anschließend verwendeten wir eine vektorbasierte Datenbank, um eine semantische Indexierung zu ermöglichen, die eine hochpräzise, kontextbezogene Suche über alle Datensätze hinweg erlaubt. Dieser Ansatz stellte sicher, dass der AI-Chatbot technische Produktinformationen unabhängig vom Dokumenttyp oder -format effizient abrufen konnte, was die Genauigkeit und Relevanz der Antworten erheblich verbesserte.

Optimierung der KI für technische Anfragen

Bei sehr spezifischen und technischen Produktbeschreibungen ermöglichte das Prompt-Engineering präzise Antworten. Durch die Optimierung der Prompts und den Einsatz von Natural Language Processing (NLP)-Techniken haben wir die Ausgabe des Chatbots kontinuierlich verfeinert. Durch die Kombination von Azure Cognitive Search mit ChatGPT haben wir ein System entwickelt, das komplexe Produktanfragen interpretiert und den Gesprächsfluss der Nutzer:innen verbessert.

Nutzung von LangChain-Framework

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT können manchmal Antworten generieren, denen der Kontext fehlt oder die vom beabsichtigten Umfang abweichen. Wir implementierten Techniken zur Prompt-Erstellung und strukturierte Workflows, um dieses Problem zu beheben und das Modell zu vorhersehbaren und relevanteren Ergebnissen zu führen. Durch die Integration des LangChain-Frameworks haben wir eine robuste Pipeline geschaffen, die die Interaktion des Modells mit den technischen Daten der Kund:innen verwaltet. LangChain ermöglichte es uns, komplexe mehrstufige Prozesse zu strukturieren und sicherzustellen, dass der Chatbot bei der Interaktion mit verschiedenen Datenquellen konsistente, kontextbezogene Antworten liefert. Dieser Ansatz verbesserte die Leistung des Chatbots und steigerte die Benutzerfreundlichkeit, indem der Gesprächskontext und die Genauigkeit über einen längeren Zeitraum beibehalten wurden.

Gewährleistung der Datensicherheit durch sichere GPT-Bereitstellung in Azure OpenAI

Beim Umgang mit sensiblen technischen Dokumentationen legt Bystronic großen Wert auf Datensicherheit. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, konfigurierten wir eine sichere GPT-Bereitstellung in Azure OpenAI und nutzten dabei die Sicherheitsfunktionen von Azure für Unternehmen. Diese Konfiguration umfasste Datenverschlüsselung, Netzwerkisolierung und rollenbasierte Zugriffskontrollen, die es Bystronic ermöglichten, den Datenzugriff zu kontrollieren und die strengen Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Die Lösung stellte sicher, dass alle Produktdatenabfragen und Interaktionen privat und sicher blieben, ohne die hohe Leistung und Effizienz des Chatbots zu beeinträchtigen. Diese Konfiguration bot die notwendigen Sicherheitsvorkehrungen für die Verwaltung vertraulicher Informationen.

Das Ergebnis

Verbesserte Effizienz des Kundensupports

Das PoC zeigte, dass Kund:innen durch die Interaktion mit dem Chatbot schnell detaillierte Produktinformationen abrufen konnten, wodurch die manuelle Suchzeit reduziert wurde. Die Mitarbeiter:innen wiederum haben jetzt mehr Zeit für komplexere Anfragen und deren Bearbeitung – ein Beweis dafür, wie das System Supportprozesse optimieren kann.

Höhere Kundenbindung und -zufriedenheit

In Tests zeigte der Chatbot die Fähigkeit, schnelle und genaue Antworten auf Kundenanfragen zu geben, was darauf hindeutet, dass er das Kundenerlebnis verbessern und die Arbeitsbelastung der Support-Teams verringern kann, sobald er vollständig implementiert ist. Dies positioniert den Chatbot als vielversprechende Erweiterung der Wissensdatenbank von Bystronic.

Mehr Business Intelligence

Das PoC lieferte wertvolle Einblicke in die Verwendung von KI-Modellen zur Abfrage technischer Dokumentationen und ermöglichte Bystronic, weitere Optimierungsbereiche wie Dateneingabe und Prompt-Engineering zu entdecken.

Weitere Aussichten

Eine KI-gestützte digitale Metaverse-Integration

Dieser Anwendungsfall zeigte die signifikante Wirkung des Einsatzes von dialogorientierter KI und ChatGPT bei der Abfrage komplexer technischer Produktdokumentationen. Gemeinsam mit Bystronic konnten wir den Kundensupport optimieren und die Basis für zukünftige KI-gestützte Lösungen zur weiteren Verbesserung der Kundenbindung schaffen.

Nach dem erfolgreichen PoC arbeitet Bystronic nun daran, den Chatbot mithilfe von Microsoft Mesh in die Digital Metaverse Initiative zu integrieren. Diese futuristische Lösung ermöglicht es Kund:innen, in einer vollständig immersiven 3D-Umgebung mit Produktdokumentationen zu interagieren. Damit wird die Kundeninteraktion auf eine neue Ebene gehoben und ein innovatives Erlebnis geboten, das weit über regelbasierte Chatbots hinausgeht.