Zum Hauptinhalt springen

Beschreibung der zu bearbeitenden Daten

Bubble Chat arbeitet mit einer Vielzahl von Datenquellen, um Nutzern personalisierte und kontextbezogene Antworten zu bieten. Dabei werden Daten effizient verarbeitet und in mehreren Schritten analysiert. Die Hauptkategorien der Daten umfassen Benutzeranfragen, Wissensdatenbanken, System- und Interaktionsdaten sowie externe Informationsquellen.

Datenarten und Verarbeitungsprozesse​

Benutzeranfragen​

  • Inhalte:
    • Benutzeranfragen bestehen aus Textnachrichten, die über verschiedene Kanäle (z. B. Website-Messenger, WhatsApp) gesendet werden.
  • Ziele:
    • Erkennung von Absichten (Intents) und Extraktion relevanter Informationen.
  • Verarbeitung:
    • Analyse der Nachricht durch KI-Modelle (z. B. GPT-Modelle) zur Absichtserkennung.
    • Übergabe der Anfrage an die passende Wissensquelle oder eine vordefinierte Aktion.

Wissensdatenbank​

  • Inhalte:
    • Dokumente (z. B. PDF-, Word-Dateien), Webseiten und andere strukturierte Datenquellen.
    • Kontextbezogene Informationen für Antworten auf Benutzerfragen.
  • Funktionalität:
    • Durchsuchung und Indexierung relevanter Inhalte.
    • Verwendung aktueller und kontextbezogener Informationen zur Generierung präziser Antworten.
  • Aktualisierung:
    • Automatisierte Updates (z. B. tägliche Indexierung neuer Inhalte).
    • Manuelle Pflege durch Content-Manager im CMS.

Interaktionsdaten​

  • Inhalte:
    • Chatverläufe, Bewertungsergebnisse, nicht verstandene Benutzeranfragen, Benutzerinteraktionen.
  • Ziele:
    • Analyse zur Verbesserung des Chatbots.
    • Anpassung und Training des Chatbots auf Basis von Interaktionsmustern.
  • Verarbeitung:
    • Speicherung und Auswertung im CMS.
    • Identifikation von Schwachstellen (z. B. nicht erkannte Absichten) zur Optimierung.

Externe Datenquellen​

  • Inhalte:
    • Informationen aus CRM-, ERP- oder Ticketingsystemen.
    • Daten aus APIs oder anderen integrierten Systemen.
  • Funktionalität:
    • Synchronisation und Austausch von Informationen zwischen Systemen.
    • Nutzung von Middleware für spezifische Aktionen (z. B. Erstellung eines Support-Tickets).

Technische Infrastruktur zur Datenbearbeitung​

  • Datenbanken:
    • MongoDB: Speicherung von Inhalten und Interaktionsdaten.
    • Vorteil: Flexibles und skalierbares dokumentenorientiertes Format.
  • KI-Technologien:
    • Azure OpenAI Service (optional): Verarbeitung von Inhalten und Generierung kontextbezogener Antworten.
  • Integration:
    • Daten aus unterschiedlichen Systemen werden über deren APIs (REST, GraphQL) synchronisiert.