Aufbau eines internen KI-Tools zur Automatisierung von Support-Anfragen.

KI im Support: Von der manuellen Flut zur automatisierten Antwort

Support-Teams in wachsenden Unternehmen stehen oft vor demselben Problem: Eine stetig steigende Anzahl an Anfragen bei gleichbleibender Teamgröße. Viele dieser Anfragen sind repetitiv und könnten durch einen Blick in die Dokumentation gelöst werden. Doch wer liest schon hunderte Seiten Handbuch? In diesem Praxisbericht zeige ich Ihnen, wie wir ein internes KI-Tool auf Basis von Large Language Models (LLMs) entwickelt haben, um unser Support-Team massiv zu entlasten.

1. Das Konzept: Retrieval Augmented Generation (RAG)

Anstatt ein KI-Modell mühsam neu zu trainieren, nutzen wir das RAG-Verfahren. Dabei wird die bestehende Unternehmens-Dokumentation (Wikis, PDFs, Slack-History) in eine Vektordatenbank geladen.

• Vektorisierung: Texte werden in mathematische Vektoren umgewandelt, die ihre Bedeutung repräsentieren.
• Query-Prozess: Wenn eine Support-Anfrage eingeht, sucht das System in der Vektordatenbank nach den relevantesten Textpassagen.
• Antwort-Generierung: Diese Passagen werden zusammen mit der Frage an ein LLM (z.B. GPT-4 oder ein lokal gehostetes Llama-Modell) gesendet, das daraus eine präzise Antwort formuliert.

2. Die technische Architektur mit Go

Für die Orchestrierung des Tools haben wir uns für Go entschieden. Die Performance und die einfache Handhabung von Nebenläufigkeit machen Go ideal für diesen Anwendungsfall.

• API-Gateway: Ein Go-Service nimmt die Anfragen entgegen und steuert den Workflow.
• Vektordatenbank: Wir nutzen PostgreSQL mit der pgvector-Erweiterung. Das erlaubt uns, reguläre Geschäftsdaten und KI-Vektoren in derselben robusten Datenbank zu verwalten.
• LLM-Integration: Über standardisierte APIs binden wir das Sprachmodell an.

3. Sicherheit und Datenschutz (Self-Hosting)

Ein kritisches Thema bei KI-Tools sind Unternehmensgeheimnisse. Wir dürfen keine sensiblen Kundendaten oder internen Roadmaps an öffentliche KI-Provider senden.

• Lösung: Für besonders sensible Bereiche setzen wir auf lokal gehostete Modelle. Dank Go-Libraries für C-Interoperabilität können wir effiziente Inferenz-Engines direkt ansprechen.
• Privacy-Layer: Bevor Daten an ein externes API gehen, filtert eine Go-Middleware automatisch personenbezogene Daten (PII) heraus oder ersetzt sie durch Platzhalter.

4. Ergebnisse und “Human-in-the-Loop”

Die KI ersetzt nicht den Menschen, sondern bereitet vor.

• Drafting: Das Tool generiert einen Antwortentwurf für den Support-Mitarbeiter. Dieser muss nur noch Korrektur lesen und auf “Senden” klicken.
• Erfolgsrate: Über 60 % der Standardanfragen konnten bereits in der ersten Testphase ohne manuelles Nachrecherchieren beantwortet werden. Die Bearbeitungszeit pro Ticket sank drastisch.

Fazit: KI als Produktivitäts-Turbo

Der Aufbau eines internen KI-Support-Tools ist kein Hexenwerk mehr. Mit der Kombination aus RAG, einer starken Sprache wie Go und einer klaren Datenschutz-Strategie lassen sich Werkzeuge schaffen, die echten geschäftlichen Mehrwert bieten. Das Support-Team hat wieder Zeit für komplexe Fälle, während die KI den “Standard-Wahnsinn” bändigt.

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