Kundenservice-Chatbot für die Chemieindustrie

Ausgangssituation

Kunden wandten sich häufig mit Fragen zu Produkten und deren Anwendung an das Unternehmen
Die meisten Antworten waren bereits auf der Unternehmenswebsite vorhanden, ließen sich jedoch aufgrund der großen Anzahl an Produkten und technischen Dokumenten nur schwer finden
Dadurch verbrachten die Vertriebsteams viel Zeit damit, wiederkehrende Informationsanfragen zu beantworten, statt sich auf eigentliche Verkaufsgespräche zu konzentrieren

Lösung

KI-gestützter Customer-Support-Chatbot, der Fragen zu Produkten und Anwendungen mithilfe von Informationen aus der Unternehmenswebsite und internen Dokumenten beantwortet
Transparente Empfehlungsmechanismen, die vorgeschlagene Produkte nachvollziehbar begründen und durch Responsible-AI-Methoden zusätzlich Vertrauen schaffen
Automatisierte Bearbeitung von Informationsanfragen, sodass nur tatsächlich vertriebsrelevante Anfragen an das Vertriebsteam weitergeleitet und wiederkehrende Aufgaben deutlich reduziert werden

Technologien

Python Microsoft Azure MLflow Docker CI Prompt Engineering LLM RAG NLP GenAI XAI RAI

In diesem Projekt habe ich die Entwicklung einer intelligenten Chatbot-Lösung für den Kundenservice und die Produktempfehlung in der Chemieindustrie geleitet. Der Chatbot nutzte modernste Retrieval-Augmented Generation (RAG), um große Mengen an Produktinformationen von der Unternehmenswebsite und internen Dokumenten zu verarbeiten. Innerhalb von nur drei Monaten habe ich eine voll funktionsfähige, End-to-End-Lösung geliefert, die sich nahtlos in die Unternehmensprozesse integrieren ließ.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie Prompt Engineering, Textzusammenfassung und einem zweistufigen Suchsystem konnte ich die Genauigkeit und Relevanz der Chatbot-Antworten erheblich verbessern. Das innovative Suchverfahren kombinierte Produktnamensfilterung mit Relation Matching, sodass der Chatbot auch komplexe, mehrstufige Anfragen effizient verarbeiten konnte. Um Transparenz und Nutzervertrauen zu gewährleisten, integrierte ich Responsible AI-Mechanismen, die klare Begründungen für Produktempfehlungen lieferten und die Lösung mit den ethischen Standards des Unternehmens in Einklang brachten.

Dieses modulare Chatbot-System erfüllte nicht nur die unmittelbaren Anforderungen des Unternehmens, sondern bot auch Flexibilität für zukünftige Anpassungen und Skalierungen. Durch die Kombination meiner technischen Expertise in Natural Language Processing und Explainable AI mit einem tiefen Verständnis der Geschäftsanforderungen habe ich ein leistungsstarkes und wirkungsvolles Tool geschaffen, das den Kundenservice verbesserte und Geschäftsabläufe effizienter machte.

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