So erstellen Sie eine KI-Wissensdatenbank, die wirklich funktioniert

Supportteams riskieren, jede Woche viele Stunden damit zu verbringen, immer wieder dieselben Fragen zu beantworten. Eine KI-Wissensdatenbank löst dieses Problem, indem sie Kundinnen und Kunden sowie Supportmitarbeitenden ermöglicht, selbstständig Antworten zu finden, ohne ein Ticket eröffnen oder auf eine Kollegin beziehungsweise einen Kollegen warten zu müssen. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache wird die eigentliche Absicht hinter einer Frage erfasst, nicht nur die eingegebenen Wörter.

Der Unterschied zu einer herkömmlichen Wissensdatenbank ist wesentlich: Statt eine Liste von Artikeln zurückzugeben, liefert eine KI-gestützte Wissensdatenbank eine konkrete Antwort.

Dieser Beitrag erklärt, wie solche Systeme funktionieren, wo sie einen echten Mehrwert schaffen und welche Tools eine nähere Betrachtung wert sind, unabhängig davon, ob Sie Software für KI-Wissensmanagement evaluieren oder einen Wissensassistenten von Grund auf selbst aufbauen möchten.

Was ist eine KI-Wissensdatenbank?

Eine KI-Wissensdatenbank ist ein Wissenssystem, das künstliche Intelligenz nutzt, um Fragen zu verstehen und relevante Antworten bereitzustellen.

Im Unterschied zu einer herkömmlichen Wissensdatenbank wird eine bedeutungsbasierte Suche statt ausschließlich einer Stichwortsuche verwendet. Wenn jemand eine Frage stellt, interpretiert die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) die Absicht hinter der Frage und ruft anschließend eine kontextbezogen relevante Antwort ab oder erzeugt sie.

Die KI-Wissensdatenbank kann mit vorhandenen Hilfeartikeln, Produkthandbüchern, Unternehmensdokumenten, Anleitungen und früheren Supportgesprächen trainiert werden. Sie beantwortet Fragen ähnlich wie geschulte Supportmitarbeitende, statt lediglich eine Liste von Suchergebnissen auszugeben.

Wie wird eine KI-Wissensdatenbank genutzt?

Nutzende geben eine Frage in natürlicher Sprache ein und erhalten direkt eine Antwort statt einer Liste von Suchergebnissen. Das System übernimmt das Abrufen der relevanten Informationen automatisch. Das Ziel ist ein möglichst geringer menschlicher Eingriff. Jedoch kann dennoch Unterstützung erforderlich sein, wenn das KI-Modell nicht darauf trainiert ist, die jeweilige Frage zu beantworten.

KI-Wissensdatenbanken richten sich hauptsächlich an drei Zielgruppen:

1. Kundinnen und Kunden verwenden sie als Self-Service-Tool, um Antworten auf Produktfragen zu erhalten, Probleme zu beheben und Dokumentationen zu finden, ohne den Kundensupport kontaktieren zu müssen.
2. Interne Teams (wie z. B. Vertriebsmitarbeitende, Kundenservice-Agenten und Onboarding-Spezialistinnen und -Spezialisten) nutzen sie, um schnell korrekte Antworten zu finden, ohne sich durch gemeinsam genutzte Ordner zu arbeiten oder auf Kolleginnen und Kollegen zu warten.
3. Support- und Vertriebsmitarbeitende setzen sie als Live-Agent-Wissensdatenbank ein, also als Echtzeitassistenten, der während laufender Kundengespräche relevante Informationen bereitstellt. Besonders hilfreich ist der Einsatz einer KI-Wissensdatenbank als Live-Agent-Assistent für Mitarbeitende, die eine große Anzahl oder besonders komplexe Kundenanfragen bearbeiten.

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Wie funktionieren KI-Wissensdatenbanken?

Hier ist eine leicht verständliche Erklärung darüber, was zwischen dem Quelldokument und der ausgegebenen Antwort passiert:

1. Verbindung mit Quellinhalten

Das System importiert Ihre vorhandenen Inhalte, z. B. Hilfeartikel, PDFs, Google Docs, Notion-Seiten, Chatprotokolle und weitere Quellen. Diese Inhalte dienen dem System als verlässliche Informationsquelle und Wissensgrundlage, auf die es bei der Beantwortung von Fragen zurückgreift.

2. Verarbeitung und Indexierung in Embeddings

Das System wandelt den Text in sogenannte Embeddings um. Dabei handelt es sich um numerische Repräsentationen von Bedeutung.

Embeddings bilden die Bedeutung eines Textes ab. Dadurch können ähnliche Fragen und Dokumente miteinander abgeglichen werden, selbst wenn sie unterschiedlich formuliert sind. So kann das System beispielsweise eine Frage wie „Wie kann ich kündigen?“ mit einem Artikel über Kündigungsrichtlinien verknüpfen, auch wenn der Artikel ganz andere Formulierungen verwendet.

3. Verständnis der Frage mit NLP

Wenn eine Nutzerin oder ein Nutzer eine Frage stellt, interpretiert NLP ihre Bedeutung und Absicht. Die semantische Suche gleicht die Absicht und Bedeutung der Frage ab, anstatt sich allein auf exakte Wortlaute und übereinstimmende Wörter zu beschränken. Das ist der zentrale Unterschied zwischen einem KI-System und einer einfachen Website-Suche.

4. Abruf und Generierung der Antwort mittels RAG

Die meisten modernen KI-Wissensdatenbanken nutzen „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG), eine Methode, bei der zum Zeitpunkt der Frage relevante Quellinhalte abgerufen und zur Generierung einer konkreten Antwort verwendet werden.

RAG stützt die Antwort auf die tatsächliche Dokumentation des Unternehmens und nicht auf die allgemeinen Trainingsdaten eines Modells. Dadurch sinkt das Risiko erfundener oder ungenauer Antworten.

Eine KI-Wissensdatenbank unterscheidet sich in drei entscheidenden Punkten von einer einfachen Stichwortsuche:

• Sie versteht die Absicht hinter einer Frage.
• Sie berücksichtigt den Kontext.
• Sie formuliert eine direkte Antwort.

Eine Stichwortsuche liefert eine nach Relevanz sortierte Liste möglicherweise passender Artikel. Eine KI-Wissensdatenbank liefert eine konkrete Antwort.

5 Arten von Inhalten für KI-Wissensdatenbanken

Zu den Inhalten einer KI-Wissensdatenbank gehören strukturierte Daten, unstrukturierte Dokumente und von KI erzeugte Zusammenfassungen. Welche Inhalte konkret verwendet werden, hängt davon ab, für wen die Wissensdatenbank gedacht ist, denn sie kann von Kundschaft als auch von Mitarbeitenden genutzt werden.

1. Allgemeine interne Wissensdatenbank

Eine unternehmensweite interne Wissensdatenbank erfasst das Unternehmenswissen, wie zum Beispiel Unternehmensrichtlinien, Unternehmensinformationen, Standardarbeitsanweisungen und allgemeine Ressourcen für Mitarbeitende.

Dies ist eine gängige Form des Wissensmanagements, die Unternehmen nutzen, um ihren Mitarbeitenden zu helfen, Informationen leichter und schneller zu finden, ohne direkt Kontakt mit der Personal- oder Betriebsabteilung aufnehmen zu müssen.

Typische Datenquellen sind Onboarding-Dokumente, Unternehmensunterlagen, Mitarbeiterliste, interne Prozessleitfäden oder SOPs. Ein Mitarbeitender könnte beispielsweise fragen: „Wie sieht der Feiertagskalender des Unternehmens in diesem Jahr aus?“

Ein Mitarbeitender würde diese KI-gestützte Wissensdatenbank beispielsweise nutzen, um Fragen zu beantworten wie: „Wie sieht der Urlaubsplan des Unternehmens für dieses Jahr aus?“

2. Vertriebswissensdatenbank

Eine auf den Vertrieb ausgerichtete Wissensdatenbank unterstützt Vertriebsmitarbeitende dabei, Kundenfragen zu beantworten, Einwände zu behandeln, in Echtzeit auf Produktinformationen zuzugreifen und Ressourcen für potenzielle Kundschaft zu finden.

Laut HubSpots Bericht „State of AI in Sales 2024“ sagen 52 % der Vertriebsprofis, dass KI-Tools für ihre tägliche Arbeit sehr oder einigermaßen wichtig sind.

Zu den Datenquellen können Schulungsmaterialien zum Umgang mit Einwänden, Skripte für Produktdemonstrationen, Marketingmaterialien und Mitschriften von Verkaufsgesprächen gehören. Ein Vertriebsmitarbeitender könnte beispielsweise fragen: „Wie reagieren wir am Besten auf den Einwand [X]?“

3. Self-Service-Wissensdatenbank für Kundschaft

Diese Art von Wissensdatenbank ist darauf ausgelegt, dass Kundinnen und Kunden Probleme selbst lösen können, ohne den Kundensupport kontaktieren zu müssen.

Laut HubSpots Bericht „State of Service 2024“ sagen 92 % der Befragten, dass KI die Zeit bis zur Lösung eines Problems verbessert. Und Self-Service-Wissensdatenbanken tragen direkt zu dieser Verbesserung bei.

Typische Datenquellen sind Anleitungen zur Fehlerbehebung, How-to-Artikel, Produkthandbücher und frühere Chatprotokolle. Eine Kundin oder ein Kunde könnte fragen: „Wo finde ich das Tutorial für die Funktion [X]?“

KI-Tools zur Automatisierung des Kundenservice können unbeantwortete Fragen automatisch an die zuständige Mitarbeiterin oder den zuständigen Mitarbeiter weiterleiten. Dabei bleibt der vollständige Gesprächskontext erhalten.

4. Wissensdatenbank für den Kundenservice

Eine Wissensdatenbank für den Kundenservice hilft menschlichen Support-Teams dabei, Kundenanfragen während laufender Gespräche schneller zu beantworten.

Sie wird mit denselben Inhalten wie eine Self-Service-Wissensdatenbank trainiert, ergänzt um interne Prozessdokumentation und CRM-Daten. Mitarbeitende können sie beispielsweise für Fragen wie „Wie ist der Status der Bestellung [X]?“ verwenden.

5. Produktspezifische Wissensdatenbank

78 % der befragten Kundenservice-Mitarbeitenden stimmen zu, dass Kundinnen und Kunden heute stärker personalisierte Erlebnisse erwarten als je zuvor.

Wenn Sie ein informationsintensives Produkt anbieten, wie beispielsweise einen Online-Kurs oder eine Unternehmenswebseite, können Sie eine maßgeschneiderte Wissensdatenbank aufbauen, die speziell darauf ausgerichtet ist, die Kundschaft beim erfolgreichen Umgang mit genau diesem Produkt zu unterstützen.

Dieser Tipp stammt von Isabella Bedoya, KI-Expertin und Mitgründerin von Infinite: „90 % der Menschen, die Kurse kaufen, schauen sich die Videos gar nicht an. Wie kann man ihnen also helfen, Ergebnisse zu erzielen? Sie können einen benutzerdefinierten GPT oder einen KI-Assistenten erstellen, der auf Ihre Kursinhalte trainiert ist.“

Zu den Datenquellen von produktspezifischen Wissensdatenbanken können Marketingmaterialien, Mitschriften von Livegesprächen, Onboarding-E-Mails und Videotranskripte gehören.

Dieser personalisierte Self-Service ist direkt mit KI-gestütztem Customer-Success-Management verbunden: Kundinnen und Kunden können mit einem bestimmten Produkt erfolgreich sein, ohne dass Ihr Team proportional wachsen muss.

Vorteile und Nachteile der Nutzung einer KI-Wissensdatenbank

Laut unserem „State of AI“-Bericht 2025 sagen 79 % der Serviceprofis, die KI einsetzen, dass sie diese als effektiv empfinden. Schauen wir uns die Vorteile von KI-Wissensdatenbanken genauer an:

Vorteile

1. Schnellere Lösungszeiten: KI-Wissensdatenbanken liefern Antworten innerhalb von Sekunden. Laut HubSpots „State of Service 2024“ sagen 92 % der Befragten, dass KI die Zeit bis zur Problemlösung verkürzt. Diese Zahl basiert auf den Angaben von Supportteams nach der Einführung und nicht auf einer Prognose.
2. Semantische Suche, die die Absicht versteht: Eine herkömmliche Suche liefert Artikel, die passende Stich- und Schlüsselwörter enthalten. Eine KI-Wissensdatenbank nutzt dagegen semantische Suche, um die Absicht hinter einer Anfrage zu verstehen und kontextbezogen relevante Ergebnisse bereitzustellen. Fragen wie „Ich kann mich nicht anmelden“, „Ich bin ausgeloggt“ und „Ich habe mein Passwort vergessen“ können so alle zur gleichen Antwort führen.
3. Mehrsprachiger Support: Einige Systeme erkennen automatisch die Sprache den Nutzenden und antworten entsprechend. Der Canvas-Chatbot erkannte beispielsweise die Browsersprache und wechselte sofort ins Niederländische, ohne dass eine manuelle Auswahl erforderlich war:
   
4. Automatisierung, die Ihr Kundenservice-Team entlastet: Wenn die KI Routinefragen übernimmt, können sich Supportmitarbeitende auf Fälle konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. Gut konfigurierte Kundenservice-Bots können einen erheblichen Teil der eingehenden Anfragen bearbeiten, bevor eine menschliche Person eingreifen muss.
5. Erkennen von Inhaltslücken: Wenn Nutzende Fragen stellen, die das System nicht beantworten kann, werden diese Lücken protokolliert. Mit der Zeit entsteht so ein klares Bild davon, welche Informationen in der Dokumentation Ihres Unternehmens fehlen.
6. Geringere Kosten pro Lösung: Preisgünstige KI-Tools haben diese Funktionen auch für kleine und mittlere Teams erreichbar gemacht. Mehrere in diesem Beitrag vorgestellte Plattformen starten kostenlos oder kosten weniger als 20 US-Dollar pro Monat.

Obwohl KI-Wissensdatenbanken enorme Vorteile bieten, gibt es auch potenzielle Nachteile, die wir uns im Folgenden anschauen wollen:

Nachteile

1. Risiko ungenauer Antworten: Algorithmen für maschinelles Lernen sind nicht perfekt. Wenn falsche Daten eingegeben werden, Quellinhalte veraltet sind oder Ihr KI-Modell nicht getestet wurde, liefern Sie Ihren Kundinnen und Kunden ungenaue oder falsche Informationen. Eine leistungsfähige KI-Wissensdatenbank benötigt saubere Quellinhalte, eine klare Taxonomie, Metadaten und Governance. Ungenaue Eingaben führen zu ungenauen Ergebnissen.
2. Überautomatisierung und Isolation von Kundschaft: Einige Nutzerinnen und Nutzer (insbesondere Menschen, die den direkten Kontakt mit einer Person bevorzugen) können sich durch vollständig automatisierte Systeme schlecht bzw. nicht ausreichend gut betreut fühlen. Die Lösung ist ein gut gestalteter Eskalationspfad, kein Chatbot, der in einer Sackgasse endet. Ziel ist eine reibungslose Übergabe, keine unüberwindbare Hürde.
3. Widerstand gegen die Einführung: Ein gewisser Teil der Mitarbeitenden sowie Kundinnen und Kunden wird sich gegen KI-gestützte Systeme wehren. Eine klare Kommunikation darüber, was das System kann und was nicht, reduziert die Reibung deutlich.

So erstellen Sie eine KI-Wissensdatenbank

Die KI-Experten Isabella Bedoya und Chase Fowler, Mitgründer von Infinite AI, haben ihren Prozess für den Aufbau effektiver KI-Wissensdatenbanken geteilt (und Software-Empfehlungen gegeben, mit denen Sie schon mit wenigen Klicks loslegen können).

Schritt 1: Legen Sie Ihr Ziel fest

Für wen ist Ihre Wissensdatenbank gedacht, und was möchten Sie mit ihrer Einführung erreichen? Welches Problem soll gelöst werden? Bevor Sie mit der Datenerhebung und der Umsetzung beginnen, müssen Sie Ihre Ziele festlegen.

Ihre Ziele bestimmen, welche Art von Wissensdatenbank Sie aufbauen und welche Daten Sie verwenden. Die fünf häufigsten Typen sind:

1. allgemeine interne Wissensdatenbank
2. Vertriebswissensdatenbank
3. Self-Service-Wissensdatenbank für Kunden und Kundinnen
4. Support-Wissensdatenbank für den Kundenservice
5. Produktspezifische Wissensdatenbank

Schritt 2: Suchen Sie nach hochwertigen Datenquellen

Jede KI-Wissensdatenbank beginnt mit einem Datenspeicher, in dem alle relevanten Informationen enthalten sind. Die Qualität dieser Daten bestimmt, wie gut das System funktioniert und entscheidet über Erfolg oder Misserfolg Ihres KI-Systems.

„Die Eingabe von qualitativ hochwertigen, relevanten Daten ist der wichtigste Schritt“, erklärte Isabella Bedoya. Sie warnt davor, einen Allzweck-Chatbot zu entwickeln: „Wenn Sie einen Vertriebs-Chatbot entwickeln und anfangen, alle Unternehmensdaten einzugeben, die nicht relevant sind, verwirrt das den Chat. Wenn man sagt: ‚Dieser Chatbot ist nur für den Vertrieb gedacht‘, und ihn nur mit den Informationen ausstattet, die er für Verkaufsgespräche benötigt, dann wird er hervorragende Arbeit leisten. Fügen Sie keine Unternehmensgeschichte hinzu, wenn sie nicht notwendig ist.“

Mögliche Datenquellen sind:

• Forendiskussionen
• Gesprächsprotokolle des Supportteams
• Schulungsmaterialien für Mitarbeitende
• frühere Kundeninteraktionen
• Videotranskripte
• vorhandene Wissensdatenbankartikel
• Unternehmenswebseite
• häufig gestellte Fragen

Schritt 3: Erstellen Sie einen benutzerdefinierten GPT or Wissensdatenbank-Assistenten

Ein benutzerdefinierter GPT oder ein maßgeschneiderter Wissensassistent nutzt die „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG), um als Antwort auf Nutzeranfragen relevante Inhalte aus Ihrem Datenspeicher abzurufen. Viele KI-Tools verfügen bereits über diese Funktion. Prüfen Sie die Funktionsliste Ihrer derzeitigen Tools, bevor Sie eine neue Plattform erwerben.

Diese Funktion können Sie hier mit ChatGPT Plus sehen:

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Schritt 4: Analysieren und optimieren Sie die Daten

Datenanalyse und Datenoptimierung sind Schlüsselkomponenten für den Erfolg einer KI-Wissensdatenbank.

„Sobald Sie die Lösung aufgebaut haben, müssen Sie anfangen, mit ihr zu sprechen und zu interagieren“, sagt Isabella Bedoya. „Schauen Sie sich an, welche Antworten sie liefert. Wenn Sie ungenaue Antworten erhalten, wissen Sie, dass Sie entweder Ihre Wissensdatenbank oder Ihre Prompts verbessern müssen.“

Testen Sie, ob das System Abkürzungen, Fachbegriffe und komplexe Konzepte versteht, die für Ihr Unternehmen spezifisch sind. Nutzen Sie diesen Schritt, um Wissenslücken zu identifizieren.

Schritt 5: Halten Sie Ihre Wissensdatenbanken auf dem neuesten Stand

KI-Wissensdatenbanken müssen ebenso wie herkömmliche Wissensdatenbanken regelmäßig aktualisiert werden, um genaue und relevante Informationen liefern zu können. Denn Produkte verändern sich, Richtlinien werden angepasst und veraltete Informationen führen Nutzerinnen und Nutzer in die Irre.

Chase Fowler erklärt: „Nehmen wir an, ein Unternehmen stellt eine neue Vertriebsmitarbeiterin oder einen neuen Vertriebsmitarbeiter ein, aber die Daten im System sind vier Jahre alt. Weil das Unternehmen die Daten nicht optimiert hat, schult es eine neue Person in Software, die gar nicht mehr verwendet wird, oder in Produkten, die nicht mehr verkauft werden.“

Halten Sie fest, welche Fragen die KI nicht beantworten kann, und nutzen Sie diese Informationen, um Ihren Backlog für Aktualisierungen zu priorisieren. Nutzerfeedback am Ende jeder Sitzung ist eines der deutlichsten Signale und Anzeichen dafür, welche Inhalte noch fehlen.

KI-Wissensdatenbank-Software im Überblick

Welche KI-Wissensdatenbank-Software ist die richtige für Ihre Anforderungen und Vorhaben? Sehen wir uns die beliebten Optionen an:

1. HubSpot

Am besten geeignet für: Teams, die ihre Wissensdatenbank mithilfe von KI aufbauen, aktuell halten und kontinuierlich erweitern möchten; insbesondere, wenn sie bereits HubSpot nutzen und eine nahtlose Übergabe an Mitarbeitende sowie CRM-gestützte Personalisierung wünschen.

Preis: Kostenlose 14-tägige Testversion; 0,50 € pro gelöster Konversation; verfügbar für Pro- und Enterprise-Kundschaft. Aktives Abonnement für Customer Agent erforderlich.

Der Wissensdatenbank-Agent analysiert Supporttickets und Kundeninteraktionen, erkennt Inhaltslücken und erstellt daraus Entwürfe für neue Hilfeartikel. Das Team kann die Inhalte anschließend prüfen, bearbeiten und veröffentlichen.

Der Customer Agent nutzt diese Inhalte, beantwortet Kundenanfragen rund um die Uhr und übergibt komplexe Fälle mit vollständigem Kontext an Mitarbeitende. Auf Basis der Kundenhistorie, früherer Gespräche und Inhalte Ihrer Wissensdatenbank liefert er personalisierte Antworten.

Durch die Kombination beider Agenten entsteht so ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess: Erfolgreiche Supportinteraktionen werden in Self-Service-Inhalte umgewandelt, die künftig weitere Kundenanfragen beantworten können.

Was uns besonders gefällt: Der Customer Agent erkennt Eskalationen und übergibt Gespräche mit Kontext an das passende Teammitglied – ohne dass Kundinnen und Kunden ihr Anliegen wiederholen müssen. Der Wissensdatenbank-Agent nutzt die vom Agenten für den Kundenservice erkannten Wissenslücken sowie Ticketdaten, um relevante und umfassende Artikelentwürfe zu erstellen. So wächst die Wissensdatenbank auf Grundlage konkreter Kundenbedürfnisse kontinuierlich weiter.

2. Dante AI

Am besten geeignet für: Kleine Teams oder Content-Erstellende, die einen schnellen, websitespezifischen Wissensassistenten ohne technische Einrichtung nutzen möchten.

Preis: Kostenlose Version; mehrere kostenpflichtige Tarife von 40 bis 400 US-Dollar pro Monat.

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Dante AI führt Sie durch den Einrichtungsprozess und ermöglicht es Ihnen sogar, individuelle Einstellungen wie den Tonfall Ihres Bots auszuwählen. Das Tool indexiert nach unser Erfahrung nach eine gesamte Website innerhalb weniger Minuten und beginnt sofort damit, Fragen in einem Stil zu beantworten, der den Quellinhalten passt. Sie können den Bot mithilfe eines einfachen HTML-Schnipsels direkt in jede beliebige Webseite einbetten.

Wenn Sie 400 US-Dollar pro Monat für die Pro-Version zahlen, erhalten Sie Zugriff auf die White-Label-Version von Dante AI und können das Erscheinungsbild auf Ihrer Website individuell anpassen.

Was uns besonders gefällt: Die Bedienung des KI-Tools könnte nicht einfacher sein. Es gibt praktisch keine Einarbeitungszeit, und mit nur wenigen Klicks lässt sich die eigene Website (kostenlos) in eine Wissensdatenbank aufnehmen.

3. Slite

Am besten geeignet für: Interne Teams, die ein strukturiertes, durchsuchbares Wissensmanagementsystem benötigen, das mit bestehenden Dokumentations-Tools verbunden ist.

Preis: Kostenlose 14-tägige Testversion; ab 8 US-Dollar pro Monat upgraden.

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Slite ist eher für internes Wissensmanagement als für kundenorientierte Chatbots konzipiert. Das Tool verbindet sich mit Google Docs, Notion und ähnlichen Quellen und erstellt ein fokussiertes, durchsuchbares System, das Ihr Team tatsächlich auch nutzen kann.

Was uns besonders gefällt: Die Suchfunktion ermöglicht es, Informationen aus der gesamten Unternehmenswissensdatenbank oder aus einer bestimmten Unterkategorie abzurufen, beispielsweise ausschließlich aus Besprechungen. Das spart insbesondere für verteilte Teams viel Zeit.

4. ChatGPT Plus

Am besten geeignet für: Teams, die ChatGPT Plus bereits nutzen und einen flexiblen Wissensassistenten erstellen möchten, ohne zusätzliche KI-Wissensdatenbank-Software zu kaufen.

Preis: Kostenlose Version; kostenpflichtige Versionen starten ab 8 € pro Monat, wobei Custom GPTs ab der Pro-Version für 23 € pro Monat nutzbar sind

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ChatGPT Plus ermöglicht es Ihnen, über den ChatGPT-Editor benutzerdefinierte GPTs zu erstellen. Sie konfigurieren das GPT mit Ihren Inhalten, testen dessen Antworten und optimieren es anschließend. Über die Registerkarte „Explore“ haben Sie außerdem Zugriff auf öffentlich freigegebene benutzerdefinierte GPTs anderer Nutzender, was sich als nützlicher Ausgangspunkt erweisen kann.

Was uns besonders gefällt: Wenn Sie bereits für ChatGPT Plus bezahlen, können Sie es zu einer benutzerdefinierten Wissensdatenbank erweitern, ohne ein weiteres Abonnement abschließen zu müssen.

Erweitern Sie Ihre Wissensdatenbank mit KI

Unser Erfahrung nach erzielen jene Teams die schnellsten Ergebnisse mit einer KI-Wissensdatenbank, die mit sauberen und gut organisierten Quellinhalten beginnen. Die KI-Ebene ist fast nebensächlich im Vergleich zur Qualität der Inhalte, die Sie zur Verfügung stellen.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, wählen Sie einen Anwendungsfall, eine Zielgruppe und eine fokussierte Datenquelle aus. Bauen Sie das System auf, testen Sie es und optimieren Sie es von dort aus weiter. Mit den oben genannten Tools lässt sich bereits an einem Nachmittag ein funktionierendes System auf die Beine stellen.

Die fortlaufende Arbeit besteht darin, die Inhalte aktuell zu halten und die Lücken zu schließen, auf die die KI aufmerksam macht.

Machen Sie sich und Ihrer Kundschaft das Leben schon jetzt leichter, indem Sie sich auf einer der KI-Wissensdatenbank-Plattformen einrichten.

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Häufig gestellte Fragen zu KI-Wissensdatenbanken