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RAG-basierter KI-Agent für Kundensupport

B2B SaaS Unternehmen

RAG-basierter KI-Agent für Kundensupport
80% Nutzerzufriedenheit bei Kundensupport-Automatisierung erreicht
Manuelle Ticketbearbeitung für Routineanfragen reduziert
Support-Team kann sich auf hochwertige Interaktionen konzentrieren
Serverless-Architektur minimiert operativen Overhead

Herausforderung

Das Support-Team eines SaaS-Unternehmens war mit repetitiven Anfragen überlastet. Manuelle Ticketbearbeitung war langsam, inkonsistent und hinderte das Team daran, sich auf komplexe Kundenprobleme zu konzentrieren.

Lösung

Ich habe eine serverlose RAG-basierte KI-Agent-Architektur mit OpenAI, LangChain, Qdrant, Airflow und AWS Lambda integriert. Das System automatisierte Routineanfragen bei gleichzeitiger Qualitätssicherung durch vektorbasiertes Retrieval und kontextuelle Antworten.

Meine Rolle

AI/ML Engineer – entwarf die RAG-Architektur, baute die Vector-Pipeline und integrierte mit bestehender Support-Infrastruktur.

Wichtige Liefergegenstände

  • 01RAG-basierter KI-Agent mit LangChain und OpenAI
  • 02Qdrant Vector-Datenbank für semantische Suche
  • 03Airflow-orchestrierte Dokument-Ingestion-Pipeline
  • 04AWS Lambda Serverless-Deployment für Kosteneffizienz

Zugehörige Leistung

Zur Leistung →

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