Question 1

Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning?

Accepted Answer

RAG (Retrieval-Augmented Generation) sucht relevante Informationen aus einer Datenbank und fügt sie dem Prompt hinzu. Schnell einsetzbar, einfach zu aktualisieren, €2.500-5.000 Setup. Fine-Tuning trainiert das Modell auf Ihren Daten. Bessere Performance, aber teurer (€15.000+) und Updates aufwendig. Für die meisten Chatbots empfehlen wir RAG.

Question 2

Welche Vector Database sollte ich verwenden?

Accepted Answer

Für die meisten Chatbots empfehlen wir Pinecone (managed, €70-200/Monat, schnell) oder Qdrant (self-hosted, kostenlos-€50/Monat, EU-Server möglich). Für Enterprise: Weaviate oder pgvector (PostgreSQL). Wir beraten Sie zur optimalen Lösung basierend auf Ihren Anforderungen.

Question 3

Wie funktioniert Function Calling bei GPT-5.2?

Accepted Answer

Function Calling erlaubt es GPT-5.2, strukturierte API-Aufrufe zu generieren. Beispiel: User fragt 'Buche mir einen Termin' → GPT-5.2 extrahiert Parameter (Datum, Uhrzeit) → Ihr System bucht den Termin. Ermöglicht Chatbots mit echten Actions statt nur Text-Antworten. Integration in bestehende Systeme (CRM, Kalender, Datenbanken).

Question 4

Was sind die laufenden Kosten nach der Entwicklung?

Accepted Answer

Nach der einmaligen Entwicklung fallen nur API-Kosten an: €30-80/Monat für Starter, €80-200/Monat für Professional. Das sind ca. €0.05-0.15 pro Gespräch. Zum Vergleich: Ein Support-Mitarbeiter kostet €3.500+/Monat. Keine versteckten Lizenzgebühren.

Question 5

Wie sicher sind meine Daten?

Accepted Answer

Ihre Daten werden DSGVO-konform verarbeitet. Bei Bedarf hosten wir alles in EU-Rechenzentren (Frankfurt/Amsterdam). OpenAI Business: Zero-Data-Retention (Daten werden nicht für Training verwendet). Für höchste Sicherheit: Lokale Modelle (Llama 3, Mistral) auf Ihren Servern. SSL-Verschlüsselung, regelmäßige Security-Audits.

Question 6

Kann der Chatbot mit unseren Systemen sprechen?

Accepted Answer

Ja! Via Function Calling kann der Bot APIs aufrufen: Salesforce CRM (Leads erstellen), HubSpot (Kontakte synchronisieren), SAP (Bestellungen prüfen), Ihr internes ERP (Lagerbestände abfragen), Calendly (Termine buchen), Zendesk (Tickets erstellen). Wir integrieren beliebige REST/GraphQL APIs.

Question 7

Was ist ein Multi-Agent-System?

Accepted Answer

Ein Multi-Agent-System besteht aus mehreren spezialisierten KI-Agenten, die zusammenarbeiten. Beispiel: Agent 1 (Kundensupport) → Agent 2 (Technische Fragen) → Agent 3 (Verkauf). Jeder Agent hat eigenes Wissen und Tools. Orchestrator entscheidet, welcher Agent antwortet. Für komplexe Enterprise-Anwendungen (€15.000+).

Question 8

Wie wird der Chatbot trainiert?

Accepted Answer

RAG-Chatbots werden nicht 'trainiert' im klassischen Sinne. Sie erstellen Embeddings aus Ihren Dokumenten (PDFs, Webseiten, Notion, Confluence) und speichern sie in einer Vector-DB. Bei User-Fragen sucht der Bot relevante Dokumente und nutzt sie für die Antwort. Updates = neue Dokumente hochladen. Keine Wochen Trainingszeit.

Chatbot Agentur - Custom KI-Chatbots mit GPT-5.2, RAG und Function Calling