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61. KI-Projekte

1. Zieldefinition und Planung Der Erfolg eines KI-Projekts beginnt mit einer klaren Definition der Ziele: Was soll der Bot leisten? Möchte man Kundenanfragen automatisieren, interne Prozesse unter

62. KI-Projekte

URL: /de/bots-ki/ki-projekte/#c5139

2. Datenaufbereitung und Training Die Qualität eines Bots hängt maßgeblich von den verwendeten Daten ab: Datenbeschaffung und -aufbereitung: Sammeln und bereinigen Sie Daten aus relevanten Quellen

63. KI-Projekte

URL: /de/bots-ki/ki-projekte/#c5138

3. Technische Umsetzung und Integration Sobald die Datenbasis steht, folgt die technische Umsetzung: Auswahl der Technologie: Wählen Sie geeignete KI-Technologie. Soll generative KI eingesetzt wer

64. KI-Projekte

URL: /de/bots-ki/ki-projekte/#c5137

4. Monitoring und Optimierung Der Projektabschluss ist nicht das Ende, sondern der Beginn eines kontinuierlichen Optimierungsprozesses: Monitoring: Überwachen Sie den Bot im Live-Betrieb, um siche

65. Bots - Reference

URL: /de/bots-ki/bots/#c5025

Reference

66. Contact Center - Reference

URL: /de/bots-ki/contact-center/#c5076

Reference

67. Generative KI - Reference

URL: /de/bots-ki/generative-ki/#c5127

Reference

68. Generative KI - Generative KI in Bots

URL: /de/bots-ki/generative-ki/#c5129

Generative KI in Bots Das Aufkommen von generativer KI und den dazugehörigen Large Language Models (LLMs) eröffnet völlig neue Möglichkeiten für Bots, um Interaktionen natürlicher, vielseitiger und e

69. Generative KI

URL: /de/bots-ki/generative-ki/#c5128

Qualitätskontrolle in der RAG-Architektur Cluster-Analyse: Die Vektoren in der Datenbank werden analysiert, um logische Gruppen (Cluster) zu bilden, die idealerweise Wissensdomänen (z. B. Tarifmodel

70. Recording - Reference

URL: /de/bots-ki/recording/#c5080

Reference

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