KI-Chatbot für den AOE Tech Radar: Maßgeschneiderte Antworten auf technologische Fragen

Mit wachsendem Interesse an generativer KI stellt sich für viele Unternehmen die Frage: Wie lassen sich Large Language Models sinnvoll, sicher und zielgerichtet einsetzen? Unser KI-Chatbot für den AOE Tech Radar liefert eine erste Antwort – und zeigt, wie ein spezialisierter Bot echten Mehrwert im Arbeitsalltag bieten kann.

Was ist der AOE Tech Radar Chatbot?

Der Chatbot wurde entwickelt, um Fragen rund um unseren TechRadar schnell, konsistent und nachvollziehbar zu beantworten. Dabei basiert er auf einer RAG-Agentenarchitektur, bei der die Fähigkeiten des angebundenen LLM (hier GPT-4o)  – in einer kontrollierten Umgebung mit klar definiertem Wissensrahmen genutzt werden: Alle Antworten beziehen sich ausschließlich auf Inhalte aus unserem öffentlichen TechRadar Repository.

Der Bot ist nicht nur ein Nachschlagewerk – er versteht den Kontext der gesamten Konversation, durchsucht relevante Einträge und liefert auf dieser Basis strukturierte, generierte Antworten. Und das, ohne vertrauliche Informationen oder Mitbewerbernamen preiszugeben.

Das Ergebnis: schnellere Informationsvermittlung, gezieltere Erkundung technischer Inhalte und ein deutlich verbessertes Nutzungserlebnis.

Mehrwert durch KI – für Nutzer:innen und Teams

Die Vorteile auf einen Blick:

• Schnellere Informationsvermittlung: Nutzer:innen müssen sich nicht durch alle Blips klicken – sie stellen eine Frage und erhalten direkt eine passende Antwort.
• Interaktive Content-Erkundung: Der Bot kann Technologien erklären, Vergleiche ziehen und Zusammenhänge aufzeigen – ohne langes Suchen.
• Höhere  Engagement-Rate: Der interaktive Charakter erhöht die Verweildauer und macht den Tech Radar zugänglicher.
• Kontextbasierte Empfehlungen: Basierend auf dem Gesprächsverlauf schlägt der Bot verwandte Technologien oder relevante Artikel vor.
• Wartung  & Skalierung: Wiederkehrende Fragen müssen nicht mehr manuell beantwortet werden – der Bot lässt sich kontinuierlich erweitern.

Architektur: So funktioniert der Bot

Die technische Umsetzung basiert auf einer modularen Architektur mit Fokus auf Performance, Nachvollziehbarkeit und Erweiterbarkeit:

Frontend (React):

• Echtzeit-Streaming der Antworten für nahtlose Kommunikation
• Automatische Formatierung der Ergebnisse in Markdown für bessere Lesbarkeit

Backend (Python + LlamaIndex):

• Aufbau eines Vector Index auf Basis der Bewertungen und Inhalte des Tech-Radar-Repositories
• Kombination von Retrieval und Generierung: Der Bot sucht im Index und in weiteren angebundenen Tools nach passenden Inhalten und übergibt diese kontextualisiert an das angebundene LLM (hier GPT-4o) zur Antwortgenerierung
• Implementierung einer Prompt-Injection-Erkennung, die sicherstellt, dass der Bot ausschließlich TechRadar-bezogene Fragen beantwortet

Qualität & Monitoring:

• Integration einer Test- und Evaluierungspipeline zur kontinuierlichen Qualitätssicherung und Verbesserung der Antworten
• Nutzung eines Tracing- und Observability-Tools zur Analyse der Komponenteninteraktion während der Laufzeit
• Monitoring der Token-Nutzung im Rahmen der internen Testphase zur Kosten- und Performanceoptimierung

Hier gehts zum TechRadar: https://techradar.aoe.com/

Fazit

Unser KI-Chatbot zeigt, wie sich generative KI gezielt für spezifische Informationsdomänen einsetzen lässt. Mit einem klar definierten Wissensbereich, technischen Schutzmaßnahmen und starker Infrastruktur im Hintergrund bietet er einen echten Use Case – heute intern, zukünftig vielleicht auch darüber hinaus.

Sie möchten wissen, wie sich ein vergleichbarer Chatbot auch für Ihr Unternehmen realisieren ließe? Sprechen Sie uns an – wir denken Architektur, UX und KI gemeinsam.

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