Das Problem
Ein KI-Beratungsunternehmen wollte seinen Klienten ein Mentoring-System anbieten, das auf umfangreichen Dokumenten, Leitfäden und Wissensbasen basiert – aber über natürliche Sprache bedienbar ist, nicht über ein Chat-Interface. Textbasierte Chatbots wurden als zu unpersönlich empfunden; klassische Suchsysteme lieferten keine kontextbezogenen Antworten.
Die Lösung
Wir entwickelten ein drei-schichtiges Voice-KI-System: (1) OpenAI Whisper transkribiert gesprochene Anfragen in Echtzeit in Text. (2) Eine RAG-Architektur mit LangChain sucht in der Dokumentenbasis nach der relevantesten Antwortgrundlage – keine Halluzinationen, nur quellenbasierte Information. (3) ElevenLabs synthetisiert die KI-Antwort in eine menschenähnliche Stimme zurück.
Das Ergebnis ist eine vollständig durchgängige Sprachkonversation: Der Nutzer spricht, das System antwortet als natürliche Stimme – auf Basis verifizierter Dokumente.
Das Ergebnis
Relevante Leistung
RAG Chatbot Entwicklung →