Maciej Lukianski

Ihr KI-Chatbot funktioniert perfekt - er ruft relevante Dokumente ab, bewertet ihre Qualität und generiert genaue Antworten. Aber Ihre monatliche OpenAI-Rechnung zeigt 3.000 Dollar, und wenn Sie die Protokolle analysieren, ergibt sich ein beunruhigendes Muster: 30% der Abfragen sind einfache Fragen wie "Was bist du?" oder "Hallo", die Ihre gesamte teure RAG-Pipeline auslösen.

Ihr Marketingteam hat gerade ein wichtiges Update der Richtlinien veröffentlicht. Zwei Stunden später fragt ein Benutzer Ihren KI-Chatbot nach der neuen Richtlinie und dieser erklärt selbstbewusst die alte Version - völlig ahnungslos, dass sich etwas geändert hat. Der Benutzer, verwirrt durch die Diskrepanz mit dem, was er auf der Website gelesen hat, eröffnet ein Supportticket und fragt, warum der Chatbot "defekt" ist.

Sie starten ein neues RAG-Projekt und stehen vor einer Entscheidung, die die nächsten 6-12 Monate prägen wird: Ein Framework wie LangChain verwenden oder direkt mit der OpenAI API aufbauen? Das Internet bietet widersprüchliche Ratschläge. X's Threads bezeichnen LangChain als "Overkill" und "zu viel Abstraktion". Blogposts loben seine ausgereiften Muster und das Ökosystem.

Es beginnt so: Ein Benutzer tippt, "Wie kann ich mein Passwort zurücksetzen?" und wartet... 25 Sekunden... 30 Sekunden... bevor er aufgibt und den Support per E-Mail kontaktiert. Hinter den Kulissen hat Ihr KI-Chatbot tatsächlich die richtige Antwort - aber er ist zu langsam, zu teuer und die Benutzer wenden sich ab. Die neueste API-Rechnung? 5.000 Dollar, hauptsächlich für das Beantworten der immer gleichen Dutzend Fragen.

Ihr AI-Chatbot könnte schnell antworten, aber sind seine Antworten korrekt? Viele Organisationen, die RAG (Retrieval-Augmented Generation) Chatbots implementieren, entdecken eine frustrierende Wahrheit: semantische Ähnlichkeit entspricht nicht Relevanz.

Ein Intranet ist eine bewährte Methode, um die interne Kommunikation und das Wissensmanagement in einem Unternehmen zu verbessern, und wird von Organisationen fast seit Beginn des Internets genutzt. Dennoch verfügen viele Unternehmen immer noch nicht über ein solches System und sehen sich infolgedessen mit Informationschaos, Arbeitsdoppelung und dem Fehlen einer einzigen Wissensquelle konfrontiert.

Die Implementierung einer Intranet-Software ist ein großer Fortschritt für ein Unternehmen - vorausgesetzt, das Projekt ist gut geplant. In der Praxis stehen viele Organisationen vor ähnlichen Problemen, die die Arbeit verlangsamen oder die Effizienz des Systems verringern. In diesem Artikel zeigen wir 12 der häufigsten Schwierigkeiten, die beim Entwurf und Start eines Unternehmensintranets auftreten.

Die Verwaltung vieler Produkte auf einer Website kann schwierig und zeitaufwendig sein, insbesondere wenn sich Daten häufig ändern und Geschäftspartner schnellen Zugriff auf aktuelle Informationen benötigen. Drupal bietet Lösungen, die diese Prozesse erheblich vereinfachen. Im folgenden Blogpost zeige ich, wie man ein benutzerfreundliches Admin-Panel in diesem System vorbereitet, um mehrere Produkte gleichzeitig zu bearbeiten.

Drupal ist ein komplexes Framework, liefert jedoch außergewöhnliche Ergebnisse, die Ihre Investition lohnenswert machen. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, ist es entscheidend, die richtige Architektur und Kodierungsstandards zu befolgen, um den langfristigen Erfolg des Projekts sicherzustellen. Die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Partner kann Ihnen erheblich weiterhelfen, verglichen mit der Situation, in der Sie wären, wenn Sie mit jemandem ohne Drupal-Erfahrung beginnen würden.

Wer kann Inhalte auf Ihrer Website hinzufügen, bearbeiten und löschen? Wie machen Sie das Feld "Preis" für Händler zugänglich und nicht für reguläre Benutzer? In diesem Blogbeitrag erkläre ich im Detail, wie Rollen und Berechtigungen in Drupal funktionieren, welche Möglichkeiten sie bieten und wie Sie sie für Ihre Website anpassen können. Ich lade Sie ein, den Artikel zu lesen oder eine Episode der Serie „Nowoczesny Drupal“ anzuschauen