Intelligentes Routing für Chatbot-Fragen: Wie wir die Kosten für AI API um 95% gesenkt haben

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, zeigt sich ein beunruhigendes Muster: 30% der Abfragen sind einfache Fragen wie "Was bist du?" oder "Hallo", die Ihre gesamte teuren RAG-Pipeline auslösen. Jedes "Hallo" kostet 0,05 Dollar und benötigt 25 Sekunden, um eine vollständige Vektor-Suche, Dokumentbewertung und LLM-Generierung für eine Begrüßung zu verarbeiten.

Dies ist die versteckte Verschwendung in naiven Chatbot-Implementierungen: Jede Abfrage folgt dem gleichen Pfad, unabhängig von der Komplexität. Ein Benutzer, der fragt: "Wie funktioniert Ihr System?" löst den gleichen Prozess zur Dokumentabruf und -bewertung aus wie jemand, der fragt: "Erklären Sie die GDPR-Compliance-Anforderungen für die API-Datenverarbeitung in Multi-Region-Implementierungen." Die erste benötigt eine einfache vorgeschriebene Antwort; die zweite erfordert Ihre vollen RAG-Fähigkeiten.

In diesem Artikel werde ich Ihnen zeigen, wie Sie intelligentes Routing für Fragen implementieren können, die Klassifizierungslogik erklären, Produktionsmetriken und Codebeispiele teilen und Ihnen helfen, ähnliche Kosteneinsparungen zu erzielen, ohne die Funktionalität zu beeinträchtigen.

In diesem Artikel:

• Warum erzeugen Chatbots ohne intelligentes Routing unnötige Kosten?
• Wie funktioniert eine dreistufige Frageklassifizierungsstrategie?
• Wie kann man ein intelligentes Routing mit strukturiertem Output und LangGraph implementieren?
• Welche Produktionsergebnisse kann intelligentes Routing liefern? bis zu 85% Kostenreduktion
• Wann macht intelligentes Routing Sinn (und wann nicht)?
• Wie können Sie mit intelligentem Routing in Ihrem Chatbot beginnen?
• Intelligentes Routing für Chatbot-Fragen - Fazit
• Möchten Sie intelligentes Routing in Ihrem RAG-System implementieren?

Warum erzeugen Chatbots ohne intelligentes Routing unnötige Kosten?

Die meisten RAG-Chatbots behandeln jede Benutzernachricht identisch. Unabhängig davon, ob jemand "Hallo" eingibt oder eine komplexe technische Frage stellt, führt das System die vollständige Pipeline aus: Einbetten der Anfrage, Durchsuchen der Vektordatenbank, Bewerten von Dokumenten, Vorbereiten des Kontexts und Generieren einer Antwort. Dieser einheitliche Ansatz ist einfach zu implementieren, aber in der Produktion verschwenderisch.

Wie unterscheiden sich die RAG-Verarbeitungskosten über verschiedene Abfragetypen hinweg?

Lassen Sie uns einmal im Detail aufschlüsseln, was tatsächlich bei verschiedenen Abfragetypen in einer naiven Implementierung passiert und dies mit einem gerouteten Ansatz vergleichen.

Generische Abfrage ohne intelligentes Routing: "Was können Sie tun?"

1. Abfrageeinbettung: 50 Token → 0,000025 $

2. Vektor-Suche: Datenbankabfrage → Verarbeitungszeit + Infrastruktur

3. Dokumentabruf: 20 Kandidatenabschnitte → abgerufen, aber nutzlos

4. Dokumentbewertung: 20 LLM-Anrufe × 250 Token → 0,012500 $

5. Antwortgenerierung: 15.000 Token → 0,039550 $

• Gesamtkosten: $0.052075 pro generische Abfrage
• Zeit: 25-30 Sekunden
• Wert: Null - eine einfache vorformulierte Antwort würde ausreichen

Generische Abfrage mit intelligentem Routing: "Was können Sie tun?"

1. Klassifizierung: 150 Token → $0.000375

2. Direkte Generierung: 766 Token → $0.001900

• Gesamtkosten: $0.00247 pro gerouteter Abfrage
• Zeit: 2-3 Sekunden
• Wert: Identische Antwortqualität, 95% Kostenreduktion

Welche Auswirkungen hat intelligentes Routing auf die Einsparungen?

Für einen mäßig frequentierten Chatbot, der monatlich 10.000 Abfragen mit 10% generischen Abfragen behandelt:

Ohne Routing:

• 1.000 generische Abfragen × $0.052075 = $52.08/Monat verschwendet.
• 1.000 Abfragen × 25 Sekunden = 6,9 Stunden kumulierte Benutzerwartezeit.
• Unnötige Belastung der Vektordatenbank und Infrastruktur.
• Höhere Auslastung des Rate-Limits.

Mit intelligentem Routing:

• 1.000 generische Abfragen × $0.00247 = $2.47/Monat.
• Einsparungen: $49.61/Monat allein bei generischen Abfragen.
• 1.000 Abfragen × 2 Sekunden = 33 Minuten Gesamtwartezeit.
• Reduzierte Infrastruktur-Belastung.
• 95% weniger LLM-API-Aufrufe für diese Abfragen.

Für höher frequentierte Implementierungen erhöhen sich die Einsparungen auf Tausende von Dollar, was zusätzliche Entwicklung und Wartung rechtfertigt.

Ein Beispiel für ein Projekt, in dem wir intelligentes Routing zur Optimierung der Abfrageverarbeitung und zur Reduzierung der RAG-Verarbeitungskosten implementiert haben 
 

Lesen Sie hier die vollständige Fallstudie zum AI Document Chatbot →
 

Wie funktioniert eine dreistufige Frageklassifizierungsstrategie?

Unsere Produktionsimplementation verwendet ein dreistufiges Klassifizierungssystem, bei dem jede Stufe unterschiedliche Abfragemuster mit unterschiedlichen Verarbeitungsanforderungen behandelt.

Stufe 1: Generische Fragen

Diese sind grundlegende Anfragen über den Chatbot selbst: "Was ist das?", "Wie funktionieren Sie?", "Wer hat dich gebaut?". Jeder Benutzer stellt diese Fragen, wenn er zum ersten Mal auf den Chatbot trifft.

Merkmale: 

• Über das Chatbot-System selbst, nicht über den Inhalt der Wissensdatenbank.
• Hochwiederholend über alle Benutzer.
• Antworten erfordern keinen Dokumentenabruf.
• Am besten mit vorformulierten Antworten bedient.

Beispiele aus der Produktion: 

• "Hallo"
• "Wer bist du?"
• "Was bist du?"
• "Wie funktionierst du?"
• "Wobei kannst du mir helfen?"

Routing-Entscheidung: 

• RAG komplett überspringen → direkte Antwortgenerierung.

Stufe 2: Konversationell/sozial

Dies sind Smalltalk, Dankbarkeit und soziale Höflichkeiten, die keinen Zugang zur Wissensbasis erfordern.

Merkmale: 

• Soziale Konventionen und Höflichkeit.
• Suchen keine Information.
• Sollten anerkannt, aber kurz sein.
• Kein Dokumentenkontext benötigt.

Beispiele aus der Produktion: 

• "Danke"
• "Das war hilfreich"
• "Einen schönen Tag noch"
• "Wie geht es Ihnen?"

Routing-Entscheidung: 

• RAG überspringen → einfache Anerkennung.

Stufe 3: Dokumentensuchanfragen

Fragen, die das Durchsuchen der Wissensdatenbank und das Abrufen spezifischer Informationen erfordern.

Merkmale: 

• Informationsbedürftiger Intent.
• Bezug auf spezifische Themen, Konzepte oder Verfahren.
• Profitieren von Dokumentenkontext und Quellenattribution.
• Benötigen vollständige RAG-Pipeline.

Beispiele aus der Produktion: 

• "Was ist der Prozess für die GDPR-Compliance?"
• "Erzähl mir von der Zero-Trust-Architektur"
• "Wie konfiguriere ich die API-Authentifizierung?"
• "Was sind die Best Practices für die Datenverschlüsselung?"

Routing-Entscheidung: 

• Führen Sie die vollständige RAG-Pipeline aus → abrufen, bewerten, generieren.
   

Lesen Sie auch: Eine Verbesserung der Genauigkeit von RAG-Chatbots um 40% durch Dokumentenbewertung →

Wie implementieren Sie eine intelligente Routingmethode mit strukturiertem Output und LangGraph?

Lassen Sie uns herausfinden, wie Sie eine intelligente Routingmethode unter Verwendung von GPT-4 für die Klassifizierung und LangGraph für die Workflow-Orchestrierung implementieren können.

Schritt 1: Definieren Sie Fragetypen mit strukturiertem Output

Wir verwenden das strukturierte Output-Feature von OpenAI, um konsistente und lesbare Klassifikationsergebnisse sicherzustellen:

from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

class QuestionType(BaseModel):
    """Structured output for question classification"""
    category: str = Field(
        description="Question category: 'generic', 'conversational', or 'document_search'"
    )
    confidence: float = Field(
        description="Confidence score between 0.0 and 1.0"
    )
    reasoning: str = Field(
        description="Brief explanation of classification decision"
    )

# Initialize LLM with structured output
classifier_llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o",
    temperature=0,  # Deterministic classification
).with_structured_output(QuestionType)

Schritt 2: Erstellen Sie den Klassifizierungsprompt

Der Klassifizierungsprompt lehrt das LLM, verschiedene Fragetypen zu erkennen:

classification_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """You are an expert question classifier for a knowledge base chatbot.

Classify each question into one of three categories:

1. GENERIC: Questions about the chatbot itself
   - Examples: "What are you?", "How do you work?", "Who built you?"
   - These don't require searching documents

2. CONVERSATIONAL: Social pleasantries and gratitude
   - Examples: "Thank you", "Hello", "Have a nice day"
   - These are acknowledgments, not information requests

3. DOCUMENT_SEARCH: Information-seeking questions
   - Examples: "What is X?", "How do I configure Y?", "Tell me about Z"
   - These require searching the knowledge base

Consider:
- Intent: Is the user seeking information or just conversing?
- Context: Does answering require knowledge base access?
- Specificity: Generic questions about the system vs. specific content questions

Provide:
- category: The classification
- confidence: Your confidence (0.0 to 1.0)
- reasoning: Brief explanation

If confidence is low (<0.7), default to 'document_search' to ensure users get helpful answers.
"""),
    ("human", "Classify this question: {question}")
])

Schritt 3: Implementieren Sie die Klassifizierungsfunktion

Hier ist das Beispiel:

def classify_question(state: dict) -> dict:
    """
    Classify user question to determine routing path.

    Args:
        state: Dict containing 'question' key

    Returns:
        Updated state with 'question_type', 'confidence', 'reasoning'
    """
    question = state["question"]

    # Get classification from LLM
    chain = classification_prompt | classifier_llm
    result = chain.invoke({"question": question})

    # Low confidence? Default to document_search for safety
    if result.confidence < 0.7:
        result.category = "document_search"
        result.reasoning += " (Low confidence - defaulting to document search)"

    # Update state
    return {
        **state,
        "question_type": result.category,
        "confidence": result.confidence,
        "classification_reasoning": result.reasoning
    }

Schritt 4: Erstellen Sie den LangGraph intelligenten Routing-Workflow

LangGraph organisiert den bedingten Workflow basierend auf der Klassifikation:

from langgraph.graph import StateGraph, END

# Define workflow state
class ChatbotState(TypedDict):
    question: str
    question_type: str
    confidence: float
    classification_reasoning: str
    retrieved_docs: List[Document]
    answer: str

# Build workflow
workflow = StateGraph(ChatbotState)

# Add nodes
workflow.add_node("classify_question", classify_question)
workflow.add_node("handle_generic", generate_generic_response)
workflow.add_node("handle_conversational", generate_conversational_response)
workflow.add_node("document_search", execute_full_rag_pipeline)

# Define routing logic
def route_question(state: dict) -> str:
    """
    Route to appropriate handler based on classification.
    """
    question_type = state["question_type"]

    routing_map = {
        "generic": "handle_generic",
        "conversational": "handle_conversational",
        "document_search": "document_search"
    }

    return routing_map.get(question_type, "document_search")

# Set entry point and routing
workflow.set_entry_point("classify_question")
workflow.add_conditional_edges(
    "classify_question",
    route_question,
    {
        "handle_generic": "handle_generic",
        "handle_conversational": "handle_conversational",
        "document_search": "document_search"
    }
)

# All paths end after their handler
workflow.add_edge("handle_generic", END)
workflow.add_edge("handle_conversational", END)
workflow.add_edge("document_search", END)

# Compile workflow
app = workflow.compile()

Schritt 5: Implementieren Sie Antwortoptionen

Jeder Pfad hat einen speziellen Handler, der für diesen Abfragetyp optimiert ist:

def generate_generic_response(state: dict) -> dict:
    """
    Generate response for generic questions about the chatbot.
    No document retrieval needed.
    """
    question = state["question"]

    # Simple system prompt for generic questions
    generic_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", """You are a helpful AI assistant for a knowledge base.
Briefly explain what you do and how you can help users.
Keep responses concise (2-3 sentences)."""),
        ("human", "{question}")
    ])

    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.3)
    chain = generic_prompt | llm
    response = chain.invoke({"question": question})

    return {
        **state,
        "answer": response.content,
        "retrieved_docs": []  # No docs retrieved
    }


def generate_conversational_response(state: dict) -> dict:
    """
    Handle conversational/gratitude messages.
    Very lightweight - just acknowledge politely.
    """
    question = state["question"]

    # Ultra-lightweight responses
    conversational_responses = {
        "thank": "You're welcome! Happy to help.",
        "danke": "Gern geschehen!",
        "hello": "Hello! How can I help you today?",
        "hi": "Hi there! What can I assist you with?",
    }

    # Simple keyword matching for common phrases
    question_lower = question.lower()
    for keyword, response in conversational_responses.items():
        if keyword in question_lower:
            return {
                **state,
                "answer": response,
                "retrieved_docs": []
            }

    # Default conversational response
    return {
        **state,
        "answer": "Thank you! Is there anything else I can help you with?",
        "retrieved_docs": []
    }


def execute_full_rag_pipeline(state: dict) -> dict:
    """
    Execute complete RAG pipeline for document search queries.
    This is the expensive path with retrieval and grading.
    """
    question = state["question"]

    # Full RAG implementation (simplified for clarity)
    # 1. Generate optimized search phrase
    search_phrase = generate_search_phrase(question)

    # 2. Retrieve candidate documents (~20)
    candidates = vector_store.similarity_search(
        search_phrase,
        k=20,
        search_type="mmr"
    )

    # 3. Grade documents for relevance
    graded_docs = grade_documents(question, candidates)

    # 4. Select top documents (12)
    relevant_docs = graded_docs[:12]

    # 5. Generate answer with context
    answer = generate_answer(question, relevant_docs)

    return {
        **state,
        "answer": answer,
        "retrieved_docs": relevant_docs
    }

Lesen Sie auch: Ein Vergleich von RAG-Stapeln — LangChain vs. LangGraph vs. Raw Openai →
 

Welche Produktionsresultate kann ein intelligentes Routing liefern? Bis zu 85% Kostenreduktion

Unsere Produktionsimplementierung zeigte erhebliche Kosten- und Leistungsverbesserungen durch intelligentes Routing.

Wie verändern sich die Kosten vor und nach dem Routing?

Allgemeine Abfrage (10% des Traffics):

• Vor dem Routing: $0.052075 pro Abfrage.
• Nach dem Routing: $0.00247 pro Abfrage.
• Ersparnisse: $0.04941 pro Abfrage (95% Reduzierung).
• Token Nutzung: 19,045 Tokens → 766 Tokens (96% Reduzierung).

Dokumentsuchabfrage (90% des Traffics):

• Kosten: $0.052075 pro Abfrage (bleibt gleich — diese benötigen volles RAG).
•  

Wie stark verbessert intelligentes Routing die Antwortzeit?

Reduzierung der Antwortzeit für geroutete Abfragen:

• Allgemeine Fragen: 25 Sekunden → 2-3 Sekunden (88% schneller).
• Konversationsfragen: 25 Sekunden → <1 Sekunde (96% schneller).
• Dokumentsuche: Keine Veränderung (benötigt immer noch vollständige Bearbeitung).

Infrastruktur Vorteile:

• 10% Reduzierung in den Vektor-Datenbank-Abfragen.
• 10% Reduzierung in der Elasticsearch Last.
• Besseres Rate-Limit in der OpenAI API.
• Niedrigere Gesamtinfrastrukturkosten.

Wie genau ist der Fragen Klassifizierer unter echten Bedingungen?

Von der Überwachung von 1.000 klassifizierten Abfragen:

• Echte positive Rate: 94% (korrekt identifizierte Abfragetypen).
• Falsche positive Rate: 6% (falsch klassifizierte Abfragen).
• Schwelle des Vertrauensausfalls: Verwendet in 8% der Fälle.
•  

Gehandhabte Randfälle:

• Mehrdeutige Fragen standardisieren auf document_search (confidence <0.7).
• Gemischte Abfragen ("Danke, und können Sie mir von X erzählen?") führen zu document_search.
• Mehrsprachige Abfragen werden korrekt nach Absicht klassifiziert.

Lesen Sie auch: Intelligente Caching-Techniken für schnellere KI-Chatbot-Antworten →
 

Wann macht ein intelligentes Routing Sinn (und wann nicht)

Intelligentes Routing für Fragen ist nicht immer von Vorteil. Es ist wichtig zu verstehen, wann es hilft und wann es unnötige Komplexität hinzufügt, um sicherzustellen, dass Sie Ihre Zeit richtig investieren.

Ideale Anwendungsfälle für intelligentes Routing

Intelligentes Routing ist nicht für jeden Chatbot notwendig, aber in bestimmten Umgebungen bietet es erhebliche und messbare Vorteile. Im Folgenden sind die Szenarien aufgeführt, in denen diese Optimierung die stärkste Rendite bietet.

Chatbots mit hohem Volumen (1,000+ Abfragen/Monat)

Je mehr Anfragen Sie bearbeiten, desto mehr wiederholende Muster tauchen auf. Bei starkem Verkehr führen selbst kleine Prozentsätze an Einsparungen zu signifikanten Kostensenkungen. Ein Chatbot, der 100 Anfragen pro Tag beantwortet, wird andere Wirtschaftszahlen sehen als einer, der 10.000 bearbeitet.

Abfragen mit verschiedenen Typen

Wenn Ihre Benutzer sowohl einfache Fragen ("Was ist das?") als auch komplexe Informationsanfragen stellen, bietet das Routing einen klaren Wert. Dieses Muster zeigt sich typischerweise bei Wissensbasis Chatbots, Kundendienstbots und Schulungshelfern.

Kostenempfindliche Einsätze

Wenn die API-Kosten ein bedeutendes Budgetproblem sind, bietet das Routing sofortige Einsparungen. Startups, Non-Profit-Organisationen und Organisationen mit engen Budgets profitieren am meisten von einer Optimierung, die die Kosten senkt, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Vorhersagbare Gesprächsmuster

Wenn Analysen zeigen, dass 10-30% der Anfragen in die Kategorien allgemein oder konversationell fallen, wird das Routing messbare Einsparungen liefern. Überprüfen Sie Ihre Logs, wenn Sie wiederholt einfache Fragen sehen, macht das Routing Sinn.

Wann man intelligentes Routing vermeiden oder verzögern sollte

Intelligentes Routing ist nicht universell vorteilhaft. In einigen Situationen sind die Gewinne minimal oder die zusätzliche Komplexität überwiegt die Vorteile. Hier sind die Fälle, in denen dessen Implementierung möglicherweise nicht der richtige Schritt ist.

Einsätze mit geringem Volumen (<100 Abfragen/Monat)

Wenn Sie weniger als 100 Anfragen pro Monat bearbeiten, wird die Optimierung des Routings wahrscheinlich die Implementierungsbemühungen nicht rechtfertigen. Die absoluten Einsparungen werden zu gering sein, um eine Rolle zu spielen ($5-10/Monat), und Ihre Zeit ist besser in anderen Verbesserungen investiert.

Gleichmäßige Anfragekomplexität

Wenn im Wesentlichen alle Abfragen eine Dokumentsuche erfordern (technische Dokumentationsbots, Forschungsassistenten), fügt das Routing Komplexität hinzu, ohne einen Nutzen zu bieten. Wenn 95%+ der Abfragen volles RAG benötigen, führen Sie die volle Pipeline einfach für alles durch.

Frühes Entwicklungsstadium

Setzen Sie zuerst das grundlegende RAG in Gang, bevor Sie optimieren. Implementieren Sie die grundlegende Abruffunktion, Bewertung und Generierungsfunktion. Beweisen Sie, dass das Konzept funktioniert. Fügen Sie das Routing erst hinzu, nachdem Sie Produktionsverkehrsdaten haben, die zeigen, wo die Optimierung helfen würde.

Hochspezialisierte Gebiete

Eng gefasste Chatbots, bei denen die Benutzer nur technische Fragen stellen, könnten nicht profitieren. Ein molekularbiologischer Forschungsassistent oder ein juristischer Dokumentanalysator wird wahrscheinlich nicht oft "Hallo" oder "Was bist du?" erhalten – die Benutzer wissen genau, was sie abfragen.

Lesen Sie auch: Methoden zur Echtzeit-Datensynchronisation, um das Wissen Ihres RAG Chatbots aktuell zu halten →

Wie können Sie mit der intelligenten Weiterleitung in Ihrem Chatbot beginnen?

Sie sind bereit, die intelligente Fragesteuerung zu implementieren? Hier finden Sie eine praktische Vorgehensweise.

Schritt 1: Analysieren Sie Ihre Abfragemuster

Vor der Implementierung der Weiterleitung sollten Sie den Datenverkehr Ihres Chatbots verstehen:

1. Aktivieren Sie umfassendes Logging falls Sie dies noch nicht getan haben.
2. Erfassen Sie 2-4 Wochen Produktionsabfragen (mindestens 500 Abfragen).
3. Kategorisieren Sie 100-200 Anfragen manuell in potenzielle Kategorien.
4. Berechnen Sie die Prozentsätze: Wie viele allgemeine Anfragen? Konversationelle? Dokumentsuche?
5. Schätzen Sie die Einsparungen: Allgemeine % x Anfragevolumen x Kosten pro Anfrage.

Wenn allgemeine + konversationelle Anfragen weniger als 5% des Traffics ausmachen, ist die Implementierung der Weiterleitung möglicherweise nicht sinnvoll.

Schritt 2: Beginnen Sie mit einer einfachen Klassifizierung

Überdenken Sie am Anfang nicht. Beginnen Sie mit der einfachen Keyword-Klassifizierung:

def simple_classify(question: str) -> str:
    """
    Simple keyword-based classification for MVP.
    """
    question_lower = question.lower()

    # Generic keywords
    generic_keywords = ["what are you", "who are you", "how do you work"]
    if any(kw in question_lower for kw in generic_keywords):
        return "generic"

    # Conversational keywords
    conversational_keywords = ["thank", "thanks", "hello", "hi"]
    if any(kw in question_lower for kw in conversational_keywords):
        return "conversational"

    # Default to document search
    return "document_search"

Setzen Sie diese einfache Klassifikation ein, überwachen Sie die Genauigkeit und passen Sie sie anhand der Ergebnisse an.

Schritt 3: Implementieren Sie die LLM-basierte Klassifizierung

Wenn die einfache Weiterleitung wertvoll ist, steigen Sie auf die LLM-Klassifikation um:

1. Definieren Sie ein strukturiertes Ausgabemodell (wie in der Implementierungssektion gezeigt).
2. Erstellen Sie eine Klassifikationsaufforderung mit Beispielen aus Ihrem Bereich.
3. Fügen Sie die Vertrauensschwelle hinzu (0,7 funktioniert gut als Standard).
4. Implementieren Sie eine Rückfalllogik zur Dokumentsuche bei niedrigem Vertrauen.
5. Protokollieren Sie alle Klassifikationen zur Überwachung und Verbesserung.

Schritt 4: Integrieren Sie mit LangGraph

Bauen Sie eine bedingte Workflow-Weiterleitung:

1. Fügen Sie einen Klassifikationsknoten als Einstiegspunkt in den Workflow ein.
2. Erstellen Sie eine Routing-Funktion auf Basis des Klassifikationsergebnisses.
3. Implementieren Sie separate Handler für jede Route.
4. Verbinden Sie Handler mit dem Endzustand des Workflows.
5. Kompilieren und testen Sie den Workflow mit unterschiedlichen Anfragen.

Schritt 5: Überwachen und optimieren

Überwachen Sie die Leistung und verfeinern Sie sie anhand tatsächlicher Daten.

1. Zu überwachende Kernmetriken:

• Klassifikationsgenauigkeit (manuelle Stichprobenprüfung).
• Kosten pro Anfrage nach Kategorie.
• Antwortzeit pro Route.
• Rate für falsch positive/negative Ergebnisse.
• Benutzerzufriedenheit nach Anfragetyp.
   

2. Wöchentliche Überprüfungen:

• Überprüfen Sie falsch klassifizierte Anfragen.
• Identifizieren Sie neue Muster.
• Aktualisieren Sie die Klassifikationsaufforderung.
• Passen Sie die Vertrauensschwelle an, wenn nötig.
   

3. Monatliche Optimierung:

• Analysieren Sie die erzielten Kosteneinsparungen.
• Überprüfen Sie Randfälle und Fehler.
• Aktualisieren Sie die Routing-Logik auf Basis der Erkenntnisse.
• Fügen Sie neue Kategorien hinzu, wenn Muster entstehen.

Intelligente Weiterleitung von Chatbot-Fragen – Fazit

Die intelligente Fragesteuerung ist eine Optimierung mit hohem ROI für RAG-Chatbots mit gemischten Anfragetypen. Indem wir Fragen vor der Bearbeitung klassifizieren, haben wir eine Kostenreduktion von 95% und eine Latenzverbesserung von 88% für allgemeine Anfragen erreicht, ohne die Antwortqualität oder Benutzererfahrung zu ändern.

Die wichtige Erkenntnis ist, dass nicht alle Fragen die gleiche Bearbeitung erfordern. Einfache Fragen zu Ihrem Chatbot benötigen keinen Dokumentabruf, keine Bewertung und keine komplexe Zusammenstellung von Kontexten. Das Weiterleiten dieser Abfragen an leichtgewichtige Handler spart Geld und verbessert die Antwortzeiten.

Für unseren Produktionseinsatz, der monatlich 10.000+ Anfragen mit 10% allgemeinem Datenverkehr bearbeitet, spart die Weiterleitung etwa 50 $/Monat und eliminiert Stunden unnötiger Infrastrukturbelastung. Noch wichtiger ist, dass Benutzer, die einfache Fragen stellen, nun sofortige Antworten erhalten, anstatt 25 Sekunden auf eine vollständige RAG-Verarbeitung zu warten, die sie nicht benötigen.

Die Implementierung ist unkompliziert: Klassifizieren Sie mit strukturierter LLM-Ausgabe, leiten Sie mit bedingten Kanten von LangGraph um und behandeln Sie jeden Typ entsprechend. Starten Sie mit Keyword Matching, steigen Sie auf die LLM-Klassifikation um, wenn sie gerechtfertigt ist, und optimieren Sie basierend auf Ihren tatsächlichen Datenverkehrsmustern.

Wenn Ihr Chatbot gemischte Anfragetypen bearbeitet und Sie sich über API-Kosten oder Antwortzeiten Sorgen machen, sollte die intelligente Weiterleitung eine Ihrer ersten Optimierungen sein. Überprüfen Sie Ihre Abfragelogs, berechnen Sie potenzielle Einsparungen, und implementieren Sie die Klassifizierung. Die Kombination aus Kostensenkung und Leistungsverbesserung macht dies zu einer der wirkungsvollsten Änderungen, die Sie vornehmen können.

Möchten Sie die intelligente Weiterleitung in Ihrem RAG-System implementieren?

Dieser Blog-Post basiert auf unserer tatsächlichen Produktionsimplementierung eines AI-Dokument-Chatbots, der Tausende von Benutzern bedient, wobei die intelligente Fragesteuerung eine von mehreren Optimierungen ist, die wir eingesetzt haben. Für einen tieferen Blick auf die vollständige Architektur und die Ergebnisse, sehen Sie unsere AI-Dokument-Chatbot Case Study.

Interessiert am Aufbau eines leistungsstarken RAG-Systems mit intelligenter Weiterleitung und anderen produktionsreifen Optimierungen? Unser Team ist spezialisiert auf die Erstellung kosteneffektiver KI-Anwendungen, die Qualität, Geschwindigkeit und betriebliche Effizienz ausbalancieren. Besuchen Sie unseren AI-Entwicklungsdienst, um zu erfahren, wie wir Ihnen bei der Gestaltung und Implementierung der richtigen Lösung für Ihr Projekt helfen können.