# Ein Chat, der den Kontext selbst holt, gibt bessere Antworten Das agentische Tool-Calling von CoreAI lässt die KI selbst entscheiden, wann sie mehr Kontext braucht und wie sie ihn holen soll – genau so, wie es ein erfahrener Berater täte. Die meisten Chatbots bekommen dagegen nur einen Versuch: Sie führen eine einzige Abfrage zu Ihrer Frage durch und antworten auf Basis dessen, was sie gefunden haben, und ist die Frage zusammengesetzt, fällt die Antwort entsprechend aus. Braucht coreAI mehr, ruft es mit einer präziseren Formulierung erneut ab. Das Ergebnis sind präzisere Antworten, weniger Missverständnisse und eine KI, die sich tatsächlich in die Details gräbt, bevor sie antwortet. ## Traditioneller Chatbot vs. agentische Kontextabfrage von CoreAI | | Traditioneller Chatbot | Agentisches Tool-Calling von CoreAI | |---|---|---| | Abfragen pro Frage | Eine feste Abfrage | Mehrere – ruft erneut ab, bis die Antwort gut genug ist | | Wer steuert die Abfrage | Vorprogrammierter Ablauf | Die KI entscheidet selbst, wann sie abruft und mit welchen Begriffen | | Zusammengesetzte Fragen | Verfehlt oft die Hälfte | Bewältigt mehrere Kriterien gleichzeitig | | Filterung nach Eigenschaften | Nur Schlüsselwort oder Kategorie | Preis, Volumen, Gewicht, Leistung, Datum und mehr | | Von–bis-Bereiche | Nicht unterstützt | Bildet präzise Bereiche für jede Eigenschaft | | Einheitenumrechnung | Manuell | Fuß zu cm, Tonnen zu kg – automatisch | | Ungefährer Preis | Exakte Übereinstimmung oder nichts | Versteht «ca. 5000» als sinnvolle Preisspanne | | Suchtechnologie | Schlüsselwörter | Hybrid: semantische Vektorsuche + Schlüsselwörter | | Der Kunde muss kennen | Artikelnummern, Kategorien, exakte Wörter | Nur natürliche Sprache | ## Was bedeutet «agentisch» – einfach erklärt Die agentische KI von CoreAI behandelt die Kontextabfrage als ein Werkzeug, das sie selbst einsetzen kann – mehrmals, wenn nötig. Ein traditioneller Chatbot behandelt dagegen jede Frage als einmalige Abfrage. Stellen Sie eine Frage, die eine Abfrage in der Wissensbasis erfordert, tut die KI genau das: Sie holt relevanten Kontext, bewertet die Ergebnisse und ruft mit einer besseren Formulierung erneut ab, bis sie hat, was sie braucht. Von der Komplexität merken Sie nichts – Sie bekommen einfach eine bessere Antwort. ## Eine Abfrage, die gesamte Wissensbasis Wenn die KI Kontext holt, durchsucht sie Ihre gesamte Wissensbasis in einem einzigen Vorgang – Artikel, Dokumente, Webseiten, hochgeladene Inhalte, API-Daten und Produkte. Sie müssen nicht sagen, wo sie suchen soll; CoreAI holt das Relevanteste, egal aus welcher Quelle es stammt. Die Abfrage kombiniert semantische Vektorsuche – die den Sinn hinter den Wörtern versteht – mit Schlüsselwortsuche, die exakte Begriffe wie Artikelnummern und Namen trifft. So findet die KI die richtige Information, egal ob der Kunde Fachbegriffe oder Alltagssprache verwendet. ## Erweiterte Abfrage mit Bereichen und Eigenschaften CoreAI übersetzt natürliche Sprache in präzise Filter, bevor die Abfrage ausgeführt wird – ganz ohne dass der Kunde wissen muss, wie die Datenbank aufgebaut ist. Produkteigenschaften wie Volumen, Gewicht, Länge, Nutzlast und Leistung werden beim Import automatisch aus den Produktdaten ausgelesen und auf metrische Einheiten normalisiert, sodass exakt danach gefiltert werden kann. Einige Beispiele, was der Kunde fragen kann – und was CoreAI versteht: - «Haben Sie einen Kompressor mit Tank zwischen 50 und 100 Litern?» → bildet einen Von–bis-Bereich für das Volumen und holt nur Produkte innerhalb der Spanne. - «Ich brauche einen Vorschlaghammer, der mehr als 2 kg wiegt» → setzt eine Untergrenze für das Gewicht. - «Ich habe ein 23-Fuß-Boot – haben Sie passende Anhänger?» → rechnet Fuß automatisch in Zentimeter um und filtert nach Länge. - «Anhänger mit Nutzlast über 3 Tonnen» → rechnet Tonnen in Kilo um und filtert nach Nutzlast. - «Ein Hammer, der mehr als 1 kg wiegt und weniger als 1000 kr kostet» → kombiniert zwei Eigenschaften – Gewicht und Preis – in einer einzigen Abfrage. - «Winkelschleifer zwischen 1500 und 2000 Watt unter 3000 kr» → kombiniert einen Leistungsbereich mit einer Preisgrenze. - «Was ist der Unterschied zwischen A1324 und B1325?» → holt beide Produkte präzise über die Artikelnummer. Allen gemein: Der Kunde verwendet Alltagssprache, und CoreAI übersetzt sie hinter den Kulissen in strukturierte Abfragen. ## Intelligente Interpretation integriert CoreAI bewältigt auch Interpretationen, die sonst manuelle Logik erfordern würden: - Ungefährer Preis – «ca. 5000 kr» wird automatisch zu einer sinnvollen Preisspanne von 75 % bis 125 % des Betrags, sodass der Kunde Produkte in der richtigen Preisklasse erhält statt nur exakter Treffer. - Einheitenumrechnung – Fuß werden Zentimeter, Tonnen werden Kilo, alles wird vor der Filterung auf metrisch normalisiert. - Zeiträume – «im Herbst» oder «zwischen Januar und April» werden in konkrete Von–bis-Daten übersetzt. - Typabgrenzung – Produktfragen werden automatisch auf Produkte abgegrenzt, Stellenfragen auf offene Stellen. Zusätzlich kann die Abfrage nach Lagerstatus abgegrenzt werden, sodass der Kunde stets relevante und verfügbare Ergebnisse erhält. ## 3 Gründe, warum das ein besseres Kundenerlebnis schafft ### Richtige Antwort auf zusammengesetzte Fragen Wenn eine Frage mehrere Kriterien gleichzeitig enthält – Volumen, Leistung, Preis und Typ – werden alle auf einmal bewältigt, statt die Hälfte zu verfehlen. ### Keine frustrierten Kunden, die nicht zurechtfinden Der Kunde muss keine Artikelnummern, Kategorien, Einheiten oder exakten Suchwörter kennen. Natürliche Sprache genügt. ### Verkauft intelligenter Wenn der Kunde sagt, was er hat und was er sucht, werden automatisch Produkte in der richtigen Preisklasse und Spezifikation präsentiert – und der Weg von der Frage zum Kauf wird kürzer. ## Zusammengefasst Das agentische Tool-Calling macht CoreAI zu mehr als einem Chatbot – es wird zu einem aktiven Assistenten, der selbst entscheidet, wann er Kontext holt und was er holt, und der sich zur richtigen Antwort durchdenkt. Kombiniert mit der automatischen Interpretation von Preisen, Daten, Einheiten und Bereichen versteht CoreAI, was der Kunde wirklich meint, und holt genau das, was er braucht, aus der gesamten Wissensbasis – einschließlich des Produktkatalogs. Intelligenterer Kontext. Präzisere Antworten. Zufriedene Kunden.