KI trifft soziale Arbeit: Intelligente Antwortvorschläge mit Embeddings und Langchain im Online-Fragebogen des Raphaelswerks
Wie erweitert man bestehende Software-Anwendungen um KI-Funktionalitäten, ohne alles neu zu bauen? Am Beispiel des Auswanderungsportals „Auswanderungslotse“ zeigen wir praxisnah, wie intelligente Antwortschläge mittels Embeddings, einer Vektordatenbank und Langchain integriert werden. Die Herausforderung: Berater:innen bei der Beantwortung komplexer Anfragen zu unterstützen. Wir teilen unsere Erfahrungen zur Implementierung eines Microservices, der semantisch ähnliche historische Antworten findet und bereitstellt. Dabei geben wir wertvolle Insights zu Machbarkeit, Architekturentscheidungen, Fallstricken und Erfolgsfaktoren bei der Integration generativer KI in bestehende Anwendungen.
Nina Treue ist seit 5 Jahren beim Raphaelswerk. Nach einer Logistik-Ausbildung und einem Psychologiestudium ist sie jetzt Auswanderungsberaterin. Weil es schon seit Jahren immer mehr Anfragen aber leider immer weniger Berater:innen gibt sucht sie Antworten auf die Frage: Wie kann Digitalisierung und damit auch KI helfen, auf der einen Seite Zeit bei der Beantwortung von Anfragen sparen, die auf der anderen Seite für individuelle Beratung genutzt werden kann?“
Florian von Stosch ist Softwareentwickler mit Fokus auf AI-Engineering und DevOps bei der WPS. Seine Leidenschaft gilt dem Maschinellen Lernen und dem produktiven Einsatz von KI in Unternehmen. Mit über zehn Jahren Erfahrung in der Anforderungsermittlung, agiler Full-Stack-Entwicklung, Maschinellem Lernen und Cloud-Infrastrukturen schlägt er Brücken für moderne KI-Lösungen.
Jan-Torben Evers-Lutz studierte Wirtschaftsingenieurswesen an der Fachhochschule Wedel. Bereits während seines Studiums konnte er Erfahrungen im Bereich agiler Projekte und Business Intelligence sammeln. Während des ersten Jobs entdeckte er seine Leidenschaft für große Datenmengen und Machine Learning. Zu seinen Lieblings-Themen gehören KI, Business Intelligence und Big Data.
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