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?“
AI-Engineer
Alexander ist seit März 2025 AI-Engineer bei der WPS und spezialisiert auf Maschinelles Lernen sowie die Integration von KI-Systemen. Mit mathematischem Hintergrund und Forschungsinteresse verfolgt er aktuelle KI-Paper. Nach seinem Bachelor vertiefte er sich in Gen AI und arbeitet praxisnah mit Large Language Models, Foundation Models und Methoden wie RAG, Prompt Engineering und Fine-Tuning. Innovationen zu erkunden, treibt ihn stets an.
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.
Vortrag Teilen
