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Case Study: Cloud-KI auf AWS

KI-Support-Wissensassistent

Serverlose RAG-Plattform auf AWS — Amazon Bedrock und OpenSearch Serverless liefern präzise, quellenbasierte Antworten aus internen Support-Dokumenten über App, Web und Sprachkanal.

KI-Support-Wissensassistent
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Herausforderung

Support-Teams leiden unter fragmentierten Wissensdatenbanken. Agenten verbringen bis zu 40 % ihrer Zeit mit der manuellen Suche in unstrukturierten Dokumenten wie PDFs, FAQs und internen Wikis — mit inkonsistenten Ergebnissen und langen Antwortzeiten.

  • check_circle Zeitverlust durch manuelle Dokumentensuche
  • check_circle Inkonsistente Antwortqualität zwischen Agenten
  • check_circle Fehlende Quelltransparenz bei generierten Antworten
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Lösungsweg

Amazon Bedrock orchestriert die gesamte RAG-Pipeline — von der Vektorgenerierung über OpenSearch Serverless bis zur fundierten Antwort mit Claude 3 Sonnet. Alle Antworten enthalten verifizierte Quellenangaben aus dem S3-Dokumentenspeicher.

< 200ms
Ø Antwortzeit
+40%
Effizienzgewinn

Der Realisierungs-Prozess

Von der Anforderung bis zum produktionsreifen Multi-Kanal-System.

01

Anforderungsanalyse

Analyse bestehender Dokumentationssilos und Definition der Nutzer-Journeys für App, Web und Sprachkanal.

02

Architektur-Design

Entwurf der serverlosen AWS-Architektur mit Bedrock Knowledge Base als zentralem RAG-Kern.

03

Implementierung

Aufbau von Lambda-Handlern, OpenSearch-Vektorspeicher, Cognito-Auth und Flutter-Client per Terraform.

04

Validierung & Launch

End-to-End-Tests aller Kanäle, CloudWatch-Alarmierung und schrittweises Roll-out in die Produktion.

System-Architektur

Das Herzstück bildet die Amazon Bedrock Knowledge Base mit OpenSearch Serverless als Vektorspeicher. Claude 3 Sonnet generiert fundierte Antworten mit zitierten Quellen — erreichbar über Flutter-App, Web und Amazon Connect.

psychology
Amazon Bedrock
LLM-Orchestrierung via retrieve_and_generate() — Claude 3 Sonnet mit Titan Embeddings V2.
database
OpenSearch Serverless
Semantische Vektorsuche über eingebettete S3-Dokumente für kontextpräzise Retrieval-Ergebnisse.
smartphone
Flutter 3.x
Einheitliche Codebasis für iOS, Android und Web — secretless auth via Amplify PKCE.
System-Architektur: KI-Support-Wissensassistent

Technologie-Stack

Amazon Bedrock Claude 3 Sonnet AWS Lambda (Python 3.12) OpenSearch Serverless Amazon Cognito Amazon S3 Amazon DynamoDB Flutter 3.x Terraform 1.6+ Amazon Connect

Messbare Resultate

< 200ms
Ø Antwortzeit
+40%
Effizienzgewinn
3
Zugriffskanäle (App, Web, Voice)
100%
Antworten mit Quellenangabe