Support-AI-Assistent: Retrieval- + Moderations-Layer

Ein Support-Workflow, der Retrieval, sichere Prompt-Constraints und Metriken kombiniert, um repetitive Support-Fälle zu reduzieren.

LLM RAG Python OpenAI Moderation Queue PostgreSQL Observability

Support-AI-Assistent: Retrieval- + Moderations-Layer preview — ai / AI-Assistent / case study

// Aufgabe

AI-Antworten im Betrieb praktisch machen: schneller Retrieval, Rückverfolgbarkeit, sichere Review-Pfade bei Fehlern.

Verantwortung

Indexierungs- und Chunking-Strategie für interne Dokumente entwerfen.
Antwortzeit- und Confidence-Trace-Logs einführen.
Moderations-Hooks und Fallback auf menschliche Operatoren einbauen.
Mehrsprachige Ausgaben und Feedback-Sammlung für Feintuning.

// Lösung

Rolle: Systemarchitekt — LLM-Integration mit Geschäftsabläufen und Operations-Kontrolle.

Ich habe einen Retrieval-first-Flow, Validierungsregeln, Audit-Logs und eine Fallback-Warteschlange für manuelle Überprüfung implementiert. Zusätzlich kamen mehrsprachige Templates und Feedback-Loop hinzu.

// Stack

LLM RAG Python OpenAI Moderation Queue PostgreSQL Observability

// metrics

primary: retrieval-first
secondary: human fallback
kind: LLM / Operations

Support-AI-Assistent: Retrieval- + Moderations-Layer

Verantwortung

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