Interaktive Informationsangebote

Agentische KI versteht die Intention hinter einer Anfrage und kann Aufgaben autonom oder teilautonom bearbeiten. Sie wählt geeignete Datenquellen, Tools und Verfahren aus, führt mehrstufige Prozesse aus und liefert kontextbezogene Ergebnisse.

Im Unterschied zu einfachen Chatbots reagiert sie nicht nur auf eine Frage, sondern plant dynamisch, welche Schritte zur Bearbeitung erforderlich sind.

Retresco bietet unmittelbar einsetzbare agentische KI-Anwendungen für Publishing-, Redaktions-, Commerce- und Informationsplattformen.

Das System versteht Suchintentionen, berücksichtigt den Gesprächskontext, orchestriert interne und externe Datenquellen und liefert präzise Streaming-Antworten in Echtzeit. Die Ergebnisse können inklusive Quellen, Filtern, Zeiträumen, Tabellen und strukturierten Daten ausgegeben werden.

Das Angebot richtet sich insbesondere an Medienhäuser, Fachmedien, Unternehmen im Digital Commerce sowie Organisationen aus dem öffentlichen Bereich.

Retresco eignet sich überall dort, wo umfangreiche oder verteilte Informationsbestände interaktiv nutzbar gemacht werden sollen und Aktualität, Quellenqualität, Skalierbarkeit und Steuerung entscheidend sind.

Klassische RAG-Systeme suchen häufig lediglich passende Textpassagen und übergeben diese an ein Sprachmodell.

Retresco analysiert zusätzlich die Suchintention und den Gesprächskontext. Die agentische KI entscheidet dynamisch, welche Datenbestände, Suchverfahren, Filter und Tools für eine Anfrage erforderlich sind. Sie kann mehrere Quellen kombinieren, Rückfragen stellen und Ergebnisse strukturiert formatieren.

Damit wird aus statischem Retrieval ein flexibler, agentischer Informationsprozess.

Jede Datenquelle wird angebunden, aufbereitet und mit geeigneten Such- und Retrieval-Verfahren erschlossen.

Bei jeder Anfrage entscheidet die agentische KI, welche Quellen, Filter und Verfahren relevant sind. Dabei lassen sich herkömmliche Suche, semantisches Retrieval, Vektorsuche, Metadatenfilter und externe Tools kombinieren.

Die relevantesten Informationen werden anschließend priorisiert und zu einer konsistenten, nachvollziehbaren Antwort zusammengeführt.

Ja. Retresco kombiniert eigene Inhalte wie Artikelarchive, Datenbanken, Dokumente oder Produktkataloge mit externen Informationsquellen.

Dazu gehören etwa Daten zu Wetter, Verkehr, Börse, Sport, Veranstaltungen, Wahlen oder Produktkatalogen. Welche Quellen bei einer Anfrage eingesetzt werden, entscheidet das KI-System anhand von Intention, Kontext, Aktualität und Berechtigungen.

Eigene Inhalte sind besonders wertvoll und verlässlich, decken aber häufig nur einen begrenzten Informationsbereich ab.

Externe Datenquellen ergänzen sie um aktuelle, domänenspezifische und professionell gepflegte Informationen. Quellenangaben, Zeitstempel und Metadaten sorgen dafür, dass Ergebnisse transparent und nachvollziehbar bleiben.

Neue und aktualisierte Inhalte können abhängig von der Datenquelle in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit verarbeitet werden.

Zeitstempel und Metadaten machen sichtbar, auf welchem Informationsstand eine Antwort basiert. So kann die agentische KI auch aktuelle Entwicklungen zuverlässig berücksichtigen.

Retresco lässt sich per API oder Model Context Protocol (MCP) in bestehende Systeme integrieren.

CMS, Archive, Datenbanken, Dokumentenbestände und externe Schnittstellen werden an die Retresco-Infrastruktur angebunden. Agentische Funktionen wie Intent-Erkennung, Datenorchestrierung, Retrieval, Streaming-Antworten und strukturierte Ausgaben stehen direkt als Service zur Verfügung.

Nein. Retresco kann als technischer KI-Kern in ein bestehendes Frontend integriert oder mit einem sofort einsetzbaren responsiven Frontend-Widget genutzt werden.

Damit lassen sich interaktive Informationsangebote in Websites, Apps, Shops, Redaktionssysteme, Intranets oder Kundenportale einbinden.

Retresco ist grundsätzlich modellagnostisch. Die ermittelten Informationen und strukturierten Ergebnisse können als Kontext für unterschiedliche Large Language Models genutzt werden, etwa von OpenAI, Anthropic oder vergleichbaren Anbietern. Die Aufbereitung ist auf geringe Latenzen und eine effiziente Token-Nutzung optimiert.

Die Antworten werden als Streaming-Response in Echtzeit bereitgestellt und passend zum jeweiligen Use Case formatiert.

Möglich sind unter anderem Fließtexte, Listen, Tabellen, Vergleiche, Quellenverweise, Zeiträume, Filter und strukturierte Datensätze. Nachgelagerte Systeme können die Ergebnisse direkt darstellen oder automatisiert weiterverarbeiten.

Die cloud-native Infrastruktur ist für hohe Anfragevolumen und Informationsbestände sowie eine Fülle an Dokumenten ausgelegt.

Datenquellen, Indizes und Suchprozesse lassen sich unabhängig voneinander skalieren. Retresco übernimmt Aufbau, Betrieb, Überwachung und kontinuierliche Weiterentwicklung der Infrastruktur.

Interne Datenbestände werden über dedizierte Content-Pipelines, Indizes und Endpunkte verarbeitet.

Zugriffsrechte, Berechtigungen und verfügbare Informationsquellen lassen sich individuell steuern. Die Datenbestände verschiedener Kunden bleiben technisch und logisch voneinander getrennt.

Retresco stellt Nutzungs- und Interaktionsdaten über integrierte Dashboards oder per API-Push bereit.

Analysiert werden können beispielsweise häufige Themen, gestellte und unbeantwortete Fragen, Interaktionen pro Session, Antwortzeiten, Quellenklicks und inhaltliche Blind Spots. So lassen sich Informationsangebote kontinuierlich optimieren.

Zentrale Komponenten wie Intent-Erkennung, Retrieval, Datenorchestrierung, Streaming-Antworten und strukturierte Ausgaben stehen bereits als Service zur Verfügung.

Dadurch müssen Unternehmen keine vollständige Agenten-, Such- und Dateninfrastruktur neu entwickeln. Retresco wird an die vorhandenen Inhalte, Plattformen, Workflows und Nutzungsszenarien angepasst und kann mit einem klar abgegrenzten Use Case starten.