Interaktive
KI-Chatbots und Informationsangebote
Aus Daten und Inhalten werden passgenaue Dialoge
Inhalte dialogisch erschließen – mit agentischer KI von Retresco
Mit Retresco erschließen Medienhäuser, Fachverlage und Digital-Commerce-Anbieter ihre Inhalte über intelligente KI-Chatbots, Recherche-Assistenten und interaktive Informationsservices.
Die agentische KI versteht die Suchintention, wählt autonom die passenden internen und externen Datenquellen aus und liefert fundierte Antworten in Echtzeit – inklusive Quellen, Folgefragen, Tabellen, Filtern und relevanten Zeiträumen.
Sofort integrierbar. Sicher skalierbar. Für eine Fülle unterschiedlichster Datenbanken, Content-Bestände und Dokumente.
Nicht nur Antworten. Ein intelligenter Zugang zu deinen Inhalten.
RAG-Systeme durchsuchen einen definierten Dokumentenbestand. Retresco geht weiter: Die agentische KI entscheidet dynamisch, welche Daten, Tools und Methoden für eine Anfrage benötigt werden.
Agentische KI kann beispielsweise:
- Redaktionelle Inhalte, Archive und Produktdaten durchsuchen
- Live-Daten durch APIs und MCP einbeziehen
- Unterschiedliche Quellen miteinander vergleichen
- Ergebnisse priorisieren und filtern
- Rückfragen stellen und Dialoge kontextbezogen weiterführen
- Antworten passend zum Nutzungskontext formatieren
So entstehen interaktive Angebote, die Nutzenden nicht nur Dokumente anzeigen, sondern konkrete Fragen beantworten und bei Recherche, Orientierung oder Kaufentscheidungen unterstützen.
Agentische KI – direkt in deine Systeme integriert
Retresco stellt nicht nur einzelne KI-Komponenten bereit, sondern einen unmittelbar einsetzbaren, skalierbaren Service für Publishing-, Redaktions- und Commerce-Plattformen.
Schnell starten – flexibel weiterentwickeln
Warum Retresco?
Machen deine Inhalte dialogfähig – mit uns!
Ob interaktive Nachrichtenangebote, Fachassistenten, dialogische Artikelarchive oder KI-Einkaufsberater: Retresco entwickelt aus deinen Daten und Inhalten verlässliche Informationsservices, die deine Zielgruppen intuitiv nutzen können.
Agentische KI mit Retresco im Vergleich
Was unterscheidet Retrescos agentische KI von herkömmlichen Chatbot- und RAG-Angeboten?
Retresco verbindet agentische Daten- und Tool-Orchestrierung mit kontrollierbaren Quellen, branchenspezifischer Semantik und skalierbarer Integration.
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Agentische KI mit Retresco
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Konventionelle Chatbot- und RAG-Angebote
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|---|---|---|---|
| Verarbeitung von Nutzeranfragen | Erkennt Suchintention, Kontext und erforderliche Verarbeitungsschritte. KI-Agenten wählen geeignete Datenquellen, Tools und Verfahren dynamisch aus. | Verarbeiten Anfragen meist über fest definierte Prompts, Suchabfragen oder vereinfachte Retrieval-Prozesse. | |
| Daten- und Tool-Orchestrierung | Verbindet interne und externe Quellen wie CMS, Archive, Datenbanken, Produktkataloge, Dokumente, APIs und Live-Daten. Mehrere Quellen und Tools können innerhalb einer Anfrage kombiniert werden. | Häufig auf einzelne Dokumentensammlungen, statische Indizes oder vorab definierte Schnittstellen begrenzt. | |
| Aktualität und Live-Daten | Bezieht aktuelle Informationen wie Nachrichten, Börsenkurse, Wetter, Verkehr, Veranstaltungen oder Wahldaten dynamisch in Antworten ein. | Antworten basieren überwiegend auf dem zuletzt indexierten Datenbestand. Echtzeitinformationen erfordern meist zusätzliche Individualentwicklung. | |
| Antwortqualität und Quellenkontrolle | Nutzt redaktionell verantwortete, verifizierte oder kundeneigene Inhalte. Antworten enthalten nachvollziehbare Quellen, Referenzen und Fundstellen. | Quellen sind teilweise nicht sichtbar, nicht eindeutig zuordenbar oder stammen aus unkontrollierten Wissensbeständen. | |
| Vielschichte Anfragen und Folgefragen | Zerlegt vielschichtige Fragen in einzelne Arbeitsschritte, berücksichtigt den Gesprächskontext und verarbeitet Rückfragen dynamisch. | Beschränkt sich häufig auf einzelne Frage-Antwort-Vorgänge mit begrenztem Kontextverständnis. | |
| Strukturierte Ergebnisse | Liefert einwandfrei formatierte Antworten, etwa mit Tabellen, Filtern, Zeiträumen, Listen, Empfehlungen oder vergleichbaren strukturierten Elementen. | Gibt Ergebnisse überwiegend als fortlaufenden Text aus. Struktur und Formatierung müssen häufig zusätzlich entwickelt werden. | |
| Fach- und Branchensemantik | Verknüpft semantische Suche, Vektorsysteme, Taxonomien und branchenspezifische Ontologien. Dadurch werden Zusammenhänge, Entitäten und Fachbegriffe präzise verstanden. | Nutzt häufig generische Embeddings oder Keyword-Suchen ohne ausgeprägtes Branchen- und Fachvokabular. | |
| Skalierbarkeit | Verarbeitet auch heterogene Datenbestände mit einer Fülle an Dokumenten, umfangreichen Archiven und kontinuierlich aktualisierten Datenströmen. | Performance und Antwortqualität können bei großen, verteilten oder häufig aktualisierten Datenbeständen abnehmen. | |
| Integration in digitale Angebote | Responsives, markenkonformes Frontend-Widget für Websites, Apps, Artikel, Dossiers, Shops und geschützte Nutzerbereiche. Alternativ ist die Integration per API und MCP möglich. | Häufig isolierte Standard-Chats oder individuell zu entwickelnde Frontends ohne enge Einbindung in bestehende Angebote. | |
| Personalisierung und Geschäftslogik | Berücksichtigt Rollen, Nutzerkontext, Regionen, Zugriffsrechte, Paywalls, Produktdaten, Zielgruppen sowie weitere kundenspezifische Regeln. | Personalisierung beschränkt sich häufig auf Sprache, einfache Nutzerprofile oder allgemeine Prompt-Vorgaben. | |
| Steuerung und Governance | Quellen, Antwortlogik, Prompts, Regeln, Rollen, Disclaimer und Ausgabeverhalten lassen sich transparent konfigurieren. Fachabteilungen behalten Kontrolle über Inhalte und Nutzung. | Steuerung erfolgt häufig durch technisch geprägte Konfigurationen. Retrieval- und Generierungsprozesse bleiben für Fachanwender teilweise intransparent. | |
| Conversational Insights | Analysiert Fragen, Themencluster, Nutzungsmuster, Antwortzeiten, Quellenklicks und inhaltliche Blind Spots. Ergebnisse stehen im Dashboard oder per API-Push für Drittsysteme bereit. | Bietet meist einfache Chat-Logs oder grundlegende Nutzungsstatistiken ohne systematische inhaltliche Auswertung. | |
| Modellunabhängigkeit | Unterstützt unterschiedliche aktuelle und domänenspezifische Sprachmodelle. Modelle können abhängig von Aufgabe, Kosten, Qualität oder Datenschutzanforderungen eingesetzt werden. | Ist häufig eng an ein Sprachmodell, einen Cloud-Anbieter oder ein geschlossenes Ökosystem gebunden. | |
| Datenschutz und Betriebsmodell | Unterstützt kontrollierbare Architekturen, definierte Datenräume und auf Kundenanforderungen abgestimmte Hosting- und Integrationsmodelle. | Datenverarbeitung, Modellnutzung und Speicherorte sind bei standardisierten SaaS-Angeboten teilweise nur eingeschränkt steuerbar. | |
| Branchenkompetenz und Umsetzung | Verbindet technologische KI-Kompetenz mit langjähriger Erfahrung in Medien, Fachinformationen, Digital Commerce und im öffentlichen Bereich. Retresco begleitet Konzeption, Integration, Betrieb und Weiterentwicklung. | Bietet häufig generische KI-Technologie ohne spezifisches Verständnis für redaktionelle Prozesse, Produktdaten, Fachinformationen oder öffentliche Informationsangebote. | |
