Dialogbasierte

Question-Answering-Systeme

KI-Lösung für eine interaktive Content-Bereitstellung

Intelligente Q&A-Systeme – Sofort einsetzbar, flexibel anpassbar

Du suchst ein interaktives, dialogbasiertes Question-Answering-System – wie ChatGPT – aber präzise und mit deinen eigenen Inhalten? Du möchtest bestehende Daten- und Content-Pools effizient nutzen und externe Quellen mühelos integrieren?

Kein Problem! Unsere Question-Answering-Systeme sind sofort einsatzbereit und lassen sich per Standard-API nahtlos mit deinen Daten verbinden. Erweitere die Bandbreite beantwortbarer Fragen auf Themen, zu denen keine spezifischen redaktionellen Inhalte vorliegen, indem du auf eine agentenbasierte Datenintegration vertraust. Das Ergebnis sind hochpräzise, kontextsensitive Antworten in natürlicher Sprache.

So steigerst du das Nutzer-Engagement an allen gewünschten Kontaktpunkten und stärkst die Bindung an deine Inhalte und Angebote signifikant. Profitiere zudem von umfassenden quantitativen und qualitativen Analysen aus direkt aus dem Q&A-System heraus: Performance-KPIs, transparente Nutzungsmuster und wertvolle thematische Insights aus realen Nutzerfragen.

Question-Answering-Systeme im Einsatz

Daniel Geiger, Head of Product bei der NPG, sagt:

„Mit ‚Frag Mich‘ heben wir die digitale Nutzung unserer Inhalte auf ein neues Level. Unsere Abonnent:innen erhalten einen interaktiven, dialogbasierten Zugang zu journalistischen Themen – jederzeit und auf den Punkt. Damit erhöhen wir die Attraktivität und Nutzungshäufigkeit unserer Apps.“

Zur Pressemitteilung

Mehrwerte für Medienhäuser, Publisher & Verlage – und darüber hinaus

Mit unserer Q&A-Lösung profitieren du und deine Teams auf vielen Ebenen:

Schnelles Setup & einfache Integration

Anbindung interner und externer Daten- und Content-Pools (z. B. XML, JSON, PDF) per Standard-API – schnell und unkompliziert.

Präzise Filterlogiken

Ressort- und themenspezifische Aufbereitung von Inhalten mithilfe generischer oder kundenspezifischer Filter. Ermöglicht eine strukturierte Ausspielung im Live-Betrieb – z. B. nach Themen, Labels, Autoren oder Veröffentlichungsdatum.

Automatisiert generierte Quellenverweise

Jede Antwort wird mit transparenten Referenzen zu den verwendeten Datenquellen versehen – für maximale Nachvollziehbarkeit und Vertrauen.

Antwort-Streaming in Echtzeit

Für flüssige, interaktive Dialoge: Fragen werden in Echtzeit verarbeitet, kontextuelle Beispielfragen bereitgestellt und passende Folgefragen dynamisch generiert.

Agentische KI

Agentisch gesteuerte Informationshubs durch verifizierte interne und externe Datenbanken und APIs als Quellen zur Beantwortung von Nutzerfragen.

Adaptives Frontend-Widget

Einfache Einbindung per Widget für einen schnellen, markenkonformen Launch inkl. Branding, Logos, Schriften, Farben, Textlabels und Disclaimer.

Perfekte Anwendungen für Medien, Publisher & Verlage

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Automatisierte Artikelchats

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Recherche-Tools

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Intelligente FAQs & Chatbots

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Interaktive Wissensarchive

Uwe Hagemann, Geschäftsführer des Deutscher Anwaltverlags sagt:

"Zuverlässig, schnell und intelligent: Mit ReNoSmart haben wir die Bereitstellung und Aufbereitung unseres Bucharchivs für Rechtsrecherchen auf ein neues Niveau gehoben. Dank der RAG-gestützten KI konnten wir Kanzlei- und Notariatssuchen erheblich vereinfachen und bieten noch mehr Output bei wesentlich geringerem Suchaufwand. Dieses erfolgreiche Ergebnis wäre ohne das RAG-Know-how von Retresco sowie die bedarfsgerechte Beratung durch ein dediziertes Projektteam nicht möglich gewesen."

Zur Case Study mit dem Deutschen Anwaltverlag

Vorteile für Endnutzerinnen, Endnutzer und Mitarbeitende

Deine Kunden und Teams profitieren in mehrfacher Hinsicht von intelligenten Q&A-Systemen:

Effiziente Rechercheprozesse

Schnelle, gezielte Suchen nach entscheidungsrelevanten Informationen – ohne Umwege.

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Exakte Suchergebnisse in Echtzeit

Nutzerinnen und Nutzer erhalten präzise Antworten, die exakt zur jeweiligen Fragestellung passen.

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Nachvollziehbare Quellenangaben

Jede Antwort wird automatisch mit überprüfbaren Quellen versehen – für maximale Transparenz und Zeitersparnis.

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Intelligente Antworten

Die KI versteht Folgefragen und führt den Dialog sinnvoll weiter – für ein natürliches Nutzererlebnis.

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Steigerung der Nutzerzufriedenheit

Interaktive Dialoge vereinfachen die Informationssuche und steigern die Akzeptanz bei Nutzenden und Mitarbeitenden.

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Conversational Analytics Agentische KI

Nutze verifizierte interne und externe Datenbanken und APIs als Quellen zur Beantwortung von Nutzerfragen für agentisch gesteuerte Informationshubs.

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Case Study

HJR optimiert Produktangebot mit maßgeschneidertem Frage-Antwortsystem

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Was unsere Question-Answering-Systeme auszeichnet?

	Retrescos Q&A-Lösung	Vergleichbare Systeme
Daten-Integration	Agentenbasiertes Retrieval-Augmented-Generation (RAG) mit dynamischer API-Integration externer und interner Datenquellen (CMS, Archive, Datenbanken, Live-Feeds). Ermöglicht tiefgehende, aktuelle und kundenspezifische Antworten speziell für Medienhäuser (Börse, Wetter, Verkehr usw.).	Klassisches RAG oder statische Datenanbindungen mit begrenzter API-Integration; häufig nur auf vordefinierte Datenquellen oder Dokumentensätze beschränkt.
Frontend-Widget	Schnell startklar per CI-konformem Widget (Branding, Farben, Labels, Disclaimer). Einbettung direkt in Artikel, Ressorts, Dossiers oder Apps – ohne aufwendige Frontend-Projekte.	Häufig individuelle Frontend-Entwicklung oder isolierte Chat-Oberflächen ohne native Integration in das relevante Content-Umfeld.
Inhaltsqualität	Priorisiert kuratierte, journalistisch geprüfte Datenquellen mit präzisen Quellenangaben und nachvollziehbaren Referenzen. Minimiert Fehlinformationen und verzerrte Inhalte.	Höheres Risiko ungenauer oder verzerrter Inhalte durch nicht kuratierte Datenbasis, Zero-Shot-Generierung oder fehlende Quellenangaben.
Semantik	Fortschrittliche semantische Analysen und Medien-Ontologien für ein präzises Kontextverständnis, Themenzuordnung und Content-Relevanz in redaktionellen Umfeldern.	Häufig Keyword- oder Embedding-basierte Suche ohne domänenspezifische Semantik; geringere Kontexttrefferquote.
Anpassbarkeit	Individuell konfigurierbar für Verlage und Medienhäuser (Ressorts, Taxonomien, Content-Typen, Workflows, Paywall-Logiken).	Generische Q&A-Setups mit begrenzter Anpassung an Medien-Workflows oder redaktionelle Strukturen.
Fachwissen Medien	Optimiert für journalistische Recherchen, Content-Generierung, Leser-Services, Archivauskünften und Wissensportalen in Medienorganisationen.	Breiter Wissensansatz ohne spezifischen Medien- oder Verlagsfokus und ohne optimierte Ausgabeformate.
Mehrsprachigkeit	Mehrsprachige Ausgabe mit lokalisierter Terminologie, SEO-Optimierung und sprachlicher Feinabstimmung für unterschiedliche Zielmärkte und Regionen.	Schwerpunkt auf Englisch; Lokalisierung meist über einfache Übersetzung ohne SEO- oder Stil-Anpassung.
Skalierbarkeit	Ausgelegt für große Content-Bestände, historische Archive und kontinuierliche Datenströme (z. B. News-Feeds).	Einschränkungen bei größeren oder heterogenen Datenbeständen und Echtzeit-Updates.
Automatisierung	Automatisierte Generierung, Priorisierung und Aktualisierung von Antworten basierend auf Trends, Nutzungssignalen und redaktionellen Regeln.	Meist nur reaktive Antwortgenerierung ohne strategische Gewichtung oder Priorisierung.
Redaktionelle Steuerung	Übersichtliche Oberfläche mit detaillierten Einblicken in Retrieval-, Quellen- und Generierungsprozesse zur redaktionellen Steuerung.	Technisch geprägte Oberflächen mit geringer Transparenz für Fachanwender.
Insights & Analytics	Detaillierte Auswertungen und Cluster zu Nutzung, Fragenmustern und Themeninteressen – direkt im Frontend oder automatisiert per API-Push in Analytics- und Redaktionssysteme und Dashboards integrierbar.	Kaum strukturierte Auswertung von Nutzerfragen. Meist nur einfache Chat-Logs ohne systematische Analyse oder Integration in Analytics-/Redaktionssysteme.
Chat-Historie	Einfach strukturierbare, benennbare und wiederauffindbare Chatverläufe für Redaktionsteams, Wissensmanagement und Recherche-Dokumentation.	Chats oft flüchtig oder nicht systematisch organisierbar; eingeschränkte Wiederverwendung.
Nutzer-Feedback	Nutzerbewertungen, Kommentare und Korrekturhinweise zur Optimierung und Qualitätssicherung werden per Modul bereitgestellt.	Selten integrierte Feedback-Mechanismen; Qualitätsverbesserung meist manuell oder extern.
Sprachmodell-Anbindung	Vendor-unabhängige Integration aktueller und spezialisierter Sprachmodelle – jederzeit aktualisierbar.	Häufig an ein spezifisches Sprachmodell oder Ökosystem gebunden.
Updates	Regelmäßige Weiterentwicklung mit neuen Funktionen speziell für Medien- und Publishing-Anwendungen.	Standard-Updates ohne Branchenfokus oder kundenspezifische Erweiterungen.
Support	Beratung und Implementierung durch KI- und Medienexpert:innen mit Branchenverständnis.	Generischer Support ohne spezifische Medien- oder SEO-Expertise.

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Aleksandar Petrovic

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