Agentische KI für Medienhäuser

Question-Answering-Systeme

Für interaktive Informationsangebote

Eigene Inhalte, externe Daten und belastbare Quellen intelligent verbinden

Mit der agentischen KI von Retresco entwickelst du leistungsstarke Question-Answering-Systeme, die journalistische Inhalte, Archive sowie interne und externe Datenquellen intelligent miteinander verbinden.

Nutzer:innen stellen ihre Fragen in natürlicher Sprache und erhalten sofort präzise, kontextsensitive Antworten – auf Basis deiner eigenen Inhalte und kontrolliert angebundener Quellen.

Die Lösung ist schnell einsatzbereit, flexibel konfigurierbar und lässt sich per Standard-API oder MCP nahtlos in bestehende Content-, Daten- und Redaktionssysteme integrieren.

Question-Answering-Systeme von Retresco: Artikel Chats, Recherche-Assistenten und mehr. Für Fachverlage, Medienunternehmen, E-Commerce und mehr: Recherche-Assistent (Desktop Version), Artikel Chat (Tablet-version), Produkt-Berater (Mobile-Version)

Mehr als ein einfacher Chatbot

Agentische KI erweitert die Möglichkeiten herkömmlicher Question-Answering-Systeme. Abhängig von der jeweiligen Anfrage kann das System geeignete Datenquellen, APIs, Filter und Suchmethoden auswählen, Informationen zusammenführen und daraus konsistente Antworten und Follow-ups generieren.

So lassen sich auch Fragen beantworten, zu denen keine passenden redaktionellen Inhalte vorliegen. Verifizierte externe Datenquellen lassen sich gezielt ergänzen – etwa zu Wetter, Verkehr, Events, Wahlen oder anderen aktuellen Themen.

Das Ergebnis sind verlässliche KI-Assistenten, die Inhalte nicht nur durchsuchen, sondern Informationsbedarfe verstehen, geeignete Quellen aktivieren und Nutzer:innen dialogisch zur passenden Antwort führen.

Inhalte dialogisch zugänglich machen

Mit unseren Question-Answering-Systemen schaffst du neue Zugänge zu journalistischen Inhalten und redaktionellem Wissen.

So steigerst du die Aktivierung deiner Nutzer:innen auf Websites, in Apps und vergleichbaren digitalen Angeboten. Zugleich stärkst du die Bindung an deine Inhalte, erhöhst die Nutzungshäufigkeit und entwickelst neue Mehrwerte für deine Abonnent:innen.

Conversational Analytics liefert zudem umfassende Einblicke in Nutzung, Conversions, Themeninteressen, Nutzerintentionen und bislang unzureichend beantwortete Fragen.

Video: Interaktive Question-Answering-Systeme für Medienhäuser und Fachverlage

Von Artikelchats bis zu Recherche-Assistenten

Die agentische KI von Retresco eignet sich für:

Automatisierte Artikelchats
Redaktionelle Recherche-Assistenten
Interaktive Artikelarchive
Intelligente FAQs und Service-Chatbots+
Dialogbasierte Themen- und Informationsangebote
Fachliche KI-Assistenten
Datenbasierte Informationshubs

Die Anwendungen lassen sich für Desktop, Tablet und Smartphone optimieren und markenkonform in bestehende digitale Angebote integrieren.

Die Neue Pressegesellschaft launcht KI-gestützten Artikel-Chat „Frag Mich“ – realisiert gemeinsam mit Retresco

Die Neue Pressegesellschaft (NPG), eine der größten Mediengruppen Deutschlands mit monatlich rund 24 Mio. Visits auf ihren Newsportalen, bietet ihren Abonnent:innen die KI-Funktion „Frag Mich“.

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Mehrwerte für Medienhäuser und Verlage

Schnelles Setup & einfache Integration

Interne und externe Daten- und Content-Pools lassen sich per API oder MCP schnell und unkompliziert anbinden. Unterstützt werden strukturierte und unstrukturierte Formate wie XML, JSON und PDF.

Markenkonformes Frontend

Ein adaptives Frontend-Widget ermöglicht den schnellen Launch innerhalb bestehender Websites und Apps. Branding, Logos, Schriften, Farben, Textlabels und Disclaimer lassen sich individuell anpassen.

Agentische Quellen- und Datensteuerung

Die agentische KI nutzt verifizierte interne und externe Datenbanken, Informationsdienste und APIs. Quellen, Berechtigungen und Prozessschritte lassen sich gezielt konfigurieren. So bleibt steuerbar, welche Aufgaben die KI innerhalb welcher Vorgaben übernimmt.

Antwort-Streaming in Echtzeit

Antworten werden in Echtzeit gestreamt. Kontextbezogene Starterfragen erleichtern den Einstieg, während passende Folgefragen dynamisch generiert werden und den Dialog sinnvoll weiterführen.

Belastbare Quellenverweise

Jede Antwort wird mit nachvollziehbaren Verweisen auf die verwendeten Inhalte und Datenquellen versehen. Das schafft Vertrauen und ermöglicht den direkten Zugriff auf relevante Fundstellen.

Conversational Analytics

Interaktionen und Dialogverläufe werden über ein Dashboard oder per API-Push erfasst. Neben Performance-KPIs lassen sich qualitative Erkenntnisse zu Nutzerintentionen, Themenclustern und inhaltlichen Blind Spots gewinnen.

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

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.“

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Vorteile für Nutzerschaft und Mitarbeitende

Effizientere Recherchen

Entscheidungsrelevante Informationen lassen sich schnell und gezielt finden – ohne unübersichtliche Trefferlisten oder aufwendige manuelle Suchen.

Präzise Antworten in Echtzeit

Nutzer:innen erhalten Antworten, die auf ihre konkrete Fragestellung und den aktuellen Gesprächsverlauf zugeschnitten sind.

Nachvollziehbare Quellen

Automatische Quellenangaben machen Antworten überprüfbar und führen direkt zu den verwendeten Inhalten und Fundstellen.

Intelligente Dialogführung

Die KI versteht Rückfragen, berücksichtigt den Gesprächskontext und führt den Dialog natürlich und zielgerichtet weiter.

Aktuelle und umfassende Informationen

Agentische KI kann unterschiedliche interne und externe Quellen kombinieren. So erhalten Nutzer:innen auch bei vielschichtigen oder aktuellen Fragen eine fundierte Antwort.

Hohe Nutzerzufriedenheit

Dialogbasierte Informationsangebote vereinfachen den Zugang zu komplexen Inhalten und steigern die Akzeptanz bei Nutzer:innen und Mitarbeitenden.

Mach deine Inhalte interaktiv erlebbar

Du möchtest erfahren, wie agentische KI die Bereitstellung, Nutzung und Monetarisierung deiner Artikel, Archive und Content-Bestände voranbringen kann? Sprich uns an – wir zeigen dir konkrete Einsatzszenarien für dein Medienhaus und entwickeln gemeinsam neue, dialogische Angebote für deine Nutzerschaft.

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Was agentische KI von Retresco auszeichnet

	Agentische KI mit Retresco	Herkömmliche KI-Systeme
Agentische Informationsverarbeitung	KI-Agenten analysieren Nutzeranfragen, wählen geeignete Datenquellen, Methoden und Werkzeuge aus und führen definierte Prozessschritte selbstständig aus.	Häufig reine Frage-Antwort-Systeme mit statischem Retrieval und begrenzter Fähigkeit, mehrstufige Aufgaben auszuführen.
Daten- und Quellenintegration	Interne und externe Quellen wie Redaktionssysteme, Archive, Datenbanken, APIs und Live-Feeds lassen sich dynamisch einbinden – etwa für Nachrichten, Wetter, Verkehr, Wahlen oder Börsendaten.	Häufig auf feste Dokumentensätze, einzelne Datenbanken oder statische Schnittstellen beschränkt.
Quellenqualität und Nachvollziehbarkeit	Priorisiert kuratierte, journalistisch verantwortete und kundenspezifische Inhalte. Antworten enthalten nachvollziehbare Quellen und Fundstellen.	Quellen sind meist generalistisch, nicht kuratiert, nur eingeschränkt nachvollziehbar oder werden nicht direkt ausgewiesen.
Steuerung und Guardrails	Datenquellen, Tools, Berechtigungen, Prozessschritte und Ausgabeformate lassen sich gezielt konfigurieren. So bleibt steuerbar, welche Aufgaben die KI übernimmt.	Begrenzte Eingriffsmöglichkeiten in Retrieval, Tool-Nutzung und Generierungsprozesse; häufig Blackbox-Charakter.
Medien- und Verlagskompetenz	Entwickelt für redaktionelle Inhalte, regionale und lokale Nachrichten, Fachinformationen, Archive, Wissensangebote und digitale Leser-Services.	Generalistische Systeme ohne spezifische Ausrichtung auf redaktionelle Prozesse und publizistische Anforderungen.
Semantisches Content-Verständnis	Medien-Ontologien, Taxonomien, Metadaten und semantische Analysen verbessern die Einordnung von Themen, Personen, Orten und Ereignissen.	Oft überwiegend Keyword- oder Embedding-basierte Suche ohne domänenspezifische Semantik.
Aktualität der Antworten	Kombiniert historische Content-Bestände mit aktuellen Newsfeeds, APIs und Echtzeitdaten. Dadurch entstehen kontextbezogene und aktuelle Antworten.	Antworten basieren häufig nur auf dem zuletzt indexierten Dokumentenbestand.
Anpassbarkeit an Medienangebote	Ressorts, Regionen, Zielgruppen, Content-Typen, Paywall-Logiken, Rollen und redaktionelle Regeln lassen sich individuell berücksichtigen.	Standardisierte Setups mit begrenzter Anpassung an Verlagsstrukturen und publizistische Geschäftsmodelle.
Integration in Websites und Apps	CI-konforme Frontends und Widgets lassen sich in Artikel, Ressorts, Themendossiers, Apps und Wissensportale integrieren. Auch eine reine API-Bereitstellung ist möglich.	Häufig isolierte Chat-Oberflächen oder zusätzlicher Entwicklungsaufwand für eine Einbindung in bestehende Angebote.
Dialog und Folgefragen	Nutzer:innen können Rückfragen stellen, Themen vertiefen und die Informationstiefe schrittweise an ihren Bedarf anpassen.	Oft begrenzt auf einzelne Anfragen oder einfache Chatverläufe ohne belastbares Kontextverständnis.
Conversational Analytics	Analysiert Fragen, Themencluster, Nutzungsmuster, Quellenklicks, Antwortqualität und Informationslücken. Ergebnisse können in Analytics- und Redaktionssysteme einfließen.	Meist nur einfache Chat-Logs oder grundlegende Nutzungsstatistiken ohne strukturierte redaktionelle Auswertung.
Qualitätssicherung und Feedback	Integrierte Feedback-, Bewertungs- und Korrekturmechanismen unterstützen die laufende Optimierung von Quellen, Antworten und Nutzerführung.	Qualitätssicherung erfolgt häufig manuell oder außerhalb des Systems.
Sprachmodelle und technologische Unabhängigkeit	Aktuelle und spezialisierte Sprachmodelle lassen sich flexibel anbinden und austauschen. Datenarchitektur und Anwendung bleiben unabhängig erweiterbar.	Häufig enge Bindung an einen einzelnen Modellanbieter oder ein geschlossenes Technologie-Ökosystem.
Skalierbarkeit	Ausgelegt für große, verteilte Content-Bestände, ganzheitliche Archive und kontinuierlich wachsende Datenmengen.	Einschränkungen bei heterogenen Datenquellen, großen Archiven oder hohen Anfragevolumina.
Umsetzung und Betrieb	Retresco begleitet Use-Case-Entwicklung, Datenanbindung, Konfiguration, Integration, Qualitätssicherung sowie Weiterentwicklung bis zum Live-Betrieb.	Häufig reine Softwarebereitstellung mit begrenzter fachlicher und strategischer Begleitung.

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Aleksandar Petrovic

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