work smarter-Chatbot mit n8n und Supabase
Der Chatbot beantwortet Fragen ausschliesslich auf Basis der vorhandenen Inhalten der Website. Die individuelle Logik wurde von BIWAC in n8n aufgebaut und als Wissensdatenbank dient ein Supabase Vector Store, in dem die aufbereiteten Inhalte gespeichert und für die semantische Suche bereitgestellt werden.
Chatbot-Entwicklung
Prompt Engineering und kontrollierte Antwortlogik
KI-gestützte Wissensdatenbank (RAG)
UX/UI Design
Programmierung
Gemeinsam mit BIWAC konnten wir eine individuelle und benutzerfreundliche Chatbot-Lösung umsetzen, die sich nahtlos in unsere Website integriert und unser digitales Beratungsangebot ergänzt. Unsere Nutzer*innen erhalten dadurch schneller Zugang zu relevanten Informationen, die ausschliesslich aus geprüften Inhalten bestehen. Dank des modularen Aufbaus kann die Lösung flexibel mit unseren zukünftigen Anforderungen wachsen.
Individuell aufgebauter Workflow in n8n
Das Chat-Widget stammt von n8n, die gesamte Import-, Such- und Antwortlogik wurde jedoch individuell für work smarter umgesetzt. Der Workflow besteht aus zwei verbundenen Bereichen: dem Import und der Aktualisierung der Website-Inhalten sowie der Verarbeitung neuer Chat Nachrichten.
n8n-Workflow: Import und Aktualisierung der Inhalte
Ein automatisierter Ablauf in n8n hält die Wissensbasis des Chatbots auf dem neuesten Stand. Er prüft regelmässig die Inhalte der Website und erkennt, welche Texte neu hinzugekommen, geändert oder gelöscht worden sind. Nur diese Inhalte werden aktualisiert, während unveränderte Seiten bestehen bleiben. Anschliessend werden die relevanten Informationen mit den zugehörigen Metadaten in Supabase gespeichert. So kann der Chatbot die Website-Inhalte schnell durchsuchen und auch bei unterschiedlich formulierten Fragen passende Antworten finden.
n8n-Workflow: Verarbeitung einer Chat Nachricht
Geht eine Nachricht über den Chatbot ein, übernimmt der n8n-Workflow die Anfrage zusammen mit den verfügbaren Sitzungsinformationen. Der KI-Agent analysiert die Frage und nutzt das OpenAI-Chat Model, um sie zu verstehen und eine passende Antwort zu formulieren. Der gespeicherte Gesprächsverlauf ermöglicht es, auch Folgefragen im richtigen Kontext einzuordnen. Für inhaltliche Auskünfte wird die Anfrage mit der Wissensbasis in Supabase abgeglichen. Die relevantesten Website-Inhalte dienen anschliessend als Grundlage für die Antwort, sodass diese auf die freigegebenen Informationen beschränkt bleibt.
Durch diese Trennung des Imports und der Chat-Nachrichten lassen sich die Website-Inhalte unabhängig vom laufenden Chat aktualisieren. Gleichzeitig greift jede Anfrage auf eine aktuelle, kontrollierte und semantisch durchsuchbare Wissensbasis zu.
RAG-gestützte Antworten aus der Wissensbasis
Der Chatbot beantwortet Anfragen ausschliesslich auf Basis der freigegebenen Wissensbasis. Die aufbereiteten Website-Inhalte werden als Vektoren in einer Vektordatenbank (Supabase) gespeichert. Mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) werden bei jeder Anfrage zunächst die semantisch passendsten Inhalte aus der Vektordatenbank ermittelt und als Kontext bereitgestellt. Dadurch werden auch relevante Textstellen gefunden, wenn die Fragestellung nicht exakt dem Wortlaut der Website entspricht. Der Chatbot bleibt auf diese freigegebenen Inhalte beschränkt und ergänzt keine Antworten mit externem Wissen.
Modular erweiterbare Lösung
Dank des modularen Aufbaus in n8n lässt sich die Lösung flexibel erweitern und an zukünftige Anforderungen anpassen. Zusätzliche Funktionen, Datenquellen und Werkzeuge können schrittweise in den bestehenden Workflow integriert werden. Die vorhandene Chat-Oberfläche und die grundlegende technische Struktur bleiben dabei bestehen, wodurch Weiterentwicklungen effizient umgesetzt werden können.
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Integration des Chatbot nach dem Website Redesign
Nach dem Redesign im Jahr 2025 wurde der Chatbot nachträglich integriert. Das Setup wurde so umgesetzt, dass es sich sauber in die bestehende SilverStripe Website einfügt.
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Übersichtliche Angebotsdarstellung
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