Chatbots verbinden Ihre Unternehmenskanäle mit Kunden auf den Plattformen, die sie täglich nutzen. Stellen Sie sich einen Dialog vor, der gleichzeitig auf Telegram, WhatsApp, Facebook und Ihrer Website läuft – ohne manuelle Mehrarbeit. Unser System übernimmt die Synchronisation zwischen allen Kanälen und hält Konversationen konsistent.
Deployment-Struktur
Technische Module
- Framework-Vergleich: Vor- und Nachteile der gängigen Lösungen
- Rasa Open Source: Installation und Konfiguration
- Custom NLU-Pipelines mit spaCy und Transformers
- API-Design für Chatbot-Backends
- Datenbank-Modelle für Konversationshistorie
- Channel-Connector: Web, WhatsApp, Telegram, Slack
- Authentication und User Management
- Deployment mit Docker und Kubernetes
- Monitoring und Logging-Strategien
- Performance-Optimierung für Produktivumgebungen
Praxisprojekt: Deployment eines funktionsfähigen Chatbots von lokal bis Cloud
Technische Details
Wählen Sie den passenden Tech-Stack für Ihr Chatbot-Projekt. Tanja Schreiber, Backend-Entwicklerin, vergleicht Dialogflow, Rasa, Microsoft Bot Framework und eigenentwickelte Lösungen anhand konkreter Anforderungen.
Verstehen Sie, wann ein Cloud-Service ausreicht und wann Sie eigene Infrastruktur benötigen. Die Entscheidung hängt von Datenschutzanforderungen, Budget und Skalierungszielen ab.
Integration in bestehende Systeme
Implementieren Sie Chatbots in Websites, Messenger-Apps und Kundenservice-Plattformen. Code-Beispiele zeigen REST-API-Integration, Webhook-Konfiguration und State-Management.
Behandeln Sie Session-Verwaltung, Nutzer-Authentifizierung und Datenpersistenz. Praktische Szenarien demonstrieren Herausforderungen bei Multi-Channel-Deployments.
8
Plattformen parallel
24/7
Verfügbarkeit garantiert
∞
Skalierbare Konversationen
Einsatzszenarien
Stunden Reaktionszeit – vorher und nachher