eseom Portfolio - Kundenprojekte

Intelligenter Chatbot für Shopware 6

KI-gestützte Kundenkommunikation, Produktberatung und B2B-Bestellabwicklung auf einem neuen Level

Einleitung

Die Zukunft des E-Commerce ist intelligent, dialogorientiert und datengetrieben.
Mit unserem neu entwickelten Chatbot für Shopware 6 bietet eseom eine Lösung, die weit über klassische FAQ-Bots hinausgeht.
Unsere Entwicklung kombiniert Retrieval-Augmented Generation (RAG), Function Calling und Vektordatenbanken (z. B. Pinecone) zu einem leistungsfähigen KI-System, das nahtlos in Shopware integriert ist.

Das Ergebnis: Ein smarter Assistent, der Produkte findet, Bestellungen prüft, Rechnungen bereitstellt – und sogar Warenkörbe füllt.
Perfekt für B2B-Shops, Support-Teams und E-Commerce-Unternehmen, die Kundeninteraktionen automatisieren und gleichzeitig personalisieren möchten.

Funktionen des Chatbots im Überblick

  1. RAG-Funktionalität für präzise, kontextbezogene Antworten
  2. CSV-Upload im Shopware-Backend – Daten werden an Pinecone übertragen und dort vektorisiert
  3. Direkte Warenkorb-Interaktion: Lege folgende Produkte in den Warenkorb: 5× SW10005, 10× SW10006, 20× SW10008
  4. Abfragen zu Bestellungen und Rechnungen: Wie ist der Lieferstatus der Bestellung 10001? / Ich brauche die Rechnung zu Bestellung 10001.
  5. Produktvergleiche über den Chat – etwa: Vergleiche 5 grüne T-Shirts oder Zeig mir drei Produkte in Größe XL
  6. FAQ-Import über CSV – generelle Fragen lassen sich automatisch beantworten
  7. Unterstützung von ChatGPT und Gemini
  8. Technischer Support & Einrichtung durch eseom
  9. Responsive Darstellung & Großbild-Modus
  10. Datenschutzkonform: Keine personenbezogenen Datenübertragungen ohne aktive Nutzereingabe
  11. Ideal für B2B-Prozesse – schnelle Massenbestellungen über den Chat
  12. Beliebig erweiterbar – z. B. für Lieferrückstände oder Sonderabfragen
  13. Optionale Produktdaten-Synchronisation mit Pinecone – es werden nur Produkte synchronisiert, die sich geändert haben, um Kosten für die externen Dienste Pinecone / ChatGPT / Gemini zu minimieren.
  14. Pflege der Chunks im Backend für optimale Ergebnisse
  15. CSV-Upload statt Web-Crawling – für saubere, eindeutige und kontrollierte Datenquellen

Warum dieser Chatbot ein Gamechanger für Shopware 6 ist

Effizienzsteigerung im Kundenservice und B2B-Vertrieb

  • Produkte direkt per Chat in den Warenkorb legen
  • Große Bestellmengen komfortabel erfassen
  • FAQ-Antworten, Rechnungs- und Bestellstatus automatisiert abrufen

Datengestützte Intelligenz

  • CSV-basierte Datenpflege sorgt für maximale Kontrolle
  • Pinecone-Index liefert schnelle, semantische Suchergebnisse
  • Pflege und Optimierung direkt im Shopware-Backend

Sicherheit & Datenschutz

  • Keine Weitergabe personenbezogener Daten, sofern nicht aktiv eingegeben
  • DSGVO-konforme Architektur
  • Lokale Kontrolle über alle Datenquellen

Technischer Hintergrund: RAG und Function Calling im Einsatz

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert ein Sprachmodell (z. B. ChatGPT oder Gemini) mit einer externen Wissensquelle – hier: Pinecone. Das Modell greift vor jeder Antwort auf relevante, vektorisierte Datensätze zurück und ergänzt diese Informationen im Prompt, bevor die Antwort generiert wird. Dadurch werden Antworten faktenbasiert, aktuell und kontextbezogen.

Technischer Workflow

  1. CSV-Upload & Vektorisierung: Daten (z. B. Produkt-, FAQ- oder Bestelldaten) werden im Backend hochgeladen und in kleine Text-Chunks zerlegt. Jeder Chunk wird mittels Embedding-Modell vektorisiert und in Pinecone gespeichert.
  2. Abfrage & Kontextretrieval: Bei einer Nutzerfrage durchsucht der Chatbot die Vektordatenbank nach semantisch ähnlichen Inhalten. Nur die relevantesten Informationen werden als Kontext an das Sprachmodell übergeben.
  3. Generierung: Das Sprachmodell erstellt auf Basis dieser Daten eine fundierte, textlich ansprechende Antwort – etwa: Ihre Bestellung 10001 wurde am 12. Oktober versandt und befindet sich aktuell in Zustellung.
  4. Pflege: Chunks können im Backend jederzeit aktualisiert oder gelöscht werden – für dauerhaft präzise Ergebnisse.

Vorteile von RAG

  • Immer aktuelle, valide Antworten
  • Weniger Halluzinationen durch strukturierte Daten statt unkontrolliertem Crawling
  • Nahtlose Pflege im Shopware-Backend

Function Calling – die Verbindung zwischen Sprache und Aktion

Function Calling erweitert generative KI-Modelle um die Fähigkeit, bei aktionsbezogenen Anfragen strukturierte Funktionsaufrufe im JSON-Format zu erzeugen. Das Backend interpretiert diese Ausgabe, ruft die passende Shopware-API auf und führt die gewünschte Aktion aus.

Beispiel-Payload

{
  "action": "add_to_cart",
  "items": [
    { "sku": "SW10005", "quantity": 5 },
    { "sku": "SW10008", "quantity": 20 }
  ]
}

Einsatzbereiche in unserem Chatbot

  • Produkte in den Warenkorb legen: Der Nutzer nennt SKUs und Mengen, das Modell ruft add_to_cart auf, das Backend übernimmt den Rest.
  • Bestellungen & Rechnungen abrufen: Anfragen wie Wie ist der Lieferstatus von Bestellung 10001? lösen z. B. get_order_status aus.
  • Erweiterbare Funktionsbibliothek: Individuelle Funktionsaufrufe wie die Abfrage einer Lieferrückstandsliste oder andere eigene Entities/Endpunkte sind jederzeit ergänzbar – ohne Neutrainieren des Modells.

Technische Vorteile

  • Präzision: Keine Freitext-Interpretation, sondern klar definierte Parameter
  • Sicherheit: Nur erlaubte Funktionen werden ausgeführt – kein unkontrollierter Datenzugriff
  • Erweiterbarkeit: Funktionen deklarativ erweiterbar
  • Nahtlose Integration: Direkte Integration in Shopware

Beispielhafter Ablauf

  1. Nutzer: Ich brauche die Rechnung zu Bestellung 10001.
  2. Modell erkennt get_invoice_link
  3. Shopware-API liefert Rechnungs-URL
  4. Antwort: Hier ist die Rechnung zu Ihrer Bestellung 10001: Jetzt herunterladen.

Warum CSV statt Web-Crawling

Viele Chatbots crawlen automatisiert Webseiten oder PDFs, was zu unstrukturierten, fehleranfälligen Daten führt. eseom verfolgt bewusst den CSV-Ansatz:

  • Strukturierte, kontrollierte Datenquellen
  • Weniger Halluzinationen
  • Einfache Pflege direkt im Shopware-Backend
  • Saubere Vektorisierung und optimierte Suchergebnisse

Fazit

Mit dem Shopware-6-Chatbot von eseom erhalten Sie eine hochmoderne KI-Lösung, die auf RAG für präzise Antworten basiert, über Function Calling direkt mit Ihrem Shop interagiert, B2B-Prozesse wie Sammelbestellungen beschleunigt und DSGVO-konform arbeitet. Der Chatbot verwandelt Ihre Shopware-Plattform in einen interaktiven Assistenten, der Produkte findet, Bestellungen verwaltet und Kundendialoge automatisiert – alles über natürliche Spracheingabe.

Benjamin Walleser - Webagentur eseom

Benjamin Walleser

Geschäftsführer

07653 242 9072

bw@eseom.de

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