KI-Chatbot Workshop
Ein eigener Chatbot auf Basis Ihres Unternehmenswissens — an einem Tag selbst gebaut. Mit n8n, RAG und Vektordatenbank erstellen Sie einen funktionierenden Prototyp, den Sie direkt weiterverwenden können. Kein Code nötig, kein Entwicklerteam erforderlich.
Ein eigener KI-Chatbot, der auf Ihrem Unternehmenswissen basiert und Kunden oder Mitarbeitende intelligent unterstützt — das war bis vor kurzem nur mit spezialisierten Entwicklerteams und fünfstelligen Budgets machbar. Dank Open-Source-Tools wie n8n und modernen Embedding-Modellen können Sie das jetzt selbst bauen.
In diesem ganztägigen Workshop entwickeln Sie Schritt für Schritt einen funktionierenden Chatbot-Prototyp. Sie lernen, wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) funktioniert: Ihre Dokumente werden in Vektoren umgewandelt, in einer Datenbank gespeichert und vom Chatbot bei jeder Anfrage durchsucht. So antwortet Ihr Bot nicht aus allgemeinem Wissen, sondern präzise auf Basis Ihrer eigenen Unterlagen.
Die gesamte Architektur bauen Sie visuell in n8n auf — ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen. Von der Dokumentenverarbeitung über die Vektorsuche bis zur Chat-Oberfläche entsteht ein durchgängiger Workflow, den Sie verstehen und selbst anpassen können.
Am Ende des Tages haben Sie einen funktionierenden Prototyp, den Sie direkt in Ihrem Unternehmen weiterentwickeln können — und das Wissen, wie die Technik dahinter arbeitet.
Auf einen Blick
- •Ganztägiger Workshop: Eigenen KI-Chatbot mit n8n, RAG und Vektordatenbank bauen
- •Zielgruppe: Mitarbeitende und Teamleitungen — keine Programmierkenntnisse nötig
- •Praxis: Sie gehen mit einem funktionierenden Prototyp auf Basis Ihrer eigenen Dokumente
- •Technik: n8n, Embedding-Modelle, Vektorsuche — alles Open Source
- •Preis: Ab 800 €/Tag — 8 Stunden, Online oder Inhouse
Die Ausgangslage
Unternehmen erkennen das Potenzial von KI-Chatbots für Kundenservice, internes Wissensmanagement oder Vertriebsunterstützung. Doch die Umsetzung scheitert häufig: Externe Entwicklung ist teuer, fertige SaaS-Lösungen bieten zu wenig Kontrolle über die eigenen Daten, und das interne Know-how fehlt. Gleichzeitig sind die Open-Source-Tools mittlerweile so ausgereift, dass ein funktionierender Prototyp in einem Tag entstehen kann — wenn man weiß wie.
Was Sie lernen werden
Die Architektur eines RAG-basierten Chatbots verstehen und erklären können
Dokumente für den Einsatz mit Vektordatenbanken aufbereiten
Einen vollständigen Chatbot-Workflow in n8n aufbauen — ohne Code
Antwortqualität durch Prompt-Optimierung und Chunking-Strategien verbessern
Den Prototyp eigenständig weiterentwickeln und in den Unternehmensalltag integrieren
Zielgruppe
Dieser Workshop richtet sich an Mitarbeitende und Teamleitungen, die KI-Chatbots für ihr Unternehmen aufbauen wollen — ohne tiefe Programmierkenntnisse. Besonders geeignet für Unternehmen, die Kundenservice, Wissensmanagement oder interne Prozesse mit KI verbessern möchten.
Ihre Vorteile
1Funktionierender Prototyp am selben Tag
Sie verlassen den Workshop nicht mit Theorie, sondern mit einem Chatbot, der auf Ihren eigenen Dokumenten basiert und direkt weiterentwickelt werden kann.
2Kein Code erforderlich
Die gesamte Architektur wird visuell in n8n aufgebaut. Sie verstehen jeden Schritt und können Ihren Chatbot selbstständig anpassen.
3Volle Kontrolle über Ihre Daten
Im Gegensatz zu fertigen SaaS-Chatbots behalten Sie die Hoheit über Ihre Dokumente und Daten — lokal oder auf Ihrem eigenen Server.
4Verständnis der Technik dahinter
Sie lernen, wie RAG, Embeddings und Vektorsuche funktionieren — und können dieses Wissen für weitere KI-Projekte einsetzen.
Der Ablauf
Grundlagen: Wie KI-Chatbots funktionieren
Überblick über die Architektur: Sprachmodelle, RAG, Embeddings und Vektordatenbanken — verständlich erklärt.
Dokumente vorbereiten und einbetten
Sie laden Ihre eigenen Dokumente, wandeln sie in Vektoren um und speichern sie in einer Datenbank für die spätere Suche.
RAG-Workflow in n8n aufbauen
Schritt für Schritt entsteht der Chatbot-Workflow: Anfrage entgegennehmen, relevante Dokumente finden, Antwort generieren.
Testen und optimieren
Sie testen Ihren Chatbot mit realen Fragen, optimieren die Antwortqualität und lernen typische Fehlerquellen kennen.
Deployment und Ausblick
Optionen für den produktiven Einsatz: Self-Hosting, Chat-Oberflächen und Integration in bestehende Systeme.
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