Riesige Produktkataloge und Preislisten sind für klassische KI-Suche ein Problem: eine Filterfrage ist eine Datenbankabfrage, keine Bedeutungssuche. wissato behandelt Tabellen deshalb anders — mit echten Abfragen statt geratenen Zahlen.
Vier Punkte, die mit wachsendem Sortiment größer werden.
Bei tausenden Artikeln reicht eine einfache Volltextsuche nicht mehr, um zuverlässig zu filtern.
Neue Preislisten kommen laufend rein — veraltete Stände dürfen im Kundengespräch nicht mehr auftauchen.
Ein Anforderungskatalog mit hunderten Zeilen soll aus dem eigenen Sortiment beantwortet werden — von Hand dauert das Tage.
Bis jemand das gesamte Sortiment kennt, dauert es Monate.
Drei Bausteine speziell für Sortimente, Preislisten und Anfragekataloge.
Passt eine Preisliste nicht mehr komplett in den KI-Kontext, schreibt wissato eine echte Abfrage gegen die Originaldaten — keine geratene Zeile, keine ungefähr passende Zahl.
Ein Excel-Anforderungskatalog wird automatisch erkannt und pro Zeile aus dem Firmenwissen beantwortet — als Entwurf zum Prüfen, formattreu in die Datei zurückgeschrieben.
Verschiedene Lieferanten- oder Produktlisten liegen nebeneinander im Firmenwissen und werden je nach Frage automatisch herangezogen.
Es gibt keine praktische Obergrenze. Kleinere Tabellen bekommt das Modell komplett zum Selbst-Auswerten, bei sehr großen Tabellen schreibt es stattdessen eine echte Abfrage gegen die Originaldaten.
Berechnet. Bei großen Tabellen nutzt wissato echte Datenbankabfragen (kein Raten per Wahrscheinlichkeit) — dieselbe Technik, die auch hinter dem Ausschreibungs-Assistenten steckt.
Ja, beliebig viele. wissato erkennt anhand der Frage, welche Tabelle relevant ist.
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