Saubere Daten für KI: Best Practices für Chatbots und LLMs

Warum ist Datenaufbereitung entscheidend?

Bei der Datenaufbereitung geht es darum, Rohdaten in verwertbare Informationen zu verwandeln, damit das Large Language Model der KI bestmöglich eingesetzt werden kann. Es benötigt strukturierte und aktuelle Daten, die von hoher Relevanz für die Beantwortung von Anfragen sind. 

Wichtig zu wissen: LLMs funktionieren nur so gut wie die Informationen, mit denen sie gefüttert werden. Die Qualität der Daten bestimmt direkt die Qualität der Antworten. Das Problem dabei sind die rasant wachsenden Datenmengen und -quellen heutzutage. Es sind Unmengen an Daten verfügbar, aber nicht alle sind gleich qualitativ wertvoll und sollten für die und von der KI verwendet werden. Das gilt ebenso für die KI hinter Chatbots. Schlecht gepflegte Daten sind verantwortlich für eine schlechtere Performance des Chatbots. Gegebenenfalls kann es zu Missverständnissen aufgrund von falschen Antworten oder nicht mehr relevanten Daten kommen, die ausgegeben werden. Das führt zu sinkender Nutzerzufriedenheit und im schlimmsten Fall zum Kundenabgang.

Einfach gesagt: „Garbage in, garbage out.“ Wenn die Datenbasis nicht stimmt, kann auch das beste Modell keine gute Performance liefern.

Datenvorverarbeitung für die KI 

Der Prozess zur Datenaufbereitung wird oftmals auch als Datenvorverarbeitung betitelt, traditionell ein wichtiger Schritt bei der Datenanalyse. Die darunterliegenden Techniken wurden in den letzten Jahren darauf abgestimmt, KI-Modelle gezielt zu trainieren. Der Prozess umfasst grundlegend mehrere Schritte, darunter das 

• Sammeln, 
• Bereinigen, 
• Strukturieren und 
• Formatieren von Inhalten.

Bei der Datenbereinigung werden Fehler oder Unstimmigkeiten in den Daten identifiziert und korrigiert. Ein klassisches Beispiel dafür sind Doppeleinträge, die eliminiert werden. Je eindeutiger Strukturen definiert sind, desto besser können Zusammenhänge von der KI erkannt werden. Einheitliche Formate erleichtern die Verarbeitung und Pflege. Im Anschluss werden die Daten final geprüft und abgenommen, bevor sie als Trainingsbasis der KI verwendet werden können. Hier der Prozess als Übersicht abgebildet: 

Werden diese Schritte regelmäßig im Unternehmen durchgeführt und die Datenbasis geprüft und optimiert, kann eine deutlich verbesserte Datenqualität erzielt werden. Das Modell kann dann zuverlässige Inhalte verarbeiten und präzise und auf die Anforderungen zugeschnitten ausgeben. Dadurch wird das Vertrauen der Nutzer in das System gestärkt.

H3: Warum die Datenqualität besonders wichtig ist 

In einer Studie von Alteryx zu der Arbeit von Datenanalysten im Zeitalter der KI gab fast die Hälfte der Datenanalysten (46 %) an, dass die größte Herausforderung bei der Datenaufbereitung in Qualitätsproblemen liegt. (Alteryx, 2025) Die zu analysierenden Daten werden zudem immer komplexer, was den Zeitaufwand für die gesamte Datenverwaltung erhöht. Wie können qualitativ wertvolle Daten im Unternehmen sichergestellt werden? Qualitative Daten entstehen, wenn alle relevanten Informationen vollständig und aktuell erfasst und nach definierten Regeln gültig und eindeutig sind. Zudem müssen sie über alle Systeme hinweg konsistent bleiben und die Realität korrekt widerspiegeln. Prozesse, Verantwortlichkeiten und technische Standards müssen klar definiert sein. Dazu gehört die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Daten, um alle sechs Datenqualitätsdimensionen zu erfüllen:

Insbesondere für den erfolgreichen Einsatz der KI ist es wichtig, dass die verwendeten Daten diese Dimensionen erfüllen. Bevor also z. B. ein Chatbot eingeführt wird, sollte geprüft werden, ob die zugrunde liegenden Informationen die Kriterien Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Einzigartigkeit und Gültigkeit erfüllen. Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie sich diese Prinzipien in der Praxis umsetzen lassen, mit konkreten Best Practices für den Aufbau und die Pflege eines KI-Chatbots.

Ressourcenmanagement mit der Knowledge Base 

Die Wissensdatenbank ist das „Gehirn der KI“ und kann verschiedene Formate umfassen, darunter Dokumente (PDF, DOC,), Webseiten, Frage-Antwort-Paare oder strukturierte CSV-Dateien, und dient als Single Source of Truth für die KI. Best Practices für eine effektive Knowledge Base umfassen:

• Klar und prägnant formulierte FAQs, damit die KI Fragen eindeutig zuordnen kann
  
  • Statt „Was kostet das Produkt?“ Das hängt von vielen Faktoren ab. Besser: „Das Produkt kostet 29 € pro Monat im Basistarif.“
• Vermeidung redundanter Inhalte, um widersprüchliche Antworten zu verhindern
  
  • Statt zwei FAQ-Einträge mit unterschiedlichen Preisen zu prüfen, dass eine einheitliche, zentral gepflegte Quelle vorliegt. 
• Verwendung gängiger Formate für Dokumente, damit sie zuverlässig verarbeitet werden
  
  • Kurze Absätze, klare Überschriften, einheitliche Spalten in CSV-Dateien
• Erstellung von Frage-Antwort-Paaren für wichtige Themen, um besonders relevante Informationen direkt verfügbar zu machen
  
  • Wichtige Themen bei Kundenanfragen sind meist Preise, Lieferzeiten oder Support. Beispiel: „Kann ich eine Rückerstattung erhalten?“ → „Rückerstattungen sind 14 Tage nach Kauf mit Rechnung möglich.“
• Regelmäßige Pflege und Aktualisierung der Inhalte, um die Relevanz und Aktualität der Daten zu sichern
• Einbindung von Monitoring und Feedback, um Wissenslücken zu identifizieren und kontinuierlich zu schließen

Jede Quelle sollte geprüft und erst nach Freigabe live genutzt werden. Moderne Systeme wie RAG (Retrieval Augmented Generation) ermöglichen es, gezielt relevante Inhalte abzurufen und so auch bei großen Datenmengen präzise Antworten zu liefern. Welche Formate eignen sich am besten für die Wissensdatenbank? Je Ressourcentyp (PDF, Webseite, Dokument, Q&A, CSV) sollten bestimmte Formate bevorzugt werden.

CSV-Dateien

Bei strukturierten Daten bieten sich z. B. CSV-Dateien an. Je besser die CSV-Datei strukturiert ist, desto sauberer kann die KI sie auslesen. Beim Import sollten folglich einige Punkte beachtet werden: 

1. Trennzeichen einheitlich nutzen: Jede CSV-Zeile wird anhand des gewählten Trennzeichens (z. B. Semikolon „;“ oder Komma „,“) in einzelne Felder aufgeteilt
2. Titelzeile klar definieren: Die eindeutige Titelzeile benennt Spalten eindeutig, sodass der Chatbot die Daten korrekt interpretieren kann. Ohne eine klar definierte Headline mit Kategorien kann es ggf. sogar sein, dass der Upload der CSV gar nicht funktioniert. 
3. Datenmenge und Feldlänge beachten: Kurze, prägnante Felder verbessern die Genauigkeit

PDF-Dateien

CSV-Dateien sind ungeeignet, um komplexe Inhalte oder Artikel zu importieren. Für diesen Anwendungsfall bieten die Ressourcentypen Dokument, meist als PDF, die nötige Detailtiefe und Kontext. Auch hier sollten einige Aspekte beachtet werden: 

1. Maschinenlesbarkeit sicherstellen: PDFs sollten echten Text enthalten, keine reinen Scans oder Bilder, da diese nicht ausgelesen werden können
2. Strukturierte PDFs: Gliederungen, Überschriften, Absätze und Listen helfen der KI, Inhalte sinnvoll und gezielt zu verarbeiten
3. Aktualität prüfen: PDFs müssen regelmäßig aktualisiert werden, damit der Chatbot keine veralteten Informationen ausgibt.

Webseiten

Webseiten bieten dynamische Inhalte und sind oft eine gute Ergänzung, wenn aktuelle Informationen benötigt werden, z. B. für News, Produktseiten oder Support-Artikel. Best Practices hierbei:

1. Scraping: Intervall definieren: Es muss sichergestellt werden, dass die Seite gut gescrapt werden kann. Javascript-Inhalte z. B. können die meisten Scraper nicht auslesen. Die Inhalte sollten zudem in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden (z. B. 7/14/30 Tage), dem sog. Scraping-Intervall.
2. Auswahl relevanter Seiten: Nur inhaltlich relevante Ressourcen sollten betrachtet werden
3. Struktur und Formatierung: HTML-Struktur (Überschriften, Absätze, Listen) erleichtert der KI die Extraktion von relevanten Texten.

Eine saubere Datenbasis ist keinesfalls ein „Nice-to-have“, sondern ein zentraler Erfolgsfaktor. Nur wenn die Trainings- und Wissensdaten sauber, konsistent und aktuell sind, kann der Chatbot verlässliche Antworten liefern und das volle Potenzial seiner KI ausschöpfen. Als erfahrener Partner für den Einsatz von KI-Chatbots in Unternehmen bietet moinAI viele Ressourcen, um Ihnen weiterzuhelfen. Unser CSM-Team hat Tipps zum Thema, Formate und Daten und was sich am besten für den KI-Chatbot eignet, im Helpcenter zusammengefasst.

Tipps für die Datenaufbereitung für ein LLM

Beim Training von LLMs und Agenten-Systemen profitiert die KI von llm.txt-Dateien, die wie erweiterte Sitemaps auf weiterführende Markdown-Dokumente verlinken und so unnötigen HTML/JS-Content filtern. RAG-Systeme greifen auf dieselben strukturierten Quellen zurück, extrahieren relevante Ausschnitte und nutzen klar gegliederte Dokumente für die Verarbeitung in handlichen „Chunks", also kleineren Ausschnitten. Zusätzlich kann ein MCP-Server hilfreich sein, um Inhalte zentral zu verwalten und Versionen zu kontrollieren. Zudem lassen sich über MCP-Server Zugriffe steuern. Im Grundprinzip gilt: Klare Strukturen und eine hohe Qualität der Inhalte steigern die Effizienz und Genauigkeit von LLMs.

Häufige Fehler im Umgang mit Daten

Typische Fehler beim Umgang mit den Daten entstehen, wenn Inhalte redundant oder unstrukturiert oder sogar nicht mehr aktuell sind. Zudem kann das Datenformat fehlerhaft sein. Solche Probleme beeinträchtigen die Genauigkeit und Effizienz der KI. Je klarer und strukturierter die Wissensbasis, desto präziser reagiert z. B. der KI-Chatbot. Die zuvor genannten Fehlerquellen lassen sich in zwei Kategorien zusammenfassen:

Unstrukturiertes oder fehlendes Wissen

Wenn FAQs oder Wissensressourcen unpräzise formuliert oder mehrfach vorhanden sind, führt dies zu widersprüchlichen oder verwirrenden Antworten. Jede Frage sollte eindeutig beantwortet werden. Lange, unstrukturierte Dokumente erschweren dem Chatbot die Verarbeitung. Veraltete oder irrelevante Inhalte beeinträchtigen die Antwortqualität. Bereitgestellte Quellen und Links sollten regelmäßig überprüft und ggf. entfernt werden, wenn sie nicht mehr aktuell sind. Sollte gar keine passende Ressource für bestimmte Fragen hinterlegt sein, erkennt ein KI-Chatbot dies in den meisten Fällen. Fehlendes Wissen muss dann durch die gezielte Ausarbeitung von passenden Inhalten ergänzt werden, damit zukünftige Anfragen zuverlässig beantwortet werden können. 

Formatfehler 

Häufig ist die Fehlerquelle auf das Format der Daten zurückzuführen. Für CSV-Dateien werden Spalten oftmals durch inkonsistente Trennzeichen nicht korrekt separiert. Dadurch kann ggf. der Import fehlschlagen. Jede Zeile muss zudem dieselbe Struktur wie die Titelzeile haben; unregelmäßige Längen führen zu Fehlern. Sehr lange Inhalte in einer Spalte oder eine hohe Anzahl an Spalten erschweren die Verarbeitung und verlängern die Reaktionszeit des Chatbots. Überflüssige oder irrelevante Spalten sollten ausgelassen werden, um die Datenmenge insgesamt zu reduzieren und die Genauigkeit der Antworten zu erhöhen.

Dos für die Daten

• Klare FAQs formulieren: Präzise Fragen und verständliche Antworten liefern der KI eindeutige Informationen
• Strukturierte Dokumente bereitstellen: Eine logische Gliederung mit Überschriften und Absätzen ist wichtig
• Konsistente Formate nutzen: Einheitliche Schreibweisen und Datenstrukturen erleichtern das Verständnis und die Verarbeitung
• Regelmäßige Updates durchführen: Inhalte müssen fortlaufend gepflegt und aktualisiert werden.

Don’ts für die Daten

• Redundante Informationen aufnehmen: Doppelte oder sich widersprechende Inhalte führen zu Verwirrung und ungenauen Antworten
• Unklare Sprache verwenden: Vage oder mehrdeutige Formulierungen erschweren der KI das richtige Verständnis des Kontexts
• Veraltete Dokumente behalten: Alte Inhalte sollten regelmäßig überprüft und angepasst werden
• Metadaten vernachlässigen: Ohne Titel, Kategorien oder Erstellungsdatum fehlt der KI der notwendige Kontext und ggf. Werden unvollständige Antworten ausgegeben.

Fazit

Aufgrund des rasanten Datenwachstums und der Schwierigkeiten, die Qualität ihrer Daten aufrechtzuerhalten, ist ein datengesteuerter Ansatz entscheidend, um die Unternehmensprozesse und den Einsatz der KI zu verbessern. Mitarbeiter müssen verstehen, warum Datenqualität zentral ist und wie sie gesichert werden kann. Denn: Auf Unternehmensseite sichert eine gute Datenqualität die Zuverlässigkeit betrieblicher Prozesse und schützt vor hohen finanziellen Risiken durch Datenfehler. Auf Kundenseite bedeuten saubere Daten bessere Antworten auf Nutzeranfragen, weniger Frust bei Kunden und folglich eine höhere Kundenzufriedenheit. 

Für das gesamte Unternehmen, insbesondere auch für die Arbeit der Mitarbeiter, sind saubere, konsistente Daten unabdingbar. Fehlerhafte oder widersprüchliche Informationen führen nicht nur zu falschen Ergebnissen der KI, sondern auch zu menschlichen Fehlentscheidungen, etwa wenn auf dieselbe Frage zwei unterschiedliche Antworten existieren. Eine solide Datengrundlage erfordert daher eine umfassende Datenprüfung und kontinuierliche Pflege der Knowledge Base. Nur durch diesen fortlaufenden Qualitätsprozess lassen sich sowohl KI-Systeme effektiv trainieren als auch Mitarbeitende effizient und verlässlich unterstützen. Dies sichert den langfristigen Unternehmenserfolg.

Der KI-Chatbot von moinAI ist hierfür eine praxisnahe Lösung: Ihre Daten werden strukturiert und übersichtlich in der Knowledge Base verwaltet und redundante Inhalte vermieden. Unser CSM-Team bringt viele Jahre Erfahrung mit, um relevante Ressourcen optimal für LLMs und RAG-Systeme aufzubereiten. So profitieren unsere Kunden von effizientem Wissensmanagement und einer deutlichen Steigerung der Datenqualität.

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