Ein hoher Confidence-Score bedeutet nicht garantiert „korrekt“, sondern „das System hält die Antwort auf Basis der Signale für gut gestützt“.

Zusammenfassung: Chatbase veröffentlicht (soweit bekannt) keine exakte Formel für den Confidence-Score. Bei RAG‑basierten Chatbots wird er typischerweise aus mehreren Signalen berechnet, vor allem aus der Qualität/Passung der gefundenen Wissens-Snippets, der Nutzung/Deckung durch Quellen sowie einer vom Modell abgeleiteten Selbsteinschätzung.

Was bedingt den Confidence-Score des Chatbots?  

Grundprinzip: Zwei-Stufen-Prozess (RAG)
Der Score ist keine einzelne Metrik, sondern bewertet einen Prozess.

1. Retrieval (Finden): Wie gut findet der Bot relevante Infos in der Wissensdatenbank?

2. Generation (Antworten): Wie gut kann das Sprachmodell aus den Funden eine Antwort formulieren?
   

1. Parameter aus der Retrieval-Phase (Informationssuche)

Semantische Relevanz:

• Wie gut passen die Bedeutung von Frage und gefundenem Text zusammen?

• Hoher Score bei direkter thematischer Übereinstimmung.
  

Qualität der Quellen:

• Findet der Bot mehrere, konsistente Textstellen? -> Score steigt.

• Findet er widersprüchliche oder nur eine vage Quelle? -> Score sinkt.
  

2. Parameter aus der Wissensbasis (Deine Inhalte)

Klarheit & Struktur:

• Kurze, präzise Absätze und FAQs führen zu höheren Scores.

• Langer, unstrukturierter Fließtext senkt den Score.

Widersprüchliche Daten (z.B. zwei verschiedene Rückgabefristen) führen zu massiv sinkender Konfidenz.

3. Parameter aus der Generation-Phase (Antworterstellung)

1. Direkte Beantwortbarkeit:
   Kann die Frage direkt aus dem gefundenen Text beantwortet werden? -> Hoher Score.
2. Notwendigkeit zur Interpretation:
   Muss der Bot stark schlussfolgern oder "raten"? -> Niedriger Score.

4. Parameter aus der Nutzerfrage (Das Prompting)

Spezifität vs. Vagheit:

Spezifische Frage ("Akkulaufzeit von Modell X?") -> Hoher Score.
Vage Frage ("Infos zu Produkt X?") -> Niedriger Score.

Eindeutigkeit: Mehrdeutige Fragen senken die Konfidenz.

Optimierungshebel: Wissensbasis optimieren

• Inhalte klar strukturieren (FAQs, Listen)
  

• klare Überschriften
  

• ggfs. PDFs bereinigen (Kopf-/Fußzeilen, Seitennummern, repetitives Boilerplate entfernen)
  

• Kritische Tabellen bzw. Listen in gut lesbaren Text umwandeln

• Präzise, widerspruchsfreie Informationen bereitstellen
  

• Themen "atomar" behandeln (ein Gedanke pro Absatz)

• Prompting optimieren:

• Nutzer zu spezifischen, klaren Fragen anleiten

• Komplexe Anfragen in Einzelfragen aufteilen