Meta-Tools: KI-Assistenten mit touristischen Datenbanken verbinden

Meta-Tools: KI-Assistenten mit touristischen Datenbanken verbinden

Was sind Meta-Tools?

Meta-Tools ermöglichen es KI-Assistenten in der one.intelligence platform, direkt auf Eure strukturierten touristischen Daten wie POIs, Events usw. zuzugreifen. Dies ist ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen KI-Assistenten, die lediglich auf allgemeine Trainingsdaten des Sprachmodells und auf Website-Scrapes zurückgreifen können.

Das Problem bei dieser klassischen Herangehensweise: Die Informationen können veraltet sein oder die Website wurde seit dem letzten Crawl aktualisiert. Öffnungszeiten, Preise oder Verfügbarkeiten entsprechen dann nicht mehr dem aktuellen Stand. Mit Meta-Tools ändern sich diese Spielregeln grundlegend. Durch die direkte Anbindung an unsere one.meta – die zentrale API-Schnittstelle für alle strukturierten Daten – greifen KI-Assistenten live auf die Informationen zu, die Ihr in one.data pflegt oder die über Schnittstellen aus Fremdsystemen kommen. Das bedeutet: Ihr pflegt eure Datensätze an einem zentralen Ort und diese werden konsistent über alle Kanäle ausgespielt – sei es Eure Website, die one.pages PWA, Chatbots in der one.intelligence platform oder Voicebots über retellAI. Veraltete oder widersprüchliche Informationen gehören damit der Vergangenheit an.

Idea
Die Qualität der Ergebnisse im Kontext der Meta-Tools hängt somit stark von der Datenpflege & Datenqualität ab. Gut und umfangreich gepflegte Datensätze und -banken ermöglichen eine zielgerichtete Antwort durch die jeweiligen KI-Assistenten.

So funktioniert die Datenbankabfrage

Unsere Meta-Tools bieten insgesamt 8 verschiedene Suchfunktionen, die sich in ihrer Funktion ergänzen. Wenn eine Nutzeranfrage eine der Suchfunktionen auslöst, findet eine Abfrage unsere one.meta API statt. Die zurückgegebenen Datensätze werden dem KI-Assistenten dann als zusätzliche Wissensquelle bereitgestellt, die er für seine Antwort verwenden kann.

Wichtig zu verstehen: Die Ergebnisse der Datenbankabfrage werden nicht 1:1 ausgegeben. Der KI-Assistent verarbeitet die Informationen intelligent, indem er:
  1. Die ursprüngliche Nutzeranfrage berücksichtigt
  2. Die Daten gemäß dem Systemprompt des Assistenten einordnet
  3. Die Informationen kontextualisiert und nutzerfreundlich aufbereitet
Die Datensätze dienen somit als verifizierte Informationsgrundlage, aus der der Assistent eine passende Antwort formuliert.

Kategorien-Suchen (mit mehreren Ergebnissen)

Diese sechs Such-Anfragen liefern mehrere Einträge zu den folgenden Datensatz-Kategorien:
  1. POI - Sehenswürdigkeiten, Points of Interest
  2. Events - Veranstaltungen, Termine
  3. Gastro - Restaurants, Cafés, Bars
  4. Gastgeber - Hotels, Ferienwohnungen, Unterkünfte
  5. Touren - Wanderungen, Radtouren, geführte Touren
  6. Packages - Pauschalen, Angebote
InfoEinsatzzweck:  Mit den Kategorien-Suchen können Fragen beantwortet werden wie "Welche Sehenswürdigkeiten gibt es in Leipzig?", "Welche Events finden am Wochenende statt?", "Nenne mir Wanderungen in der Region." oder "Welche Ferienwohnungen gibt es in Potsdam?".

Ausgabefelder bei Kategorien-Suchen:

Je nach Datentyp enthält jeder Treffer: Titel, Beschreibung, Ort und Link. Bei Veranstaltungen zusätzlich Datum, Uhrzeit, Veranstaltungsort und Preisinformationen, bei Gastronomie und POIs die Öffnungszeiten. Welche Felder genau ausgegeben werden, ist je Datentyp festgelegt.
InfoHinweis: Es werden somit nicht alle Felder des Datensatzes übermittelt, die in one.data oder anderen Systemen pflegbar sind. Die Ausgabe ist bewusst auf diese Kernfelder begrenzt, um die Performance und Antwortgeschwindigkeit zu optimieren. 

Detail-Suche (mit einem Ergebnis)

Die Detail-Suche liefert zu einem einzelnen, bereits genannten Eintrag alle Felder des Datensatzes, also auch solche, die in der Kategorien-Suche nicht ausgegeben werden (z. B. weitere Kontaktdaten und ausführliche Angaben).
Info
Einsatzzweck: Wenn ein Nutzer nach spezifischen Details zu einem bereits identifizierten Eintrag fragt (z.B. "Wann hat das Restaurant XY geöffnet?")

Tagesplaner-Suche

Sonderfunktion für Kunden mit gebuchtem Tagesplaner in der one.pages PWA. Die hier möglichen Konfigurationsoptionen besprechen wir direkt mit euch im Zuge der Einrichtung des Tagesplaners.

Konfigurationsmöglichkeiten pro Datenbankabfrage

Info
 Stand Oktober 2026 wird die Einrichtung und Konfiguration von Meta-Tools in der one.intelligence platform durch destination.one vorgenommen. Kundenseitige Anpassungen sind aktuell nicht möglich. Umso wichtiger ist es, die Möglichkeiten zu kennen, damit wir diese für Euch optimal umsetzen können. Die Einrichtung und Anpassung der Tool-Einstellungen in retellAI und Chatbase ist davon ausgenommen, hier könnt ihr selbst tätig werden.

Description (Beschreibung)

Wofür: Definiert, wann der KI-Assistent diese Datenbankabfrage auslösen soll.
Best Practice: Klare Beschreibung des Anwendungsfalls & Hinterlegung konkreter Beispiel-Anfragen, die diese Such-Funktion auslösen sollen

Beispiel für Gastro-Suche:
Verwende die Funktion für die Suche nach Restaurants und Cafés.

Beispiele, bei denen die Function "Gastro-Suche" ausgelöst werden soll:
- Welches Restaurant hat gerade geöffnet?
- Restaurants im Leipzig?
- Ich habe Hunger
- Zeige mir Cafés in Leipzig

Warum ist das wichtig?
Der KI-Assistent soll das Meta-Tool nur nutzen, wenn es sinnvoll ist. Bei der Frage "Wie wird das Wetter?" sollte keine Datenbankabfrage erfolgen.

Konstante Parameter

Sortierung (sort)

Legt fest, in welcher Reihenfolge die Ergebnisse von der Datenbank zurückgegeben werden:
  1. relevance (nach Relevanz),
  2. random (zufällig),
  3. start asc (Veranstaltungen nach Beginn, für Terminlisten).
  4. Bei Standort-Abfragen ist außerdem distance asc (nach Entfernung) möglich.
Idea
Die Relevanz-Sortierung bewertet Suchergebnisse anhand der Häufigkeit und Spezifität von Suchbegriffen im Text sowie der Highlight-Markierung von Datensätzen, wobei seltene, spezifische Begriffe höher gewichtet werden als generische. Das Verfahren kombiniert dabei die Häufigkeit eines Begriffs im einzelnen Datensatz mit seiner Seltenheit im Gesamtdatenbestand, um besonders relevante und einzigartige Ergebnisse zu priorisieren.
Info
Weitere Sortier-Parameter sind über die zugehörige Dokumentation abrufbar.

Detail-URLs (ai-detail-url)

Standardverhalten: Detail-Links führen auf one.pages PWA.
Wann anpassen: Wenn der Chatbot auf Eurer Destinationswebsite eingesetzt wird, sollten die Links auf Eure Website führen.

Beispiel-Konfiguration:
{{slug}} ist ein Platzhalter, der automatisch durch den URL-Titel des Eintrags ersetzt wird
Jede Datensatzkategorie kann einen eigenen Detailpfad haben

Beispiele:
Events: https://www.eure-destination.de/veranstaltungen/{{slug}}
POIs: https://www.eure-destination.de/sehenswuerdigkeiten/{{slug}}

Anzahl der Ergebnisse (limit)

Anzahl der Treffer pro Suche, Standard sind 5. Die KI wählt daraus die passendsten aus. 
Bei der Anfrage "Cafés in Leipzig" mit 5 Ergebnissen, wovon 3 sehr gut passen, nutzt die KI vermutlich nur diese 3.

Info
Eine Anpassung der Anzahl der Ergebnisse ist bei Nutzung der META-Tools in one.intelligence möglich, beispielsweise um Auswahlmöglichkeiten zu bieten.

Dynamische Parameter (User-abhängig)

Diese Parameter werden automatisch basierend auf der Nutzeranfrage befüllt.

Stadt/Ort (ai-city)

Funktion: Filtert Ergebnisse nach geografischem Ort.
Beispiel-Anfrage: "Zeige mir Cafés in Leipzig"
→ Parameter ai-city wird automatisch auf "Leipzig" gesetzt

Besonderheit: Unscharfes Matching (Fuzzy Search)
Auch bei ungenauen Angaben werden passende Ergebnisse gefunden, aber weil die Suche "unscharf" ist, kommen auch ähnliche Kategorien mit (bei „Rooftop Bar“ z.B. auch Sportbar oder Restaurant, allerdings niedriger gewichtet). Für eine exakte Kategorie nutzen wir stattdessen den Q-Parameter (siehe unten).

Beispiel: "Leipzig Innenstadt" findet auch Einträge mit "Leipzig" oder "Altstadt Leipzig"

Kategorie (ai-category)

Funktion: Filtert nach Kategorien innerhalb einer Datensatzkategorie.
Beispiel-Anfrage: "Zeige mir Cafés in Leipzig"
→ Parameter ai-category wird automatisch auf "Café" gesetzt.

Besonderheit: Unscharfes Matching mit Gewichtung
Die KI führt kein exaktes Matching durch, sondern sucht nach Ähnlichkeiten. Beispiel: Anfrage "Kaffeehäuser in Leipzig"
  1. Kategorie "Café" wird ausgegeben (höchste Gewichtung)
  2. Kategorie "Bistro" wird ebenfalls berücksichtigt (mittlere Gewichtung)
  3. Kategorie "Bar" kann enthalten sein (niedrige Gewichtung)
Vorteil: Auch bei ungewöhnlichen Formulierungen werden relevante Ergebnisse gefunden.

Wichtig zu verstehen: Die Ergebnisse können Einträge aus mehreren ähnlichen Kategorien enthalten, sortiert gemäß der zuvor gewählten Sortierparameter.

Öffnungsstatus (mode)

Gilt für alle Datentypen. now zeigt nur Einträge, die gerade geöffnet sind bzw. gerade stattfinden (kurzes Zeitfenster), any zeigt alle.

Warning
Nicht zusammen mit Datumsangaben verwenden: mode überschreibt ai-startdate und ai-enddate.

Beispiel-Anfrage: "Welches Restaurant hat jetzt geöffnet?"
→ Parameter mode wird automatisch auf "now" gesetzt

Start- und Enddatum (ai-startdate / ai-enddate)

Verfügbar für: Events
Funktion: Filtert Veranstaltungen nach Zeitraum.

ai-startdate: Beginn der Suche. Erlaubt sind ein ISO-Datum (z. B. 2026-10-20) oder ein einzelner relativer Ausdruck (today, tomorrow, next weekend, now). Ein einzelnes Datum oder tomorrow deckt genau einen Tag ab, next weekend Samstag und Sonntag, now die nächsten vier Stunden. Ohne Angabe werden aktuelle und künftige Veranstaltungen angezeigt.

ai-enddate: Nur für mehrtägige Zeiträume mit ISO-Datum. Das Ende ist ein exakter Zeitpunkt: Ein Datum ohne Uhrzeit liegt auf 00:00 Uhr und schließt diesen Tag aus. Für „20.–22. Oktober“ also ai-startdate = 2026-10-20 und ai-enddate = 2026-10-22T23:59:00.
Relative Ausdrücke (tomorrow, next weekend) nie zusammen mit ai-enddate verwenden, weil sonst ein leerer Zeitraum entsteht.

Meta-Explorer: Datenbankabfragen testen und optimieren

Der META-Explorer ist Ihr praktisches Werkzeug, um Datenbankabfragen genauso wie die Meta-Tools selbst nachzustellen und zu testen. Diese für euch frei zugängliche Oberfläche ermöglicht es, exakt die in dieser Anleitung beschriebenen Parameter einzugeben und das Ergebnis der one.meta API-Abfrage in Echtzeit zu prüfen bzw. zu optimieren.

So nutzt Ihr den Meta-Explorer

Der META-Explorer ist unter folgendem Link abrufbar: https://developer.et4.de/explorer/

Vorgehensweise:

  1. Trage hier eure Experience und den entsprechenden License Key ein (falls euch diese nicht vorliegen, hilft euch unsere Kundenbetreuung oder euer zuständiger Projektmanager weiter)
  2. Wählt nun den gewünschten Type (POI, Event, Gastro, etc.)
  3. Definiere anschließend die gewünschten Parameter gemäß dieser Dokumentation:https://developer.et4.de/reference/current/#eT4META-search.html
  4. Testet die Abfrage und seht sofort die Ergebnisse (overallcount beschreibt dabei die gesamte Zahl der Ergebnisse der Anfrage, count ist die Anzahl der Ergebnisse, die aktuell angezeigt werden - diese ist standardmäßig bei 10).
Info
Die Anfrage an one.meta kann grundsätzlich alle verfügbaren Meta-Felder für die Filterung berücksichtigen. Ihr könnt somit nach allen Feldern suchen und filtern – etwa nach Keywords, Areas, Kategorien oder anderen Attributen. Entscheidend ist jedoch: Das Rückgabe-Template hat eine fest definierte Form (wie unter "Ausgabefelder bei Kategorien-Suchen" beschrieben).

Das heißt: Ihr könnt bei der Abfrage nach Keywords filtern, die Keywords selbst werden nicht im Ergebnis zurückgegeben. Die Filterkriterien werden trotzdem bei der Auswahl der Ergebnisse berücksichtigt. Diese Trennung zwischen Filterkriterien und Ausgabefeldern sorgt für optimale Performance und fokussierte Ergebnisse, die der KI-Assistent effektiv verarbeiten kann.

Erweiterte Suchmöglichkeiten mit dem Q-Parameter

Eine besondere Funktion bietet der Q-Parameter: Damit lassen sich nicht nur Kategorien abfragen, sondern auch weitere Felder, die über one.meta verfügbar sind – beispielsweise Keywords, Areas oder andere Metadaten. 

Mit q werden Felder der Datenbank gezielt durchsucht. Beispiele: category:"Rooftop Bar" (exakte Kategorie), keyword:…, area:…. Der Wert muss genau dem Namen in one.data entsprechen. Begriffe mit mehreren Wörtern gehören in Anführungszeichen, sonst liefert die Suche keine Treffer. Mehrere Bedingungen werden mit AND verknüpft. Ein einfaches Stichwort ohne Feldnamen (z. B. Apfelweinwirtschaft oder japanisch) durchsucht den Text der Einträge und ist unschärfer. Filterkriterien beeinflussen die Auswahl, werden aber nicht ausgegeben.

Info
Entsprechende Anpassungen oder Verfeinerungen der META-Tools nehmen wir gerne in Abstimmung mit euch vor. Auch eine Vor-Auswahl auf erlaubte Werte, Kategorien oder Ausprägungen ist hier möglich, z.B. um zwischen Restaurant, Café oder Bar zu unterscheiden, andere Kategorien aber gleichzeitig zu ignorieren.

Auch hier bietet unsere Dokumentation eine gute Übersicht der Möglichkeiten.

Grenzen der Abfrage und Datenpflege

  1. Gefiltert werden kann nur nach festen Feldern. Preise im Freitext (z. B. „Preisinformationen“) kann der Assistent lesen und wiedergeben, aber nicht danach filtern („unter 20 €“). Dafür ist ein festes Feld mit Zahlenwert nötig.
  2. Die Kategorien-Suche liefert nur ausgewählte Felder, die Detail-Suche alle. Informationen, die nicht im Ausgabeschema stehen, sieht der Assistent in der Liste nicht.
  3. Pro Suche werden nur wenige Treffer geliefert (limit). Bei Zeiträumen kann ein einzelner Tag die Liste füllen. Der Assistent sollte dann (per System-Prompt) weitere Tage anbieten.
  4. Änderungen an Tool-Parametern können nach dem Einspielen einige Minuten brauchen, bis sie im Assistenten wirken.