Das Problem: Chatbots, die nichts wissen
Klassische Chatbot-Lösungen haben ein fundamentales Problem: Sie wissen nichts über die Website, auf der sie eingebunden sind. Sie beantworten generische Fragen, leiten den Besucher auf Kontaktformulare weiter oder geben Antworten, die nichts mit dem eigentlichen Angebot zu tun haben.
Der Grund ist technisch nachvollziehbar: Diese Dienste sind nicht mit den Inhalten der jeweiligen Website verbunden. Sie kennen keine Produkte, keine Preise, keine Öffnungszeiten, keine FAQs. Sie sind im Grunde genommen intelligente Weiterleitungsmaschinen.
Was ich gesucht habe, war etwas anderes: Ein Chatbot, der die Website liest, versteht und auf Basis dieser Inhalte antwortet — ohne manuelle Pflege, ohne Copy-Paste von FAQs, ohne externes Training.
Die Architektur: Wie inqiro funktioniert
Das Herzstück von inqiro ist ein dreistufiger Prozess: Crawlen, Verstehen, Antworten.
1. Content-Crawling
Nach der Installation scannt inqiro automatisch alle veröffentlichten Seiten, Beiträge und — sofern WooCommerce aktiv ist — auch Produkte. Der Crawler extrahiert den lesbaren Text, bereinigt ihn von HTML-Markup und teilt ihn in sogenannte Chunks auf: überschaubare Textabschnitte, die semantisch zusammengehören.
Dieser Prozess läuft in zwei Situationen automatisch: täglich über einen WordPress-Cron-Job und sofort, wenn ein Beitrag oder eine Seite veröffentlicht oder aktualisiert wird. Der Website-Betreiber muss nach der initialen Einrichtung nichts weiter tun.
2. Embeddings: Text wird zu Vektoren
Der zweite Schritt ist der entscheidende. Die gecrawlten Text-Chunks werden in sogenannte Embeddings umgewandelt — mathematische Vektoren, die die semantische Bedeutung eines Textes repräsentieren.
Was bedeutet das konkret? Zwei Texte, die inhaltlich ähnlich sind, erhalten ähnliche Vektoren — auch wenn sie nicht dieselben Wörter verwenden. Eine Frage wie „Wie viel kostet das?" und ein Produkttext mit „Preis: 49 Euro" werden als semantisch verwandt erkannt, obwohl sie keine gemeinsamen Wörter teilen.
Diese Vektoren werden in der WordPress-Datenbank gespeichert und ermöglichen eine blitzschnelle semantische Suche: Wenn ein Besucher eine Frage stellt, wird diese ebenfalls in einen Vektor umgewandelt und mit den gespeicherten Chunks verglichen. Die ähnlichsten Textabschnitte werden als Kontext an die KI übergeben.
3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Das Verfahren dahinter heißt Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG. Die KI erhält nicht einfach eine Frage — sie erhält die Frage zusammen mit den relevantesten Inhalten der Website als Kontext. Die Antwort basiert also auf echten Inhalten, nicht auf dem allgemeinen Weltwissen des Sprachmodells.
Das verhindert sogenannte Halluzinationen: Die KI erfindet keine Antworten, weil sie immer auf reale Textbausteine zurückgreift. Wenn eine Information nicht auf der Website vorhanden ist, sagt der Chatbot ehrlich, dass er es nicht weiß.
Die technische Umsetzung
Das Plugin folgt dem WordPress-Coding-Standard und nutzt ausschließlich WordPress-native Funktionen: wpdb für Datenbankoperationen, wp_remote_post() für HTTP-Anfragen, wp_handle_upload() für Datei-Uploads. Auf externe PHP-Bibliotheken wurde bewusst verzichtet — keine Composer-Dependencies in der Produktionsversion.
Die Architektur ist in spezialisierte Klassen aufgeteilt:
INQIRO_Crawler— Content-Extraktion und ChunkingINQIRO_Embeddings— Vektorisierung und semantische SucheINQIRO_Chat— Anfrageverarbeitung und KI-RoutingINQIRO_Widget— Frontend-Widget-RenderingINQIRO_REST— REST-API-Endpunkte
JavaScript-Frontend ohne jQuery
Das Chat-Widget ist in Vanilla JavaScript geschrieben — keine jQuery-Abhängigkeit, kein Framework-Overhead. Das hält die Ladezeit minimal und verhindert Konflikte mit anderen Plugins oder Themes.
Das Widget unterstützt Streaming-Antworten: Die KI-Antwort erscheint Zeichen für Zeichen — ähnlich wie bei ChatGPT — anstatt als kompletter Block. Technisch geschieht das über Server-Sent Events (SSE) mit einem Character-Queue-System, das unabhängig von der Chunk-Größe der API-Antwort eine gleichmäßige Darstellung sicherstellt.
E2E-Testing mit Playwright
Das Plugin ist mit einer umfangreichen End-to-End-Test-Suite abgesichert, die über 350 Tests umfasst. Die Tests simulieren echte Browser-Interaktionen: Widget öffnen, Nachrichten senden, Bot-Antworten empfangen, Admin-Einstellungen ändern. Vor jedem Release läuft die komplette Suite durch — kein Commit ohne grünes Ergebnis.
Das Freemium-Modell: Was kostenlos ist, was nicht
inqiro ist auf WordPress.org als vollständig funktionsfähiges Free-Plugin verfügbar — kein Bait-and-Switch, keine deaktivierten Features. Die kostenlose Version enthält automatisches Content-Crawling, KI-Antworten basierend auf Website-Inhalten, ein anpassbares Chat-Widget, Gesprächsverlauf, DSGVO-Features und 50 Chats pro Monat.
Für professionelle Nutzung gibt es auf inqiro.de erweiterte Pläne:
- Pro (29 €/Monat): 5.000 Chats, Lead-Erfassung, proaktive Nachrichten, Branding entfernen, Flow Builder
- Business (79 €/Monat): 20.000 Chats, eigener API-Key, WooCommerce-Integration, Gesprächsübergabe an Agenten, Live-Chat-Inbox, Kalender-Integration