KI in der Wissensdatenbank des GLPI: vom gelösten Ticket zum fertigen Artikel

AI Assist von NexTool verbindet künstliche Intelligenz mit der Wissensdatenbank des GLPI: Es schlägt Artikel vor, bevor der Benutzer das Ticket erstellt, zitiert in der Antwort den richtigen Artikel, macht aus gelösten Tickets Artikelentwürfe und erfindet nichts, wenn kein Material vorhanden ist. Wie es funktioniert, wie Sie es aktivieren und wo die Grenzen liegen.

In diesem Artikel8 Abschnitte

Die meisten Wissensdatenbanken sterben auf dieselbe Weise: Niemand schreibt auf, was er schon zehnmal gelöst hat, und niemand liest, was geschrieben wurde. Das Modul AI Assist von NexTool nutzt künstliche Intelligenz, um diesen Kreislauf direkt im GLPI zu schließen: Der richtige Artikel erscheint, bevor das Ticket erstellt wird, die Antwort des Technikers zitiert die Wissensdatenbank, und das gelöste Ticket wird zum Artikelentwurf, der nur noch geprüft werden muss.

Das Problem

Das Wissen eines Service Desks ist über die Aufgaben und Lösungen der Tickets verstreut. Einen Artikel zu schreiben erfordert Zeit, die der Techniker mitten in der Warteschlange nicht hat, also bleibt die Lösung nur in diesem einen Ticket festgehalten und geht verloren. Auf der anderen Seite erstellt der Benutzer ein Ticket für etwas, das ein Artikel in einer Minute lösen würde, weil er den Artikel nicht findet, wenn er ihn braucht.

Eine generische KI dazwischenzuschalten löst das nicht von allein. Ein Assistent, der immer irgendetwas zurückgibt, erfindet Schritte, wenn kein Material vorhanden ist, schlägt Artikel ohne Bezug vor und macht aus einem Testticket ein „Verfahren“. In der Wissensdatenbank ist das schlimmer, als gar nichts zu haben: Es wird zu falscher Information mit offiziellem Anstrich.

Wie AI Assist mit der Wissensdatenbank arbeitet

AI Assist ist ein kostenloses Modul des NexTool-Plugins. Es funktioniert mit OpenAI, Google Gemini oder Anthropic Claude, mit dem API-Schlüssel Ihres Unternehmens, und greift an sechs Stellen des Supportprozesses ein.

1. Vor dem Ticket: vorgeschlagene Artikel im Formular

Während die Person das Problem in einem Formular des GLPI 11 oder im Ticketformular beschreibt, sucht das Modul in der Wissensdatenbank nach passenden Artikeln und zeigt direkt unter der gerade ausgefüllten Frage ein Panel an. Die Suche kombiniert den eingegebenen Text, die mit der Kategorie der Wissensdatenbank verknüpfte Ticketkategorie und die Schlüsselwörter jedes Artikels und beachtet dabei die normale Sichtbarkeit der Artikel im GLPI.

Über die Schaltfläche KI fragen formuliert das Modul aus den gefundenen Artikeln eine kurze Antwort mit Quellenangabe. Die Person entscheidet, ob das ihr Problem gelöst hat oder ob sie das Ticket trotzdem erstellt, und beide Entscheidungen werden erfasst: So wird gemessen, wie viele Tickets die Wissensdatenbank verhindert hat.

Formular des GLPI 11, das einen Artikel aus der Wissensdatenbank vorschlägt, während der Benutzer das Problem beschreibt, bevor das Ticket erstellt wird
Im Formular zum Zurücksetzen des Passworts erscheint der richtige Artikel, während die Person das Problem beschreibt.

2. Bei der Erstellung: automatische Triage mit Quelle

Bei aktivierter automatischer Triage wird jedes neue Ticket im Hintergrund analysiert. Wenn es einen Artikel oder ein früheres Ticket zum selben Problem gibt, speichert das Modul eine private Folgeaktion mit einem möglichen Lösungsweg und gibt an, woher er stammt. Der Techniker beginnt die Bearbeitung mit einem Hinweis, und der Anforderer sieht davon nichts.

Automatische Triage: Die erste Folgeaktion des Tickets ist ein von der KI erzeugter möglicher Lösungsweg, mit dem Artikel der Wissensdatenbank als Quelle
Die erste Interaktion im Ticket ist der von der KI vorgeschlagene Lösungsweg, mit dem Artikel der Wissensdatenbank als Quelle.

3. In der Bearbeitung: eine Antwort, die den Artikel zitiert

Der Antwortvorschlag konsultiert die Wissensdatenbank, bevor er schreibt. Wenn ein Artikel den Fall löst, folgt die Antwort dessen Vorgehen und zitiert ihn mit Titel. Beim Einfügen des Vorschlags in den Editor werden nur die tatsächlich zitierten Artikel mit dem Ticket verknüpft, was die Nutzungsstatistik der Wissensdatenbank ehrlich hält.

Von der KI aus dem Ticketverlauf erzeugter Antwortvorschlag, der den Artikel der Wissensdatenbank zitiert, der das Problem löst
Die vorgeschlagene Antwort zitiert den Artikel der Wissensdatenbank, der das Problem behandelt.

4. Nach der Lösung: Das Ticket wird zum Artikel

In einem gelösten oder geschlossenen Ticket erzeugt die Schaltfläche KB-Artikel (KI) einen Entwurf aus dem, was erfasst wurde. Die KI identifiziert das Problem anhand von Kategorie, Titel und Beschreibung, prüft, ob die Aufgaben und die Lösung dieses Problem tatsächlich lösen, und schreibt erst dann, gegliedert in Problem, Ursache, Schritt-für-Schritt-Lösung und Überprüfung.

Der Entwurf wird formatiert angezeigt, so wie er veröffentlicht aussehen wird, und zeigt ähnliche Artikel, die bereits in der Wissensdatenbank existieren, um Dubletten zu vermeiden. Nach der Bestätigung wird der Artikel als unveröffentlicht angelegt, mit dem Ursprungsticket verknüpft und ohne jegliche personenbezogenen Daten. Die Feinarbeit erfolgt im Editor des GLPI selbst.

Aus dem gelösten Ticket erzeugter Entwurf eines Artikels der Wissensdatenbank, mit Problem, Ursache, Lösung und Überprüfung
Entwurf aus einem Outlook-Ticket, mit der Konfidenz der KI und den bereits vorhandenen ähnlichen Artikeln.

5. Im Artikeleditor: Schreibassistent

Beim Bearbeiten eines beliebigen Artikels der Wissensdatenbank schlägt eine Leiste von AI Assist Titel, Schlüsselwörter und eine Gliederung in Abschnitte vor, außerdem die Kurzbeschreibung, die im Katalog des GLPI 11 verwendet wird. Alles erscheint neben dem aktuellen Text und wird erst in den Artikel übernommen, wenn Sie auf Anwenden klicken: Der Assistent speichert nie selbstständig.

KI-Assistent im Artikeleditor: Verbesserung der Formatierung mit Vorher-Nachher-Vergleich
Formatierung verbessern: vorher und nachher nebeneinander, bevor Sie anwenden.
KI-Assistent im Artikeleditor: Titelvorschläge zum Auswählen und Anwenden
Drei Titelvorschläge zum Auswählen und Anwenden.

6. Lücken in der Wissensdatenbank: was noch geschrieben werden muss

Eine tägliche Routine gleicht die gelösten Tickets pro Kategorie mit den vorhandenen Artikeln ab. Eine Kategorie mit vielen Tickets und keinem Artikel wird zur Lücke, mit Hinweis an die Administratoren und, bei den größten, einem vorbereiteten Entwurf aus den Tickets, die die Lösung am besten dokumentiert haben. Dieselbe Routine weist auf Artikel hin, die veraltet wirken, und auf Artikel, die nie verwendet wurden.

Wenn die KI nichts vorschlägt (und warum das gut ist)

In einer Wissensdatenbank zählt vor allem Vertrauen. Deshalb wurde AI Assist so gebaut, dass es schweigt, wenn kein Material vorhanden ist:

  • Artikel aus dem Ticket: nur bei gelösten oder geschlossenen Tickets und nur, wenn die Aufgaben und die Lösung beschreiben, was getan wurde. Nicht ausgefüllter Text einer Lösungsvorlage und Höflichkeitsnachrichten zählen nicht. Ohne Inhalt lautet die Antwort „Kein relevanter Inhalt für die Erstellung eines Wissensdatenbankartikels“, mit Begründung, und es erfolgt kein KI-Aufruf.
  • Triage: Testtickets oder Tickets ohne beschriebenes Problem werden nicht triagiert, ein Artikel ohne echten Bezug zum Thema dient nicht als Quelle, und jeder vorgeschlagene Schritt muss angeben, aus welchem Artikel oder Ticket er stammt, mit ausreichender Konfidenz. Fehlt einer dieser Punkte, wird keine Folgeaktion gespeichert.
  • Lücken: Tickets, deren Lösung nur aus dem Vorlagentext besteht, fließen nicht als Material in den Entwurf ein.

In der Praxis vertraut der Techniker dem, was die KI speichert, weil sie nicht speichert, was sie nicht weiß.

Datenschutz und Kosten

  • Eigener Schlüssel: Die Aufrufe gehen von Ihrem GLPI direkt an den gewählten Anbieter, ohne Zwischenstelle. Der Schlüssel wird im GLPI verschlüsselt gespeichert.
  • Personenbezogene Daten: Standardmäßig werden Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und CPF/CNPJ vor dem Versand durch Platzhalter ersetzt, und die erzeugten Artikel enthalten nie personenbezogene Daten.
  • Verbrauch: Jeder KI-Aufruf wird mit Tokens, Funktion und Benutzer protokolliert, und die automatischen Routinen (Triage und Lücken) haben ein tägliches Token-Limit.
  • Sprache: Die KI antwortet in der Sprache der Person, die das GLPI gerade nutzt.

So aktivieren Sie es

  1. Installieren Sie das NexTool-Plugin im GLPI und aktivieren Sie das Modul AI Assist unter Plugins > NexTool > Module.
  2. Wählen Sie im Reiter Konnektoren den Anbieter, geben Sie den API-Schlüssel ein und behalten Sie das empfohlene Modell bei.
  3. Aktivieren Sie im Reiter Funktionen die Wissensdatenbank-Funktionen, die das Team nutzen wird.
  4. Geben Sie in der Berechtigungsmatrix von NexTool jede Aktion pro Profil frei, einschließlich der Artikelvorschläge für das Self-Service-Profil.
  5. Verknüpfen Sie im Reiter Wissensdatenbank die Ticketkategorien mit den Kategorien der Wissensdatenbank und wählen Sie, in welchen Formularen der Vorschlag erscheint.
  6. Richten Sie für Triage und Lücken einen Dienstbenutzer ein und prüfen Sie, ob der Cron des GLPI aktiv ist. Beide sind standardmäßig deaktiviert.

Für wen es geeignet ist

Für Service-Desk-Teams, die bereits eine Wissensdatenbank haben, auch eine kleine, und möchten, dass sie genutzt wird; für Betriebe mit vielen wiederkehrenden Tickets (Passwort, E-Mail, Drucker, Zugriff), die der Benutzer selbst lösen kann; und für Teams, die gut lösen, aber wenig dokumentieren, wo der Artikel aus dem Ticket den Schreibaufwand in eine Prüfarbeit verwandelt.

Wenn es noch keine Wissensdatenbank gibt, beginnen Sie mit den Grundlagen in Wissensdatenbank im GLPI: wie Sie sie aufbauen und das Team einbinden. Die Lücken und der Artikel aus dem Ticket helfen, die Wissensdatenbank vom ersten Tag an zu füllen.

Kompatibilität

  • GLPI: 10 und 11 (der Vorschlag in den nativen Formularen gibt es ab GLPI 11)
  • Tarif: kostenlos; die KI-Kosten sind die Ihres Anbieters
  • Plugin: NexTool 6.14.0 oder höher

Nächster Schritt

Alle Funktionen finden Sie auf der Seite von AI Assist, einschließlich der Ticketzusammenfassung und der Stimmungsanalyse, die wir in So nutzen Sie KI, um Tickets im GLPI zusammenzufassen und zu beantworten vorgestellt haben. AI Assist ist Teil von NexTool, einem Ökosystem von Modulen, das das GLPI ohne Code-Anpassungen erweitert. Sprechen Sie mit dem Team für eine Demonstration.


Geprüft vom Team der NexTool Solutions. Die Screenshots stammen aus dem GLPI mit dem NexTool-Plugin in einer Demo-Umgebung.

Häufig gestellte Fragen

Nein. Das Modul erzeugt aus dem gelösten Ticket einen Entwurf und legt den Artikel als unveröffentlicht an, mit dem Ursprungsticket verknüpft. Ein Techniker prüft ihn, passt ihn im Editor des GLPI an und veröffentlicht ihn. Auch der Assistent im Editor übernimmt einen Vorschlag erst, wenn Sie auf Anwenden klicken.

Weil das Ticket nicht dokumentiert, wie das Problem gelöst wurde. Das Modul verlangt ein gelöstes oder geschlossenes Ticket und Aufgaben oder eine Lösung, die beschreiben, was getan wurde; nicht ausgefüllter Vorlagentext und Höflichkeitsnachrichten zählen nicht. Erfassen Sie die ausgeführte Aufgabe und die Lösung, dann wird der Entwurf erzeugt.

Ja. Die Berechtigung für Vorschläge aus der Wissensdatenbank kann dem Self-Service-Profil erteilt werden, und das Panel erscheint in den Formularen des GLPI 11 und im Ticketformular. Wer welchen Artikel sieht, folgt der normalen Sichtbarkeit der Wissensdatenbank im GLPI.

OpenAI, Google Gemini oder Anthropic Claude, mit dem API-Schlüssel Ihres Unternehmens. Das Modul ruft die Modellliste des Anbieters ab und zeigt das empfohlene Modell bereits an.

Der benötigte Text geht von Ihrem GLPI direkt an den gewählten Anbieter, ohne Zwischenstelle. Standardmäßig werden Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und CPF/CNPJ vor dem Versand durch Platzhalter ersetzt, und die erzeugten Artikel enthalten nie personenbezogene Daten. Behandeln Sie die Wahl des Anbieters in regulierten Umgebungen als Datenschutzentscheidung (LGPD).

Das Modul ist kostenlos. Die Kosten entstehen durch den Token-Verbrauch bei Ihrem KI-Anbieter; jeder Aufruf wird im Modul protokolliert, und die automatischen Routinen haben ein tägliches Token-Limit.

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