Avacai
Eine Coaching-Plattform, auf der Coaches ihren eigenen KI-Avatar personalisieren. Der Avatar steht ihren Klienten rund um die Uhr für Fragen zum Themengebiet des Coaches zur Verfügung. Das Fachwissen des Coaches bindet er über eine RAG-Datenbank ein.
Was es ist
Avacai ist eine Plattform für Coaches im deutschsprachigen Raum. Jeder Coach bringt sein eigenes Wissen ein: Methoden, Materialien, Leitfäden. Der Avatar beantwortet die Fragen der Klienten und stützt sich dabei nur auf das Wissen dieses einen Coaches. Die KI erweitert den Coach, sie ersetzt ihn nicht. Psychotherapie und Heilkunde sind ausdrücklich ausgeschlossen.
Das Projekt entsteht mit einem Geschäftspartner. Ich verantworte als CTO die Technik.
Wie es funktioniert
Technik
Spring Boot 4 auf Java 25 mit LangChain4j und Spring Modulith. Die Daten liegen in PostgreSQL mit Flyway und jOOQ, die Vektoren in Qdrant. Die Anmeldung kommt ohne Passwort aus, über Passkeys und Magic-Link. Ein Image wird erst freigegeben, wenn die Ende-zu-Ende-Tests in der CI grün sind.
Wissen per RAG statt Fine-Tuning
Das Wissen der Coaches steckt nicht im Modell, sondern in einer Wissensdatenbank. So bleibt es jederzeit korrigierbar. Der Coach lädt Markdown hoch, die Plattform zerlegt es in Wissenstexte, und der Coach prüft jeden Vorschlag, bevor etwas gespeichert wird. Geschnitten wird zuerst an Überschriften. In einer Messung fand dieser Schnitt die gesuchte Stelle in 13 von 14 Fällen unter den ersten vier Treffern, ein Schnitt durch ein Sprachmodell nur in 10 von 14.
Für eine Frage gehen die vier besten Treffer in den Prompt, streng getrennt nach Coach. Wissen und Leitfäden ordnet der Coach wie Ordner in einem Datei-Explorer, bis zu zehn Ebenen tief.
Der Coach sieht alles, was das Modell sieht
Eine feste Regel: Nichts erreicht das Sprachmodell, was der Coach nicht in der Oberfläche sehen und bearbeiten kann. Die Prompt-Texte liegen deshalb in der Datenbank statt im Code. Zu jedem Wissensstück hält die Plattform die Herkunft fest, mit Version und SHA-256-Prüfsumme.
Datenschutz
Coaching-Gespräche können Gesundheitsdaten berühren. Avacai ist deshalb von Anfang an auf Art. 9 DSGVO ausgelegt. Das Wissen der Coaches enthält keine Personendaten. US-Anbieter sind ausgeschlossen, für die Sprachmodelle ist Mistral aus Frankreich vorgesehen.
Stand
Gebaut sind die erste Iteration, der Wissensbaum, der Import und eine CI-Kette mit Ende-zu-Ende-Tests. Die Arbeit geht weiter, die Richtung des Projekts ist noch offen. Für Avacai habe ich außerdem lokale Transkriptionsmodelle gemessen, zu lesen in der STT-Messung.