Live System Blueprint
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Functional Layers & AI Orchestration
1. Trend Discovery & Discovery Layer
Die Discovery-Phase wird durch den Creative Copilot automatisiert. n8n aggregiert hierbei Daten aus zwei Hauptquellen: Google Trends für das Suchverhalten und spezialisierte RSS-Feeds der Reifenbranche. Ein AI-Agent bewertet diese Impulse in Echtzeit auf lokaler Relevanz.
Tech Stack: n8n Workflow-Engine, Google Trends API, RSS-Aggregator.
Discovery Power:
- ✓ Frühzeitiges Erkennen von Wechsel-Saisons
- ✓ Automatischer Import von Branchen-News
- ✓ Themen-Ranking nach Suchvolumen
- ✓ Native Integration ohne ChatGPT-Umwege
2. Semantic Knowledge Base (Wissens Lugge)
Für maximale Fakten-Sicherheit nutzt das System Retrieval Augmented Generation (RAG). Statt auf externes Wissen zu vertrauen, greift der Wissens Lugge exklusiv auf die vektorisierte Knowledge-Base von Reifen-Lorenz zu. Dies eliminiert Halluzinationen vollständig.
AI Engine: Google Vertex AI, Gemini 1.5 Flash, Vector Search.
System-Stabilität:
- ✓ Ground Truth Prinzip (Zero-Hallucination)
- ✓ Gemini 1.5 Flash für Low-Latency Processing
- ✓ Hochpräzise Antworten zu Reifenspezifikationen
- ✓ Skalierbare Vektor-Datenbank in der Google Cloud
3. Multi-Channel Factory & Branding
Die finale Content-Erstellung erfolgt durch spezialisierte Multimodale AI-Agents. Diese transformieren die geprüften Daten in Formate für Instagram, LinkedIn oder das Lexikon. Dabei sorgt das System für automatisiertes Asset-Management und CD-konformes Branding.
Tech: Firebase Firestore, Next.js Frontend, GCS Asset-Storage.
Automation-Vorteil:
- ✓ Deterministic CD-Branding (Logos/Farben)
- ✓ Automatisierte Metadata- & Slug-Generierung
- ✓ Zentrales Asset-Repository für alle Kanäle
- ✓ Nahtlose n8n Integration (Webhook Orchestration)
Strategic Advantage
Vom statischen Archiv zur lebenden Content-Maschine. Durch die Kombination aus Markt-Discovery (RSS/Trends) und der stabilen Wahrheit von Gemini 1.5 Flash schaffen wir ein autarkes, faktenbasiertes Ökosystem für Reifen Lorenz.