TYPO3-Extension · undkonsorten/easychat

Der Open-Source-KI-Chatbot für TYPO3

EasyChat bringt einen KI-Assistenten auf Ihre TYPO3-Website, ohne Chat-Plattform eines Drittanbieters. Gespräche werden nur in Ihrer TYPO3-Datenbank gespeichert. Sie brauchen nur TYPO3 und einen LLM-Endpunkt.

composer require undkonsorten/easychat

TYPO3 12.4, 13.4 & 14 · PHP 8.2 – 8.5 · Symfony AI · Deep Chat · GPL

EasyChat-Assistent Online · antwortet aus dieser Website

Gespräche werden nur in der TYPO3-Datenbank dieser Website gespeichert.

Live-Demo

Die vier Varianten ausprobieren


Mit eigenem Styling oder im Deep-Chat-Standard, mit oder ohne eingebautes Consent-Modal. Alle Varianten laufen auf dieser Website.

Warum EasyChat

Chatbots sind überall. Aber zu welchem Preis?


Typischer SaaS-Chatbot

  • Gespräche werden außerhalb Ihrer Infrastruktur verarbeitet
  • Abhängigkeit von einer Plattform
  • Laufende Gebühren pro Platz, Nachricht oder Monat
  • Keine Kontrolle über Modell und Datenspeicherung

EasyChat

  • Chats nur in Ihrer TYPO3-Datenbank gespeichert
  • 100 % Open Source, Installation per Composer
  • Keine Plattformgebühren, Sie zahlen nur Ihr LLM
  • Freie Modellwahl, jederzeit wechselbar
12 · 13 · 14 unterstützte TYPO3-Versionen
8.2 – 8.5 PHP-Versionen in der CI
5 DBs SQLite, MariaDB, MySQL, PostgreSQL + Qdrant als Vektordatenbank
100 % Open Source auf GitHub und im TER

Funktionen

Natives TYPO3 vom Widget bis ins Backend


Inhaltselement, Datensätze, Reactions, Scheduler und Fluid. Redakteure und Integratoren arbeiten mit dem, was sie schon kennen.

Chat-Widget überall

Das Chatbot-Inhaltselement auf jeder Seite einfügen und im FlexForm konfigurieren. Begrüßung, Platzhalter und Beschriftungen sind übersetzbar.

Datenschutz von Anfang an

Drei Consent-Modi, eine zufällige Session-ID und die Nachrichten. Mehr nicht. Ein Scheduler-Task löscht alte Chats automatisch.

Ihr Modell, Ihre Wahl

Jeder OpenAI-kompatible Endpunkt über Symfony AI. Den Anbieter wechseln Sie mit einem einzigen Datensatz. Die Modellliste lädt live vom Anbieter.

Antworten aus Ihren Inhalten

Retrieval-Augmented Generation mit EXT:index und Qdrant. Seiten, Inhalte und Dateien werden zum Wissen des Bots. Nur öffentliche Inhalte werden eingebettet.

Backend-Modul

Sessions durchsuchen, ganze Gespräche lesen, als CSV exportieren oder löschen. Redakteure können auf Anfrage eine einzelne Session entfernen.

Hosting in Europa

Betrieb mit deutschem KI-Hosting wie mittwald und gpt-oss-120b, mit Mistral oder mit einem komplett selbst gehosteten Modell.

Einrichtung

In vier Schritten startklar


Optional: Scheduler-Task zum Aufräumen · Gestaltetes Template per statischem TypoScript · RAG mit EXT:index und Qdrant. Vollständige Dokumentation

  1. Installieren

    composer require undkonsorten/easychat

  2. LLM konfigurieren

    Einen EasyChat-Konfigurationsdatensatz mit URL, API-Key, Modell und System-Prompt anlegen.

  3. Reaction anlegen

    Eine TYPO3-Reaction vom Typ EasyChat anlegen, die auf die Konfiguration zeigt.

  4. Chatbot platzieren

    Das Chatbot-Inhaltselement einfügen und Reaction-URL und Secret eintragen. Fertig.

Bewährt in der Praxis

Kein Prototyp. Längst im Einsatz.


Datenschutz geprüft

Geprüft und freigegeben von den Datenschutzbeauftragten von PricewaterhouseCoopers (PwC).

Im Live-Betrieb

EasyChat läuft produktiv und beantwortet jeden Tag Fragen echter Besucherinnen und Besucher.

Support von undkonsorten

Kostenlos nutzbar. Hilfe, wenn Sie sie brauchen.


EasyChat ist Open Source und bleibt es. Wenn Sie einen Partner für Ihr Projekt suchen, hilft Ihnen das Team, das die Extension entwickelt, bei Planung und Betrieb.

Beratung zu Modell und Hosting

Welches LLM zu Ihren Inhalten und Datenschutzanforderungen passt und wo es laufen sollte: europäisches KI-Hosting oder Ihr eigener Server.

Einrichtung und Design-Integration

Installation, Reaction und Konfiguration sowie ein Chat-Widget in Ihrem Corporate Design.

Wissensbasis und System-Prompt

Indexierung Ihrer Seiten und Dateien für RAG und ein System-Prompt, der den Bot beim Thema und in Ihrem Ton hält.

Roadmap

Was als Nächstes kommt

  • Besseres RAG-Indexing für mehr Inhaltstypen (tt_content, FAQs)
  • Weitere Vektordatenbanken (PostgreSQL, Redis)
  • Bewertung von Antworten zur Verbesserung der Wissensbasis
  • Gesprächsauswertung im Backend