Skip to content

mhmdgazzar/gkv-chatbot

BranchesTags

Repository files navigation

GKV Assistent — KI-Chatbot für die gesetzliche Krankenversicherung

GKV Assistent

KI-Chatbot & Voicebot für die gesetzliche Krankenversicherung in Deutschland
AI-powered chatbot & voicebot for German statutory health insurance (GKV)

Live Demo Deutsch PHP 8.2+ CodeIgniter 4.7 AWS Bedrock MIT Lizenz

Was ist der GKV Assistent?

Der GKV Assistent ist ein Open-Source KI-Chatbot und Voicebot, der Fragen zur gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) in Deutschland beantwortet. Er nutzt eine kuratierte Wissensdatenbank auf Basis von SGB V und SGB XI und generiert faktenbasierte Antworten — ohne Halluzinationen.

English: An open-source AI chatbot and voicebot for German statutory health insurance. Uses a curated knowledge base (SGB V / SGB XI) with LLM-powered responses, voice input, and real-time streaming. Ideal for Krankenkassen, InsurTech startups, and healthcare providers.

Einsatzgebiete

  • Krankenkassen — Automatisierter Kundenservice für GKV-Versicherte
  • InsurTech — Fertige Wissensbasis für Versicherungs-Chatbots
  • Healthcare Providers — Patienteninformation zu Leistungen und Rechten
  • Forschung & Lehre — Referenzimplementierung für KI im Gesundheitswesen

Kernprinzipien

  • ⬛ Kassenunabhängig — Vertritt keine bestimmte Krankenkasse
  • ⬛ Faktenbasiert — Antworten nur auf Basis der bereitgestellten Wissensbasis
  • ⬛ Keine erfundenen URLs — Generiert keine Links oder Kontaktdaten
  • ⬛ Spracheingabe & Sprachausgabe — Browser-native Voice-Interaktion (Deutsch)
  • ⬛ Datenschutzkonform — Keine Speicherung personenbezogener Nutzerdaten

Funktionen

Funktion Beschreibung
KI-Chatbot LLM-gestützte Antworten auf Basis einer kuratierten GKV-Wissensdatenbank
Voicebot Browser-native Spracheingabe (Speech-to-Text) und Sprachausgabe (Text-to-Speech) auf Deutsch
Keyword-Retrieval Relevante Wissensdateien werden automatisch anhand der Nutzerfrage ausgewählt
SSE-Streaming Antworten werden zeichenweise gestreamt (Typing-Effekt)
Rate Limiting 10 Anfragen pro Minute pro Nutzer (IP-basiert)
Wissenbank-Viewer Interaktive Übersicht aller Wissensdateien
Sicherheitsanalyse Governance & Safety Dokumentation

Projektstruktur

gkv-chatbot/
│
├── app/
│   ├── Controllers/
│   │   ├── BaseController.php        # Basis-Controller
│   │   ├── Chat.php                  # ◼ Chat-API (Systemprompt, SSE-Stream, Rate Limiting)
│   │   └── Home.php                  # Startseite → chat View
│   │
│   ├── Libraries/
│   │   ├── BedrockClient.php         # ◼ AWS Bedrock Client (cURL + SigV4)
│   │   └── WissenBank.php            # ◼ Keyword-basierte Kontextauswahl
│   │
│   ├── Views/
│   │   └── chat.php                  # ◼ Frontend (HTML/CSS/JS + Voice)
│   │
│   └── Config/
│       ├── Routes.php                #   API-Routen
│       └── ...                       #   CodeIgniter Konfiguration
│
├── wissenBank/                       # ◼ Wissensdatenbank (10 Markdown-Dateien)
│   ├── 01_gkv_system.md              #   GKV-System, SGB V, Kassenarten
│   ├── 02_versicherungsarten.md      #   Pflicht-/Familien-/freiwillige Versicherung
│   ├── 03_beitraege.md               #   Beitragssätze, Grenzen, Zuzahlungen
│   ├── 04_leistungen_vorsorge.md     #   Pflichtleistungen, Vorsorge, Prävention
│   ├── 05_krankengeld.md             #   Krankengeld, eAU, Kinderkrankengeld
│   ├── 06_pflege.md                  #   Pflegegrade, Pflegegeld, SGB XI
│   ├── 07_zahngesundheit.md          #   Zahnersatz, Bonusheft, Kieferorthopädie
│   ├── 08_schwangerschaft_familie.md #   Schwangerschaft, U-Untersuchungen
│   ├── 09_digitale_services.md       #   ePA, DiGA, E-Rezept, eGK
│   └── 10_rechte_beschwerden.md      #   Widerspruch, Patientenrechte, UPD
│
├── public/
│   ├── index.php                     #   Einstiegspunkt
│   ├── wissenbank.html               #   Wissenbank-Viewer
│   └── gov_safety.html               #   Sicherheitsanalyse
│
├── docs/
│   └── screenshot.png                #   Screenshot für README
│
├── .env.example                      #   Beispiel-Konfiguration
├── composer.json                     #   PHP-Abhängigkeiten
├── LICENSE                           #   MIT-Lizenz
└── README.md                         #   Diese Datei

Architektur

flowchart TB
    subgraph CLIENT["Browser"]
        UI["Chat-Interface<br><em>HTML / CSS / JS</em>"]
        STT["Spracheingabe<br><em>Web Speech API</em>"]
        TTS["Sprachausgabe<br><em>Web Speech API</em>"]
    end

    subgraph SERVER["CodeIgniter 4"]
        RL["Rate Limiter<br><em>10 req/min/IP</em>"]
        CHAT["Chat Controller<br><em>POST /api/chat</em>"]
        WB["WissenBank<br><em>Keyword-Matching</em>"]
        BC["BedrockClient<br><em>cURL + SigV4</em>"]
    end

    subgraph WISSEN["Wissensdatenbank"]
        MD["10 × Markdown<br><em>~30 KB · SGB V/XI</em>"]
    end

    subgraph AWS["AWS Bedrock"]
        LLM["Amazon Nova Lite<br><em>eu-central-1</em>"]
    end

    UI -- "Frage (JSON)" --> RL
    STT -.-> UI
    RL --> CHAT
    CHAT -- "selectContext()" --> WB
    WB -- "liest" --> MD
    WB -- "Kontext" --> CHAT
    CHAT -- "Systemprompt + Kontext + Frage" --> BC
    BC -- "HTTPS + SigV4" --> LLM
    LLM -- "Antwort" --> BC
    BC -- "Text" --> CHAT
    CHAT -- "SSE Stream" --> UI
    UI -.-> TTS

    style CLIENT fill:#f8f8f8,stroke:#000,color:#000
    style SERVER fill:#f0f0f0,stroke:#000,color:#000
    style WISSEN fill:#e8e8e8,stroke:#000,color:#000
    style AWS fill:#e0e0e0,stroke:#000,color:#000
Loading

Antwort-Pipeline

flowchart LR
    A["Nutzerfrage<br><em>Text oder Sprache</em>"] --> B["Keyword-<br>Analyse"]
    B --> C["Kontext-<br>Auswahl"]
    C --> D["Prompt-<br>Erstellung"]
    D --> E["LLM-<br>Anfrage"]
    E --> F["SSE-<br>Streaming"]

    style A fill:#000,stroke:#000,color:#fff
    style B fill:#222,stroke:#000,color:#fff
    style C fill:#444,stroke:#000,color:#fff
    style D fill:#666,stroke:#000,color:#fff
    style E fill:#888,stroke:#000,color:#fff
    style F fill:#aaa,stroke:#000,color:#000
Loading

Ablauf im Detail:

  1. Sprach- oder Texteingabe — Nutzerfrage per Tastatur oder Spracheingabe (Web Speech API, Deutsch)
  2. Rate Limiting — IP-basierte Begrenzung auf 10 Anfragen pro Minute
  3. Keyword-Analyse — Die Nutzerfrage wird analysiert und mit dem Keyword-Index abgeglichen
  4. Kontext-Auswahl — Die relevantesten Wissensdateien werden nach Score sortiert ausgewählt (max. 30.000 Zeichen)
  5. Prompt-Erstellung — Systemprompt + Wissensbasis-Kontext + Chatverlauf werden zusammengesetzt
  6. LLM-Anfrage — AWS Bedrock wird via SigV4-signiertem HTTPS-Request angefragt
  7. SSE-Streaming — Die Antwort wird in 8-Byte-Blöcken per Server-Sent Events gestreamt
  8. Sprachausgabe — Optionale Text-to-Speech Ausgabe der Bot-Antwort

Wissensdatenbank

Die Wissensdatenbank besteht aus 10 kuratierten Markdown-Dateien mit insgesamt ~30 KB Inhalt. Alle Informationen basieren auf den gesetzlichen Grundlagen (SGB V, SGB XI) und sind kassenunabhängig.

# Datei Thema Schlüsselwörter
01 gkv_system GKV-Überblick Solidarprinzip, G-BA, Kassenarten
02 versicherungsarten Mitgliedschaft Pflicht, freiwillig, Familie, PKV
03 beitraege Beitragssätze Zusatzbeitrag, Grenzen, Zuzahlungen
04 leistungen_vorsorge Leistungen Vorsorge, Impfungen, Hilfsmittel
05 krankengeld Krankengeld eAU, 78 Wochen, Kinderkrankengeld
06 pflege Pflegeversicherung Pflegegrade, Pflegegeld, MD
07 zahngesundheit Zahngesundheit Festzuschuss, Bonusheft, PZR
08 schwangerschaft_familie Familie Mutterschaftsgeld, U-Untersuchungen
09 digitale_services Digitales ePA, DiGA, E-Rezept, eGK
10 rechte_beschwerden Beschwerden Widerspruch, UPD, BAS, Sozialgericht

Installation

Voraussetzungen

  • PHP 8.2+ mit cURL-Erweiterung
  • Composer
  • AWS-Konto mit Zugriff auf Amazon Bedrock (Region eu-central-1)

Einrichtung

# Repository klonen
git clone https://github.com/mhmdgazzar/gkv-chatbot.git
cd gkv-chatbot

# Abhängigkeiten installieren
composer install

# Konfiguration erstellen
cp .env.example .env

# .env bearbeiten: AWS-Zugangsdaten eintragen
nano .env

# Entwicklungsserver starten
php spark serve --port 8080

Anschließend im Browser öffnen: http://localhost:8080

Konfiguration

Alle Einstellungen werden über die .env-Datei gesteuert:

# AWS Bedrock Zugangsdaten
AWS_ACCESS_KEY_ID     = YOUR_KEY
AWS_SECRET_ACCESS_KEY = YOUR_SECRET
AWS_REGION            = eu-central-1
BEDROCK_MODEL_ID      = eu.amazon.nova-lite-v1:0

API-Endpunkte

Methode Pfad Beschreibung
POST /api/chat Chat-Nachricht senden (SSE-Response)
GET /api/health Systemstatus prüfen
GET /api/wissen/{datei} Wissensdatei lesen

Technologie

Komponente Technologie
Backend PHP 8.2 · CodeIgniter 4.7
LLM AWS Bedrock · Amazon Nova Lite
Authentifizierung AWS SigV4 (eigene Implementierung)
Frontend Vanilla HTML · CSS · JavaScript
Spracheingabe Web Speech API · Speech-to-Text (Deutsch)
Sprachausgabe Web Speech API · Text-to-Speech (Deutsch)
Schriftart Inter (Google Fonts)
Icons Phosphor Icons

Schlüsselwörter / Keywords

KI-Chatbot · Voicebot · Künstliche Intelligenz · Gesetzliche Krankenversicherung · GKV · SGB V · SGB XI · Krankenkasse · Health Insurance Germany · AI Chatbot · Healthcare Chatbot · Voice Assistant · Conversational AI · InsurTech · Kundenservice · AWS Bedrock · LLM · Speech-to-Text · Text-to-Speech · CodeIgniter · PHP · Open Source

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

About

KI-Chatbot & Voicebot für die gesetzliche Krankenversicherung (GKV) in Deutschland — AI chatbot for German statutory health insurance with voice input, knowledge-grounded responses, and SSE streaming. Built with PHP, CodeIgniter 4, and AWS Bedrock.

www.gkv.gazzar.de

Topics

php text-to-speech codeigniter chatbot sse germany healthcare speech-to-text knowledge-base health-insurance deutschland conversational-ai voicebot krankenversicherung insurtech ai-chatbot llm gkv aws-bedrock kundenservice

Resources

Readme

License

MIT license
Activity

Stars

1 star

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages