Yoveletta – Schweizer Cloud-Kassensystem mit eigenem KI-Assistenten

Vollständiger Web-Relaunch für Yoveletta: Next.js 16, React 19, Tailwind v4 — kombiniert mit einem eigenen Llama-3.3-70B-RAG-Chatbot, der ausschließlich auf 17 Yoveletta-PDFs trainiert ist. Streaming-Antworten in Echtzeit, alles in der Schweiz gehostet.

Yoveletta verkauft kein Kassensystem 'von der Stange', sondern eine Branchenlösung für Gastronomie, Einzelhandel und Dienstleister — vom Foodtruck über die Bäckerei bis zur Bar. Genau diese Tiefe war auf der alten Website unsichtbar: Ein veralteter WordPress-Auftritt, vier Produktpakete in einer einzigen Preistabelle, keine englische Version, keine technische Antwort auf Support-Fragen außerhalb der Bürozeiten. Gleichzeitig sollte die neue Site weder Rankings noch Backlinks verlieren — und sie sollte auf einer einzigen Schweizer Infrastruktur laufen, ohne dass Kundendaten an US-Cloud-Anbieter abfließen.

Wir haben Yoveletta.ch komplett neu aufgesetzt: Next.js 16 (App Router) mit React 19 und Tailwind v4, ergänzt um einen eigenen Custom-Node-Server vor Vercel-Edge und eine FastAPI-Function für die KI-Antworten. Über 60 Seiten in DE und EN — jede Branche, jedes Modul, jede Preisstufe doppelt gepflegt und über einen URL-Prefix /en/* sauber getrennt. Das Herzstück ist ein RAG-Chatbot, der ausschließlich aus 17 Yoveletta-PDFs antwortet: AGB, Setup-Anleitungen, Bondrucker-Konfiguration, Kartenterminal-Anbindung, Storno-Prozess, Yoveletta-Broschüre. Jeder Chunk wird über die Supabase Edge-Function 'embed' mit gte-small (384 Dimensionen) vektorisiert und in einem HNSW-Index abgelegt. Bei einer Anfrage suchen wir per pgvector Cosine-Similarity die Top-6 Chunks und schicken sie zusammen mit einem strikten System-Prompt an Llama 3.3 70B via Groq. Antworten streamen Token für Token in Echtzeit. Erfindet das Modell etwas, das nicht im Kontext steht, gibt es zu — und verweist auf verkauf@yoveletta.ch. Darüber hinaus: ein 3-Step-Booking-Modal mit eigenem DatePicker und Slot-Logik, ein Bento-Hero mit GSAP-Animation, vollständiger Google Consent Mode v2 mit Default-Deny und aktivem Cookie-Cleanup, drei JSON-LD-Schemas (Organization, SoftwareApplication, LocalBusiness) und neun permanente 301-Redirects, die das gesamte WordPress-Link-Equity migrieren.

• Next.js 16 (App Router)

  React 19, Server Components, Standalone-Build
• Tailwind CSS v4

  @theme Design Tokens, fluide Typografie via clamp()
• FastAPI · Python 3.13

  Streaming-Endpoint für den RAG-Chatbot
• Supabase + pgvector

  Postgres-Vector-Store mit HNSW-Index
• Llama 3.3 70B · Groq

  Streaming-LLM für token-by-token Antworten
• gte-small Embeddings

  384-dim, in Supabase Edge-Function gehostet
• GSAP 3.15

  Bento-Hero-Timeline, Hover-Animationen
• Vercel Edge

  Hybrid Next.js + Python Serverless

Yoveletta hat eine Website, die zur eigenen Tiefe passt: schneller, modular, zweisprachig — und auf einem Stack, der erst 2026 produktionsreif wurde. Der KI-Assistent beantwortet 24/7 die Fragen, die früher per Mail an den Support gingen, ohne je zu halluzinieren. Sales-Anfragen kommen heute über das Booking-Modal mit präqualifizierten Zeitfenstern — nicht mehr über zähe Mail-Pingpongs. Alle 17 internen Dokumente wurden zur Knowledge Base, ohne dass ein einziger Buchstabe an OpenAI fließt.