Dieser Leitfaden gibt Ihnen die wichtigsten Schritte zur Automatisierung Ihres Chatbots: von der Definition seiner Mission und der Sammlung von Daten bis hin zur Wahl des Large Language Model (LLM). Dies ist ein vollständiger Artikel, um Ihre Strategie für die Erstellung eines KI-Chatbots zu definieren. Wir geben Ihnen auch unsere Meinung zu ChatGPT und der Automatisierung von Aufgaben sowie zu bestehenden LLM-Alternativen.
Finden Sie heraus, wie Sie diese Intelligenzen am besten orchestrieren können, um einen leistungsstarken virtuellen Assistenten zu erhalten, der wirklich nützlich für Ihr Geschäft ist, mit oder ohne ChatGPT!
Der Schlüssel zu einem erfolgreichen Chatbot: Personalisierung
Zunächst einmal sollten wir uns auf das Offensichtliche konzentrieren, um einen effektiven Chatbot einzusetzen. Damit ein Chatbot effektiv ist, muss er für einen bestimmten Zweck entwickelt werden! Ein HR-Chatbot wird nicht die gleichen Bedürfnisse haben wie ein E-Commerce-Assistent oder ein Chatbot für die Rhetorik. Wenn ein Chatbot falsch ausgerichtet ist, wird er sich schnell als nutzlos erweisen. Die Relevanz der Antworten, die Zuverlässigkeit der Interaktionen und der Return on Investment hängen von der Personalisierung ab!
Definieren Sie die Reichweite Ihres Chatbots
Beginnen Sie mit einer klaren Definition der konkreten Anwendungsfälle, die Ihr Chatbot abdecken soll. Um einen effektiven Chatbot zu erstellen, ist der erste Schritt, seine Rolle genau zu definieren! Fragen Sie sich, welche konkreten Anwendungsfälle er abdecken soll. Was sind die wiederkehrenden Interaktionen, die Sie automatisieren möchten? In welchem Kontext wird der Chatbot eingesetzt und vor allem, an wen wird er sich richten?
Ihr Chatbot muss Probleme lösen. Dabei kann es sich um fehlende Informationen, sich wiederholende Aufgaben oder häufige Anfragen handeln.
Sie müssen auch die Kanäle wählen, in denen der Chatbot erscheinen wird: Webseite, Messenger, WhatsApp oder z.B. ein Intranet. Wo interagieren Ihre Nutzer mit dem Chatbot? Der Chatbot muss zugänglich und einfach zu bedienen sein, damit er schnell von den Nutzern angenommen wird!
Sammeln Sie die richtigen Daten
Ein Chatbot braucht Daten, um zu funktionieren: Sie ermöglichen es ihm, den Kontext zu verstehen und präzise zu antworten! Interne Dokumente, FAQs, Kundenhistorie oder Produktinhalte: alle diese Informationen fließen in das Modell ein. Je klarer, strukturierter und zielgerichteter Ihre Daten sind, desto relevanter wird Ihr Chatbot sein.
ChatGPT und die großen Sprachmodelle (LLM) wie ChatGPT werden von diesen Daten gespeist. Damit Ihr Chatbot, der auf ChatGPT basiert, gut funktioniert, reicht es nicht aus, ihn mit Ihren Quellen zu verbinden. Er muss auch klare und präzise Anweisungen (Prompts) erhalten.
Diese Prompts werden das Verständnis von ChatGPT lenken und ihm helfen, Antworten zu formulieren, die auf Ihren spezifischen Kontext zugeschnitten sind. Durch die Kombination von qualitativ hochwertigen Daten und gut gestalteten Prompts erhalten Sie einen Chatbot, der wirklich relevant und nützlich für Ihre Nutzer ist!
Wählen Sie ChatGPT, um einen Chatbot zu erstellen
Die Leistung Ihres Chatbots hängt von seinem LLM (Large Language Model) ab. Diese Engine generiert die Antworten, interpretiert die Fragen und passt sich dem Verlauf der Konversation an. Die Wahl des LLM muss Ihr Budget, Ihre technischen Anforderungen und Ihre Sicherheitsrichtlinien berücksichtigen.
ChatGPT ist eine Referenz für die Automatisierung von Aufgaben, und das aus mehreren strategischen Gründen:
- Er hat ein fortgeschrittenes kontextuelles Verständnis
Die GPT-Architektur zeichnet sich durch ein nuanciertes Verständnis der natürlichen Sprache aus. Die Konversation mit ChatGPT ist oft flüssig, selbst bei komplexen oder mehrdeutigen Formulierungen. Ihr Chatbot kann die Feinheiten und impliziten Bezüge erfassen und den Gesprächsfaden über mehrere Runden aufrechterhalten!
- ChatGPT ist sehr vielseitig
Mit der richtigen Dokumentation und den richtigen Prompts kann Chat GPT in jedem Fachbereich eingesetzt werden: E-Commerce, Gesundheitswesen, Bildungswesen, Finanzdienstleistungen und viele andere. Die Lernfähigkeit (Machine Learning) ermöglicht es, das Fachvokabular und die spezifischen Prozesse eines jeden Berufssektors zu erlernen.
- Ständige technische Entwicklung
Die OpenAI API bietet verschiedene Konfigurationen, um den Leistungsanforderungen von ChatGPT gerecht zu werden. Sie können die Rechenleistung, die Antwortgeschwindigkeit und die Funktionen so einstellen, wie es Ihnen gerade passt.
- ChatGPT ist einfach anzupassen
Insbesondere über Fine-Tuning, die einfachste Technik, die darin besteht, das System auf Ihre eigenen Geschäftsdaten umzulenken. Es gibt auch einen anderen Weg über eine RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation), die komplexer zu implementieren ist, bei der es selbst Antworten aus Ihren internen Dokumenten sucht, um genaue und zuverlässige Antworten zu liefern.
Die Grenzen von ChatGPT bei der Erstellung eines Chatbots
Obwohl ChatGPT von OpenAI sehr beliebt ist, gibt es viele andere LLM-Optionen für die Entwicklung eines Chatbots. ChatGPT wird oft für Halluzinationen, ungeprüfte oder erfundene Informationen, Schwierigkeiten beim Kontextmanagement und die Anpassung an sehr spezifische Bedürfnisse kritisiert.
Die an die OpenAI APIs gesendeten Daten werden verarbeitet und potenziell zur Verbesserung des Modells verwendet, was nicht immer mit den Sicherheitsrichtlinien der Unternehmen vereinbar ist. Es ist jedoch möglich, das Problem mit Lösungen wie dem Selbst-Hosting von Open-Source-LLM oder der Nutzung von APIs zu umgehen.
Welche andere LLM als ChatGPT kann für einen Chatbot verwendet werden?
Hier sind die möglichen LLM-Alternativen außer ChatGPT, um einen Chatbot zu erstellen:
- Google Gemini : Dies ist Googles Antwort auf ChatGPT. Gemini ist multimodal konzipiert und kann Text, Code, Bilder und andere Formate verstehen und generieren. Es integriert sich nahtlos in das Google Ökosystem (Google Cloud, Workspace), was sehr praktisch sein kann, wenn Sie diese Dienste bereits nutzen. Es gibt verschiedene Versionen, darunter Gemini 1.5 Flash für schnellere Abfragen und Advanced für komplexe Aufgaben;
- Microsoft Copilot : Integriert in Microsoft-Produkte (Edge, Windows, Office 365), wird Copilot von OpenAIs GPT-4 Modellen angetrieben (Microsoft ist einer ihrer Investoren). Es bietet Echtzeit-Suchfunktionen und kann sehr nützlich sein, wenn Sie Microsoft ;
- Claude : Claude wurde von Anthropic entwickelt, einem Unternehmen, das von ehemaligen OpenAI-Mitarbeitern gegründet wurde, und zeichnet sich durch seinen sicherheitsorientierten und ethischen Ansatz aus. Es ist bekannt für seine Fähigkeit, lange Texte zu verarbeiten und flüssige und natürliche Konversationen zu erzeugen;
- Perplexity AI : Dieses Modell kombiniert die Fähigkeiten einer konversationellen LLM mit einer sehr leistungsfähigen Suchmaschine. Dies ist ein Vorteil, wenn die Zuverlässigkeit und Verifizierung von Informationen für Ihren Chatbot entscheidend ist.
Hinzu kommen Open-Source-LLMs, die jedoch etwas mehr technische Fähigkeiten für den Einsatz und die Wartung erfordern.
- LLaMA (Meta): Meta bietet mehrere Versionen von LLaMA (einschließlich LLaMA 3.1), die leistungsstark und vielseitig sind. Diese Modelle sind in der Entwicklergemeinschaft sehr beliebt, da sie fein abgestimmt und an spezifische Anwendungsfälle angepasst werden können. Sie sind eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie über die technischen Ressourcen für einen individuellen Einsatz verfügen;
- Mistral AI (Frankreich): Dieses französische Startup entwickelt leistungsfähige LLMs wie Mixtral 8x7B. Mistral ist eine ernstzunehmende europäische Alternative, die eine gute Leistung bietet, aber oftmals leichter und schneller in der Inferenz ist. Ihre Modelle sind als Open Source verfügbar;
- BLOOM (BigScience): BLOOM entstand aus einer internationalen Zusammenarbeit und ist ein mehrsprachiges (46 Sprachen) Open-Source-Modell mit einer großen Anzahl von Parametern. Es wurde für Aufgaben der Textgenerierung entwickelt und bietet eine große Vielseitigkeit;
- LUCIE : Ein französisches „Stiftungsmodell“, das vollständig Open Source ist und zu 50% in französischer Sprache betrieben wird. LUCIE zeichnet sich durch seinen ethischen und integrativen Ansatz aus, der darauf abzielt, die sprachlichen und kulturellen Besonderheiten Europas zu bewahren.
Automatisierung des Chatbots durch mehrere LLMs: LLM-Orchestrierung oder Modell-Ensembling
In Ihrem Automatisierungsprozess (oder Chatbot-Workflow) ist es durchaus möglich, mehrere LLMs in einem einzigen Chatbot zu kreuzen. Dies kann vom Design her komplex sein, ist aber sehr nützlich, um einen hochleistungsfähigen automatisierten Chatbot zu erstellen. Hier sind die verschiedenen Techniken, um mehrere LLMs in einen Chatbot zu integrieren:
- Intelligentes Routing: Eine „Router“-Komponente analysiert die Anfrage des Benutzers und bestimmt, welcher LLM am relevantesten ist, um die Anfrage zu beantworten. Zum Beispiel wird eine Frage über Urlaubszeiten an den HR-LLM weitergeleitet, während eine Frage über die neuesten Marketingtrends an den allgemeineren LLM weitergeleitet wird;
- Dann wählt ein „Schiedsrichter“ (entweder eine andere LLM oder ein Algorithmus) die beste Antwort aus oder fasst die relevantesten Elemente jedes Vorschlags zusammen;
- Modellverkettung (Pipeline): Das Ergebnis einer LLM dient als Eingabe für eine andere. Eine erste LLM könnte z.B. die Schlüsselinformationen aus einer Anfrage extrahieren, die dann von der zweiten LLM verwendet werden, um die endgültige Antwort zu generieren!
