Erstellen eines KI-Chatbots mit generativer KI: 5 einfache Schritte

Einführung

KI-Chatbots verwenden generative KI, um intelligente, kontextualisierte Antworten zu liefern 🧠. Dabei wird ein hybrider Ansatz verwendet, bei dem vordefinierte Absichten und Antworten auf der Grundlage häufig gestellter Fragen priorisiert werden und das KI-Modell zum Einsatz kommt, wenn keine Übereinstimmung mit einer Absicht gefunden wird. Dies gewährleistet Effizienz und ermöglicht dem Chatbot, komplexe Anfragen dynamisch zu bearbeiten ⚡.

Implementierungsprozess

1. 1. Datenerfassung

Für die Bildung der Wissensdatenbank des Chatbots werden relevante Datenquellen gesammelt, darunter:

1. 1. • PDFs, Webseiten und strukturierte Dokumente wie CSV, JSON.
      • Kundenspezifische Informationen, die für die Domäne des Chatbots relevant sind.
      • Originaldokumente wie Unternehmensrichtlinien, medizinische Leitlinien oder Finanzinformationen.
   2. Datenvorverarbeitung

De-Identifizierung und Bildentfernung: Um Datenschutzbestimmungen einzuhalten, werden vertrauliche Informationen aus bestimmten Datensätzen entfernt.

Automatisierte Vorverarbeitung: Zur Verarbeitung der Dateien werden Python-Skripte verwendet, um sicherzustellen, dass sie nur anonymisierten Text enthalten.

Standardformatierung: Text wird extrahiert, bereinigt und für die Indizierung strukturiert, um Konsistenz zu gewährleisten.

1. 1. Datenspeicherung

Alle verarbeiteten Dokumente werden in Cloud-Lösungen wie Azure Blob Storage, AWS S3 oder Google Cloud Storage ☁️ gespeichert.

Zu den unterstützten Formaten für die Indizierung gehören CSV, HTML, JSON, PDF, TXT und Microsoft Office-Formate (Word, PPT, Excel).

Jede Chatbot-Implementierung verfügt über einen dedizierten Speichercontainer, um die Dokumente der Wissensdatenbank zu organisieren.

1. 1. Erstellen von Indizes

Um die Abrufeffizienz zu optimieren, wird mit Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB oder anderen KI-Suchtools ein Index erstellt.

Der Index wird erstellt, indem Text extrahiert, in überschaubare Abschnitte unterteilt und diese Fragmente für eine schnelle Suche gespeichert werden.

Dadurch kann das KI-Modell relevante Informationen effizient suchen und abrufen, anstatt ganze Dokumente zur Laufzeit zu verarbeiten.

1. 1. Einsatz des generativen KI-Modells

KI-Modelle wie GPT-3.5, GPT-4 oder andere LLMs werden über Cloud-Dienste bereitgestellt.

Für den Zugriff auf Modelle ist eine Integration erforderlich und die Kontingentgrenzen können je nach Nutzungsbedarf angepasst werden 🔧.

Einbettungsmodelle können bei der Implementierung eines Vektorsuchindex für semantische Suchfunktionen verwendet werden, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datensätze.

1. 1. API-Konfiguration

Sobald der Suchindex konfiguriert und das KI-Modell bereitgestellt ist, wird die Chat Completions API konfiguriert:

1. • Der Chatbot integriert sich in den Suchindex und das KI-Modell, um relevante Daten zu erhalten.
   • API-Aufrufe sind so strukturiert, dass sie Daten abrufen, den Chatverlauf verwalten und zusammenfassende Antworten generieren.

KI-Chatbot-Workflow

Bearbeitung von Benutzeranfragen: Ein Benutzer sendet eine Frage an den Chatbot.

Suchindex-Wiederherstellung: Die Abfrage wird an den Suchindex übermittelt, wodurch die K relevantesten Textfragmente auf Grundlage der Ähnlichkeit abgerufen werden.

Generieren von KI-Modellantworten: Die abgerufenen Textausschnitte werden zusammen mit der Abfrage und dem Chatverlauf des Benutzers in das KI-Modell eingespeist.

Zusammenfassende Antwort und Zitate: Das KI-Modell generiert eine kontextbezogene Antwort, die häufig Verweise auf die Originalquellen enthält.

Antwortübermittlung: Der Chatbot stellt die generierte Antwort bereit, gegebenenfalls zusammen mit Links zu zitierten Dokumenten 🔗.

Zusätzliche Erläuterungen zum effizienten Erstellen eines Chatbots mithilfe verschiedener Dienste

Dokumentenspeicherung und -zugriff

Dokumente werden in Cloud-Speicherlösungen gespeichert und von KI-Suchdiensten indiziert.

Das KI-Modell ruft indizierte Referenzen ab und stellt Dokument-URLs bereit, auf die Benutzer zugreifen können.

Wenn eine De-Identifizierung angewendet wird, werden Benutzer weiterhin zu den Originaldateien im Speicher umgeleitet.

Umgang mit verschiedenen Dateitypen

Für HTML-Dateien: Anstatt einen Link zu einem Dokument bereitzustellen, kann der Chatbot Benutzer über eine Middleware-Einstellung zu einer Live-Webseitenversion weiterleiten.

Für PDFs und andere statische Dateien: Über Cloud-Speicher-URLs wird direkter Zugriff auf das indizierte Dokument bereitgestellt.

Suchindex-Update

Neue Dateien werden in den Cloud-Speicher hochgeladen und müssen manuell indiziert werden.

Der Index muss bei jeder Aktualisierung, Hinzufügung oder Löschung neu erstellt werden.

Dieser Vorgang ist nicht vollständig automatisiert und muss manuell durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass aktuelle Daten verfügbar sind.

Anpassen der Suchleistung

Parameter in Azure AI Search oder anderen Indexierungsdiensten können geändert werden, um die Antwortgenauigkeit zu verbessern.

Zu den Einstellungen gehören Fragmentgröße, Sortiermethoden und Indizierungshäufigkeit zur Optimierung der Leistung.

Schnelle Antworten und hierarchische Navigation

Chatbots verwenden häufig Schnellantwortschaltflächen (Picker), um Benutzer durch hierarchische Kategorien zu führen.

Diese Picker müssen im Chatbot-Framework manuell konfiguriert werden, um sie an den Konversationsfluss anzupassen.

Dokumentenspeicherung und Indexzuordnung

Nachfolgend finden Sie ein strukturiertes Beispiel für Chatbot-Speicher, Suchdienste und indizierte Wissensdatenbanken:

Abschluss

Der Aufbau eines KI-Chatbots unter Nutzung generativer KI umfasst die Datenerfassung, Vorverarbeitung, Indizierung und Bereitstellung von KI-Modellen. Durch die Integration eines robusten API-basierten Suchabruf- und Antwortgenerierungsmechanismus können Chatbots kontextualisierte, genaue und effiziente Antworten auf Benutzeranfragen liefern.

Durch die regelmäßige Pflege der Wissensdatenbank und des Suchindex wird sichergestellt, dass die Antworten des Chatbots aktuell bleiben. Zukünftige Verbesserungen können eine einbettungsbasierte semantische Suche, multimodale KI-Funktionen und dynamische Wissensaktualisierungen umfassen, wodurch noch intelligentere und skalierbarere Chatbot-Lösungen ermöglicht werden 🌐.