Chatbots für Unternehmen schnell einführen und testen
Die Nachfrage nach individuellen Chatbots steigt – sei es zur Kundenberatung, Unterstützung im Vertrieb oder zur internen Kommunikation. Ein Chatbot bietet viele Vorteile, von der schnellen Beantwortung von Standardfragen bis hin zur Entlastung des Kundenservices. Doch wie gelangt man effizient zu einem solchen Chatbot, der passgenau auf die Bedürfnisse des eigenen Unternehmens abgestimmt ist?
ComposableAI setzt hier auf einen bewährten Ansatz und nutzt bestehende Tools, um schnell erste Ergebnisse zu liefern. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen die Schritte zu einem individuellen Chatbot und wie Sie diesen kontinuierlich verbessern können.
1. Grundlagen definieren
Zielsetzung und Zielgruppe festlegen
Bevor der Chatbot entwickelt wird, ist es wichtig, den Zweck zu klären. Wofür soll der Chatbot eingesetzt werden? Wer wird ihn nutzen? Diese Fragen helfen, den Chatbot von Beginn an auf den richtigen Kurs zu bringen. Außerdem sammeln wir die wichtigsten Inhalte Ihrer Website oder anderer Ressourcen, die der Chatbot kennen sollte. Das sind häufig gestellte Fragen, Informationen zu Ihrem Unternehmen und zu Ihren Produkten oder Dienstleistungen.
2. Erste Fragen und Antworten erstellen
Mit ChatGPT erste Inhalte generieren
In diesem Schritt nutzen wir ChatGPT, um die relevanten Informationen in Form von Fragen und Antworten zusammenzufassen. Wir starten mit einer kurzen Diskussion des Inhalts und lassen ChatGPT häufige Fragen erstellen. Zu jeder Frage generiert das Modell passende Antworten. So erhalten Sie innerhalb kurzer Zeit eine erste Datenbasis, die den Kern des Chatbots bildet.
ComposableAI Tools für Training-Daten
Mit unseren Tools können wir die Fragen & Antworten aus einer ChatGPT Unterlagen ohne großen Aufwand in Trainingsdaten überführen mit denen wir einen Chatbot für das Unternehmen unkompliziert initital aufsetzen können.
3. Fine-Tuning des Modells
Fragen und Antworten in das Fine-Tuning-Tool laden
Die generierten Fragen und Antworten werden in ein Fine-Tuning-Tool geladen. Dieses passt das Sprachmodell so an, dass der Chatbot die gewünschten Antworten zuverlässig und präzise wiedergibt. Es entsteht hier kein großer Aufwand, aus Fragen&Antworten von ChatGPT oder eigener Ideen lassen sich direkt Daten generieren, die für Training des Chatbots, dh Finetuning eingesetzt werden.
Erster Testlauf und Anpassungen
Wir testen das Modell mit einigen realistischen Nutzereingaben und prüfen, ob die Antworten klar und verständlich sind. Falls nötig, nehmen wir Anpassungen vor und trainieren das Modell gegebenenfalls erneut.
4. Test und Optimierung des Chatbots
Erste Interaktionen in einer Testumgebung
Der Chatbot wird nun aktiviert und kann in einer Testumgebung getestet werden. Hierbei prüfen wir, wie gut die Antworten auf verschiedene Nutzerfragen passen, und passen sie gegebenenfalls an. Aus unserer Erfahrung ergeben sich die konkreten und spannenden Fragen aus der Interaktion mit dem aktiven Chatbot.
ComposableAI Tools zur Überwachung und Erweiterung
Ein wichtiger Bestandteil ist das Einholen von Feedback zu den Antworten. Mit ComposableAI sammeln wir die Interaktionen und können zu Fragen mehrere Antwortvarianten generieren. So können wir die Qualität der Antworten bewerten und gegebenenfalls priorisieren, sodass die besten Antworten in der Konversation bevorzugt angezeigt werden. Dieser Schritt erfolgt in ComposableAI Tools und sorgt dafür, dass der Chatbot gezielt verbessert wird.
5. Integration dynamischer Daten
Platzhalter für dynamische Inhalte nutzen
Oft ändern sich Informationen wie Preise, Telefonnummern oder Lagerbestände. Damit der Chatbot immer die aktuellsten Informationen bietet, arbeiten wir mit Platzhaltern (z. B. {{preis}} oder {{telefonnummer}}). So kann der Chatbot immer die neuesten Daten abrufen, ohne dass jedes Mal ein neues Training nötig ist.
Anbindung an Datenquellen
Diese Platzhalter werden so eingerichtet, dass sie automatisch mit aktuellen Daten aus der Datenbank gefüllt werden. Das Ergebnis: Der Chatbot bleibt flexibel und immer auf dem neuesten Stand mit akkuraten Ergebnissen.
6. Integration des Chatbots auf der Website
Den Chatbot aktivieren und testen
Nach den Tests in der Testumgebung wird der Chatbot in Ihre Website eingebunden. Dies umfasst die Anpassung der Schnittstellen und weitere technische Voraussetzungen. In einem abschließenden Testlauf überprüfen wir, ob alles wie gewünscht funktioniert.
Sobald der Chatbot mit Anwendern kommuniziert können Anfragen analysiert werden und Antworten optimiert. Es unterstützt nicht nur bei der Verbesserung der Chatbot Antworten, sondern auch den Anwender besser zu verstehen.
7. Erweiterung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) und internen Daten
Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen
Mit RAG kann der Chatbot auf eine interne Datenbank zugreifen und Inhalte dynamisch abrufen. Das ist besonders praktisch, wenn spezifische Informationen wie Produktdetails, technische Handbücher oder häufig aktualisierte Inhalte verfügbar sein sollen. So kann der Chatbot auf die benötigten Daten zugreifen und diese in seine Antworten integrieren.
Einbindung interner Datenquellen
Wir legen eine Wissensdatenbank an, in der wichtige interne Informationen gespeichert und durch Embeddings indexiert sind. Der Chatbot kann dann schnell auf diese Informationen zugreifen und bei Bedarf in die generierte Antwort einbauen. So erhalten Nutzer immer die präzisen und relevanten Antworten.
Fazit: Der kontinuierliche Optimierungsprozess
Mit diesem Ansatz bietet ComposableAI ein effizientes Vorgehen, um einen individuellen Chatbot zu erstellen, der flexibel auf die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst ist. Der Chatbot kann innerhalb kurzer Zeit erste Ergebnisse liefern und wird kontinuierlich verbessert, basierend auf Nutzerfeedback und aktuellen Informationen.
Die Nutzung bestehender Tools und die klare Struktur der Schritte erlauben es, schnell einen verlässlichen Chatbot zu erstellen und ihn im laufenden Betrieb optimal an neue Bedürfnisse anzupassen.