{"id":21582,"date":"2024-01-11T15:48:39","date_gmt":"2024-01-11T14:48:39","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/?p=21582"},"modified":"2026-02-11T14:53:10","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:10","slug":"neue-tools-im-bereich-chatbots-ermoeglichen-neue-formen-von-applikationen-auf-einfachere-weise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/2024\/01\/11\/neue-tools-im-bereich-chatbots-ermoeglichen-neue-formen-von-applikationen-auf-einfachere-weise\/","title":{"rendered":"Neue Tools im Bereich Chatbots erm\u00f6glichen neue Formen von Applikationen auf einfachere Weise"},"content":{"rendered":"\n\n\n

ChatGPT, Llama, Claude 2, Bard, Gemini und weitere ChatBot-Neuigkeiten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

ChatBots, im Grunde genommen dialogorientierte k\u00fcnstliche Intelligenzsysteme, haben die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kund:innen interagieren, nachhaltig ver\u00e4ndert. Sie sind 24\/7 verf\u00fcgbar, k\u00f6nnen personalisierte Interaktionen bieten und gleichzeitig routinem\u00e4ssige Aufgaben automatisieren. Von Kundenservice bis zu Marketing und Vertrieb – ChatBots sind mittlerweile in vielen Bereichen anwendbar. War im letzten Jahr ChatGPT von OpenAI in aller Munde, so gibt es nun Konkurrenz insbesondere von Google mit Bard und Claude 2 von Anthropic, sowie Llama von Meta, welche direkte Konkurrenten von ChatGPT darstellen mit unterschiedlichen Auspr\u00e4gungen, was sie k\u00f6nnen. All diesen Modellen liegen unterschiedliche sogenannte LLM\u2019s (Large Language Models) zugrunde.<\/p>\n\n\n\n

Neue \u201eOrchestrierungstools\u201c im Bereich ChatBots<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Aktuell werden neue Tools popul\u00e4r, die den \u201eOrchestrator-Ansatz\u201c aus klassischen ETL\/ELT-Tools erweitern, \u00e4hnlich wie das Apache HOP oder Apache Airflow im Bereich des Data Engineerings tun. Dieser Ansatz wird nun auch bei der Entwicklung von Chatbots angewendet.<\/p>\n\n\n\n

Ein Beispiel f\u00fcr ein solches Tool ist LangChain. Es erm\u00f6glicht die Integration und Verwaltung verschiedener Datenquellen und Werkzeuge, die f\u00fcr die Erstellung eines Chatbots ben\u00f6tigt werden. Es visualisiert und organisiert komplexe Datenfl\u00fcsse und erm\u00f6glicht automatisches Einlesen von Daten in verschiedenen Formaten. Diese Daten k\u00f6nnen anschliessend mittels NLP weiterverarbeitet und in Vektordatenbanken eingef\u00fcllt werden, um in einer konsistenten und \u00fcbergeordneten Weise verwendet zu werden. So kann eine integrierte, automatisierte Applikation gebaut werden. Unten ist ein Beispiel von Botpress, das den Canvas sowie rechts den Bereich der Parametrisierung der einzelnen Elemente eines Chatverlaufs zeigt:<\/p>\n\n\n\n

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Integration eigener Datenquellen in die ChatBots erweitern deren M\u00f6glichkeiten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Durch die Integration externer Daten erhalten Chatbots die M\u00f6glichkeit, neue Aufgaben zu \u00fcbernehmen und Informationen aus dem Internet zu erg\u00e4nzen. Man spricht in diesem Fall von sogenannten Retrieval-Augmented Generation (RAG). Konkrete Daten von Webseiten, PDFs und anderen Dokumenten k\u00f6nnen automatisch in vektorbasierte Datenbanken eingelesen werden um die Antworten mit speziellen kundenbasierte Daten zu erg\u00e4nzen. Dadurch entstehen firmeninterne Applikationen die auf die spezifischen Bed\u00fcrfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist und ausserdem reduziert ein RAG im Gegensatz zum LLM das \u201eHalluzinieren\u201c, das heisst das Erfinden von unwahren Antworten, was heute bei LLMs in den Antworten vorkommt.<\/p>\n\n\n\n

Das Bef\u00fcllen eigener Daten in die Chatbots ist somit ein wichtiger Faktor, den Anwendungsbereich von ChatBots zu erweitern.<\/p>\n\n\n\n

No Coding und vereinfachte Erstellung von Applikationen als Trend<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Zus\u00e4tzlich zur Entwicklung neuer LLMs, RAGs und Orchestrierungs-Tools gibt es einen wachsenden Einsatz von visuellen Tools wie Flowise oder LangFlow. Mit diesen Tools, die auf einem visuellen \u201eMiro-Board\u201c-\u00e4hnlichen «Canvas» mit parametrisierbaren Bausteinen arbeiten, ist es m\u00f6glich, Applikationen ohne Programmierung zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n

Diese Tools, wie zum Beispiel Flowise, werden st\u00e4ndig um neue Funktionen erweitert, was die Integration von immer neuen bestehenden LLMs oder anderen Softwarel\u00f6sungen wie z.B. Browserless oder Airtable erm\u00f6glicht. Dadurch nehmen die Funktionalit\u00e4ten dieser Tools betr\u00e4chtlich zu und erweitern damit ihre Anwendungsm\u00f6glichkeiten.<\/p>\n\n\n\n

\u00c4hnlich in der Funktionalit\u00e4t, teilweise besser und vor allem einfacher in der Nutzung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Bereich der ChatBot-Tools gibt es \u00e4usserst spannende neue Entwicklungen. Ein Beispiel daf\u00fcr ist Botpress. Ein Tool, mit dem auch komplexere und anspruchsvollere Chatbots ohne die Notwendigkeit von Codierung relativ einfach erstellt werden k\u00f6nnen. Im Vergleich zu \u00e4lteren Tools wie beispielsweise RASA erfordert Botpress viel weniger spezifisches Fachwissen in der Anwendung und reduziert die Entwicklungszeit erheblich.<\/p>\n\n\n\n

Ein bemerkenswerter Vorteil bei der Erstellung, beispielsweise mit Botpress, besteht darin, dass selbst logische Ausdr\u00fccke in nat\u00fcrlicher Sprache formuliert werden k\u00f6nnen, die dann automatisch in Code \u00fcbersetzt werden. Dadurch wird der Erstellungsprozess noch zug\u00e4nglicher und benutzerfreundlicher.<\/p>\n\n\n\n

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Integration als weitere interessante Entwicklung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Bot-L\u00f6sungen lassen sich \u00fcber klassische API-Schnittstellen miteinander verbinden. Es ist beispielsweise m\u00f6glich, einen Bot \u00fcber WhatsApp abzufragen sowie deren Antworten ebenfalls wieder auf WhatsApp zu erhalten. Integrationen mit MS-Teams, Gmail, Webchat, Slack, Instagram, Telegram und einige mehr sind bereits heute verf\u00fcgbar. Es sind weitere Integrationen m\u00f6glich wie beispielsweise mit dem Tool \u201eZapier\u201c oder \u201emake\u201c oder \u201en8n\u201c welche Tools zur Automatisierung von Workflows und zur Verkn\u00fcpfung von Webanwendungen sind, was die Integration von LLM\u2019s erweitert.<\/p>\n\n\n\n

Auch diese Entwicklung vergr\u00f6ssert die Anwendungsbereiche, welche unter anderem in Richtung \u201eRobotic Process Automation\u201c gehen, obwohl letztere Tools zurzeit noch eine gr\u00f6ssere Funktionstiefe aufweisen, wenn ganze Gesch\u00e4ftsprozesse durch Software-Roboter automatisiert werden. In der Abbildung oben ist eine Architektur dargestellt, welche eine solche integrierte Applikation zeigt.<\/p>\n\n\n\n

Funktionen und Entwicklungen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Abbildung unten zeigt die aktuellen M\u00f6glichkeiten generativer AI auf. Aktuell, weil die Entwicklung sehr schnell voranschreitet und in einem halben Jahr ganz neue M\u00f6glichkeiten vorliegen k\u00f6nnen und dieser Blogbeitrag andere Inhalte haben k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n

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Entwicklungen am IKM<\/h2>\n\n\n\n

Am IKM gibt es zurzeit Projekte in diesem Umfeld, welche von InnoSuisse unterst\u00fctzt werden. F\u00fcr ein Startup wird beispielsweise mittels einer neuen vektorbasierten Datenbank die Qualit\u00e4t der Antworten der Applikation wesentlich erh\u00f6ht. Ebenso konnte eine neue, sehr dynamische Web-Scraping Technologie mit GPT4 \u201eVisual\u201c getestet werden, welche den statischen Charekter von herk\u00f6mmlichen Ans\u00e4tzen \u00fcberwindet und mittels visueller Analyse alle Vorteile generativer KI nutzt. In einem anderen Projekt konnte mit einem Prototypen ein \u201eGespr\u00e4chs-Trigger\u201c eingebaut werden sodass es m\u00f6glich ist, einen Dialog seitens des Bots mit jemandem \u00fcber Messenger Kan\u00e4le aufzunehmen. <\/p>\n\n\n\n

In einem weiteren Projekt im Energie-Umfeld wird ein FAQ-Chatbot mit Graphiken und multimedia-Inhalten erg\u00e4nzt, um eine neue Customer Journey zu erhalten und Kunden von neuen Lokalen Energiegemeinschaften so umfassend \u00fcber komplexe Themen informieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n

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Hier<\/a> finden Sie eine nach Fachrichtung geordnete \u00dcbersicht \u00fcber die meistbesuchten ChatBots.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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