Asseco
5+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von mobilen Lösungen für führende Banken
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KI-gestützter Slackbot
Während unseres jährlichen Hackathons wurden verschiedene Ideen präsentiert, von Anwendungen in der Gesundheitsfürsorge über Fitness bis hin zur Optimierung der Arbeitskräfte. Ein Team von KI-Experten entschied sich jedoch, sein Können unter Beweis zu stellen und zeigte, was mit KI möglich ist.
AUF EINEN BLICK
Industrie
AI
Zeitleiste
1 Tag
Dienstleistungen
KI-Entwicklung
Team
3 Software-Ingenieure
Unser Ziel war es, einen KI-gesteuerten Slackbot zu entwickeln, der den Mitarbeitern hilft, ihre eigene KI-Version optimal zu nutzen. Der Bot sollte alle relevanten Unternehmensinformationen kennen, sodass niemand mehr das Handbuch durchforsten muss, nur um zu erfahren, wie die Kaffeemaschine funktioniert. Stattdessen können sie einfach mit dem Bot sprechen.
Die Herausforderung
Die größte Herausforderung bestand darin, das passende KI-Sprachmodell zu finden und alle relevanten Unternehmensinformationen in den Bot zu integrieren.
Ein weiteres Problem war, dass der Bot anfangs nicht zwischen den Nutzern unterscheiden konnte und jede Unterhaltung vergaß. Um eine personalisierte und kontinuierliche Kommunikation zu ermöglichen, mussten wir sicherstellen, dass einzelne Gespräche privat und kontextbezogen blieben.
Doch genau hier kann eine gut strukturierte Datenbank Abhilfe schaffen.
Die Lösung
Wir entschieden uns für Llama, das von Meta entwickelte Sprachmodell, da es am besten zu unserem Projekt passte. Anschließend trainierten wir es mit unserem gesamten Firmenhandbuch.
Zusätzlich setzten wir eine auf Heroku gehostete Datenbank ein, um dem Slackbot bei jeder neuen Konversation den entsprechenden Nutzerkontext bereitzustellen. Dadurch blieb der Bot in der Lage, vergangene Gespräche zu erinnern und Kontextverwechslungen zu vermeiden.
Unser Weg dorthin
Einen ganzen Kaffeenachmittag lang tüftelten wir an der Integration zwischen Slack, dem Sprachmodell und ChatGPT. Kleine Rückschläge hier und da konnten uns nicht aufhalten – schließlich wollten wir den Hackathon gewinnen und allen zeigen, was in uns steckt.
Unsere Werkzeuge
Python
Alle unsere Programmierarbeiten wurden mit dem guten alten Python durchgeführt.
ChatGPT
Die generative KI ist nicht viel besser als ChatGPT 4, mit dem wir benutzerlesbare Antworten erstellen.
Heroku
Um den Kontext früherer Konversationen zu erhalten, haben wir über Heroku eine Datenbank bereitgestellt, aus der das Tool jedes Mal, wenn ein Benutzer eine Frage stellt, relevante Daten abruft.
LLaMA
Zur Erstellung von Token, die mit GPT kommunizieren, haben wir das von Meta entwickelte LLaMA verwendet.
Rom wurde nicht an einem Tag erbaut…aber unser Chatbot schon.
Am Ende konnte jeder Mitarbeiter mit dem Slackbot folgende Aufgaben erledigen:
- Fragen stellen, die Sie auch an ChatGPT richten würden.
- Nützliche, unternehmensspezifische Informationen abfragen.
- Gespräche über Tage, Monate oder sogar Jahre hinweg fortführen.
Klingt nützlich, oder? Wie ein Projekt, das den Hackathon gewinnen könnte. Doch weit gefehlt.
Der Gewinner war eine App zur Badezimmerverfügbarkeit – eine App, die mithilfe von Sensoren anzeigt, wann die Toiletten im Büro frei sind.
Eine App zur Verfügbarkeit von Badezimmern.
Die Moral der Geschichte: Je näher Ihre Lösungen an den grundlegenden Bedürfnissen Ihrer Nutzer sind, desto effektiver werden sie sein. Was denken Sie?
Diese Version sorgt für einen besseren Lesefluss und stellt eine klarere Verbindung zwischen den Ideen her.
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