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Wie bauen wir einen automatisierten KI-Assistenten?

Die Entwicklung eines automatisierten KI-Assistenten erfordert die Integration verschiedener Komponenten aus den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen und Softwareentwicklung. Unser Entwicklungsprozess folgt typischerweise diesen Kernschritten:

1.) Wir arbeiten zusammen und definieren den Zweck des Assistenten

Indem Sie identifizieren, was Ihr KI-Assistent tun soll. Häufige Funktionen, die ein KI-Assistent bietet:

• Termine und Erinnerungen planen
• Allgemeine Fragen beantworten
• To-do-Listen verwalten und E-Mails schreiben
• Neuigkeiten oder Krankenhaus-Updates bereitstellen
• Dokumente oder Datenbanken durchsuchen
• Web-Automatisierung oder API-Aufrufe durchführen

Eine klare Definition der Fähigkeiten des KI-Assistenten hilft Ihnen und uns bei der Auswahl der Technologie. Wobei hier anzumerken ist, dass globale Konzerne wie Microsoft etc. für viele Anwendungsfälle bereits Lösungen entwickeln. Ausserdem sind automatisierte KI Lösungen für Kundenkontakte  nur dann sinnvoll bei klaren und wiederkehrenden Anfragen, hohen Kontaktvolumen, wenn Schnelligkeit gefragt ist, klare Eskalationspfade bestehen, Regulatorien eingehalten werden, Datenschutz gewährleistet wird, ethische Fragen geklärt sind und die Akzeptanz bei Kunden und Mitarbeitenden gegeben ist.

2. Wir wählen eine Eingabemethode

Wir arbeiten zusammen und entscheiden, wie Benutzer mit Ihrem Assistenten interagieren:

• Textbasierte Eingaben eignen sich für Chatbots und webbasierte Assistenten.
• Sprachbasierte Eingaben eignen sich ideal für mobile Apps oder Geräte wie Smart Speaker, die Spracherkennungssysteme benötigen.

Tools wie Google Speech-to-Text, Whisper oder browserbasierte Sprach-APIs können bei der Spracheingabe helfen.

3. Wir verarbeiten den Input (NLP)

Um Benutzeranfragen zu verstehen, muss Ihr Assistent Roheingaben mithilfe von NLP in strukturierte Bedeutung umwandeln:

• Absichtserkennung: Was der Nutzer tun möchte (z. B. „Besprechung buchen“).
• Entitätsextraktion: Abrufen wichtiger Details (z. B. Uhrzeit, Datum, Name des Ansprechpartners).
• Kontextmanagement: Verfolgen des Gesprächsverlaufs oder des Aufgabenstatus.

Beliebte KI-Tools für diesen Schritt sind spaCy, Rasa NLU, Hugging Face Transformers oder vortrainierte LLMs.

4. Wir verwenden ein Sprachmodell oder eine regelbasierte Engine

Wir arbeiten zusammen und entscheiden, wie Ihr Assistent reagiert:

• Regelbasierte Logik: Einfache Assistenten können bedingte Logik verwenden, um auf gängige Ausdrücke oder Befehle zu reagieren.
• Sprachmodelle: Fortgeschrittenere Assistenten nutzen fortgeschrittene Techniken wie vortrainierte LLMs (wie GPT, BERT oder LLaMA), um menschenähnliche Antworten oder Zusammenfassungen zu generieren.

LLMs sind besonders nützlich für offene Aufgaben wie das Zusammenfassen von E-Mails, das Verfassen von Nachrichten oder das Beantworten von Fragen.

5. Wir fügen Aufgabenausführungsfunktionen hinzu

• Wir ermöglichen Ihrem Assistenten, Nutzerfeedback zu analysieren und basierend auf den Nutzereingaben Aktionen auszuführen. Dies kann Folgendes umfassen:
• Aufruf von APIs (z. B. Google Kalender, Wetter-APIs)
• Abfragen einer Datenbank
• Öffnen von Apps oder Ausführen von Aktionen auf Betriebssystemebene (in Desktop-Assistenten)
• Versenden von E-Mails oder Nachrichten

Dieser Schritt kann Backend-Logik oder Integrationen mit Diensten von Drittanbietern beinhalten.

6. Wir bauen ein Frontend oder Interface

Erstellen einer Benutzeroberfläche abhängig von der Plattform:

• CLI oder terminalbasierte Benutzeroberfläche für Entwickler
• Web-Apps mit Streamlit, Gradio oder React
• Mobile Apps mit Frameworks wie Flutter oder Swift
• Sprachschnittstellen mit Smart-Geräten oder Python-Bibliotheken

Das Ziel besteht darin, den Assistenten zugänglich und leicht interagierbar zu machen.

7. Wir fügen Speicher und Personalisierung hinzu

Damit Ihr Assistent mit der Zeit intelligenter wird:

• Wir speichern vergangene Interaktionen oder Präferenzen in einer Datenbank.
• Wir nutzen Einbettungen oder Vektorspeicher, um relevanten historischen Kontext abzurufen.
• Wir ermöglichen die Anpassung von Stimme, Tonfall und Verhalten

Dies schafft ein persönlicheres und hilfreicheres Erlebnis.

8. Wir implementieren und iterieren

Sobald der Assistent in einer Testumgebung funktioniert, stellen Sie ihn bereit:

• Wir nutzen Cloud-Dienste wie AWS, GCP oder Heroku.
• Bei Bedarf nutzen wir Docker-Container.
• Wir überwachen die Nutzung und sammeln Feedback für Verbesserungen.
• Wir entwickeln kontinuierlich neue Fähigkeiten, verbessern die Antworten und gestalten die Interaktionen natürlicher.

Nachdem Sie nun den allgemeinen Ansatz verstanden haben, erstellen wir einen KI-Assistenten,

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