Durch den Hype um Large Language Models ist es einfacher denn je, Kund:innen auf deiner Website eine Interaktion bei Fragen zu bieten. Wäre es nicht genial, wenn Kund:innen oder Mitarbeiter:innen auf produktspezifische oder prozessbasierte Fragen Antworten erhalten, die auf deiner Wissensdatenbank basieren? Das haben wir uns auch gedacht und mithilfe von OpenAI und seiner API einen kleinen FAQ-Bot-Prototypen für unser Intranet entwickelt.
- Autor
- Mathias Draxler
- Datum
- 13. Dezember 2023
- Lesedauer
- 2 Minuten
Wieso ein QA-Bot?
Die Implementierung eines QA-Bots (Frage-Antwort-Bots) auf deiner Website oder im Intranet bietet viele Vorteile. Hier sind einige Gründe, warum sich ein QA-Bot lohnt:
- Schneller und effizienter Kundensupport: Ein QA-Bot steht rund um die Uhr zur Verfügung, um Benutzeranfragen zu beantworten. Kund:innen erhalten schnell Hilfe, ohne lange im Wiki zu suchen.
- Weniger Supportaufwand: Durch die automatischen Antworten auf häufig gestellte Fragen entlasten Sie den Kundensupport.
- Bessere Benutzererfahrung: Kund:innen erhalten schnell relevante Informationen, was insgesamt zu einer besseren Benutzererfahrung führt.
Welche Möglichkeiten gibt es, um einen QA-Bot mittels Large Language Models (LLMs) zu realisieren?
Fine Tuning
Fine-Tuning bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein KI-Modell, das vorab auf großen Datensätzen trainiert wurde, auf spezifische Aufgaben oder Domänen angepasst wird.
Vorteile | Nachteile |
| Leistungsstarkes Verständnis natürlicher Sprache: Vortrainierte KI-Modelle wie BERT, Llama 2 oder GPT-4 verfügen über ein tiefes Verständnis für natürliche Sprache und können komplexe Anfragen verarbeiten. | Know-how: Es braucht ein tieferes Verständnis von KI-Modellen, um das Modell korrekt zu trainieren und zu bewerten. |
| Anpassbarkeit an die Domäne: Durch das Fine-Tuning wird das Modell auf die Anforderungen und den Jargon deiner Domäne angepasst, was zu präziseren Antworten führt. | Datenerfordernis: Das Fine-Tuning erfordert eine Menge Trainingsdaten, was für kleinere Unternehmen oder Domänen mit begrenztem Inhalt eine Herausforderung sein kann. |
| Höhere Qualität der Antworten: Fein abgestimmte Modelle liefern oft hochwertige und kontextbezogene Antworten auf Benutzeranfragen. | Ressourcenintensiv: Um Fine-Tuning-Prozesse durchzuführen, sind Rechenleistung und Zeit nötig. |
| Aktualisierungen und Wartung: Fein abgestimmte KI-Bots müssen regelmäßig aktualisiert und gewartet werden, um mit neuen Inhalten und Anforderungen Schritt zu halten. |
Verwendung vortrainierter Sprachmodelle mittels Embeddings
Vorteile | Nachteile |
| Schnelle Implementierung: Vortrainierte Embeddings-Modelle sind schnell implementiert, da keine lange Trainingsphase nötig ist. | Begrenzte Anpassbarkeit: Vortrainierte Embeddings sind möglicherweise nicht so gut an deine Domäne angepasst wie fein abgestimmte Modelle. |
| Semantische Ähnlichkeiten: Embeddings erfassen semantische Ähnlichkeiten zwischen Wörtern und Konzepten, was relevante Antworten verbessert. | Begrenzter Kontext: Embeddings erfassen semantische Ähnlichkeiten auf Token-Ebene, was bedeutet, dass der QA-Bot möglicherweise den Kontext einer Anfrage nicht so tiefgreifend versteht wie ein fein abgestimmtes Modell. |
| Geringerer Ressourcenbedarf: Im Vergleich zum Fine-Tuning von KI-Modellen erfordern Embeddings weniger Daten und Rechenressourcen. |
Im zweiten Teil meines Blogartikels geht’s weiter mit der konkreten Umsetzung unseres FAQ-Bots. Welche Learnings wir daraus ziehen, teilen wir demnächst.
