Erstellen eines Chatbots: Tipps und Fallstricke für Chatbot-Entwickler in einer KI-gesteuerten Welt

Ein Chatbot ist vereinfacht gesagt eine Schnittstelle für die Kommunikation mit einer Software über eine simulierte Unterhaltung. Früher wurden dafür primitive Workflows verwendet, aber seitdem die Verfügbarkeit von KI und Machine Learning sprunghaft zugenommen hat, können Chatbots noch viel mehr erreichen. Virtuelle Agents nutzen heutzutage KI und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), um Ihre Eingaben zu verstehen und zu verarbeiten und maßgeschneiderte Antworten zurückzugeben. Dies umfasst Anwendungsfälle wie das Beantworten von Fragen, das Beheben von Problemen sowie alltägliche Unterhaltungen.

Damit eignen sich Chatbots hervorragend zur Implementierung vieler wichtiger Geschäftsfunktionen. Chatbots sind sehr praktisch für die folgenden Bereiche:

• Kundenservice: Sie ermöglichen es Unternehmen, ihren Kunden viel günstiger und mit weniger Aufwand rund um die Uhr Support anzubieten.

• Lead-Generation und Qualifizierung: Chatbots können mit Website-Besuchern interagieren, Informationen sammeln und sogar Termine mit Vertriebsteams vereinbaren.

• Datensammlung und -analyse: Chatbots können Informationen von Nutzern erfassen, Feedback analysieren und Trends identifizieren, um Produkte und Services zu verbessern.

• Kurse und Schulungen: Chatbots können Onlinekurse bereitstellen, Fragen von Kursteilnehmern beantworten und Feedback liefern.

• Barrierefreiheit und Inklusion: Sie können Nutzer mit Behinderungen unterstützen, Sprachen übersetzen und Informationen in verschiedenen Formaten bereitstellen.

• Inhaltserstellung und Moderation: Sie können schriftliche Inhalte generieren, Online-Communitys moderieren und sogar unangemessene Inhalte filtern.

Wie Sie sehen, überbrücken Chatbots die Lücke zwischen den Kunden und der Technologie von Unternehmen. Anstatt Daten manuell zu erfassen und dann ein KI-System damit zu füttern, sparen Sie sich einen Zwischenschritt. Auf diese Weise können Sie Probleme schneller identifizieren und beheben und Ihren Nutzern ein besseres Erlebnis bieten.

Der wichtigste Vorteil eines Chatbots für die Endnutzer ist die Einfachheit des Erlebnisses. Die Nutzer können sich mit dem Bot genau wie mit einer Person unterhalten und in den meisten Fällen eine aussagekräftige und hilfreiche Antwort erhalten.

Zum Erreichen dieser Einfachheit erreichen müssen jedoch einige wichtige Komponenten zusammenarbeiten, um die Eingaben auszuwerten, aus verfügbaren Datenquellen zu lernen und eine möglichst gute Antwort zu liefern.

Sie können sich NLP als Übersetzer vorstellen, der dafür sorgt, dass der Chatbot versteht, was von ihm verlangt wird. Diese Komponente nimmt die Nutzereingabe entgegen und analysiert deren Standpunkt, Kontext, Absicht und mehr. Dazu werden folgende Aufgaben ausgeführt:

• Tokenisierung: Unterteilt die Eingabe in einzelne Wörter und Sätze

• Wortartmarkierung: Unterteilt Wörter in Kategorien wie Nomen, Verben, Adjektive usw.

• Syntaxanalyse: Analysiert die Satzstruktur und die Beziehungen zwischen Wörtern

• Semantische Analyse: Entschlüsselt die Bedeutung einzelner Wörter, um Kontext und Absicht zu analysieren

Jeder erfolgreiche Chatbot muss in der Lage sein, zu lernen und sich anhand von Interaktionen weiterzuentwickeln. Dazu wird Machine Learning verwendet. Mit dieser Technologie kann der Chatbot auf verschiedene Arten lernen und sich anpassen:

• Beaufsichtigtes Lernen: Der Chatbot wird mit beschrifteten Daten trainiert und lernt, Eingaben mit der gewünschten Antwort zu verbinden.

• Unbeaufsichtigtes Lernen: Der Chatbot analysiert unbeschriftete Daten. Anstatt die Verbindungen vorgegeben zu bekommen, sucht er nach Mustern und Beziehungen und findet die Verbindungen selbst.

• Verstärkendes Lernen: Der Chatbot erlernt das beste Vorgehen anhand von Versuch und Irrtum und verbessert seine Antworten auf Basis von Ergebnissen und Nutzerfeedback.

In der Theorie muss ein Chatbot keine KI-Algorithmen einsetzen. Diese Algorithmen machen jedoch den Unterschied zwischen einfachen, regelbasierten Antworten und einer frei ablaufenden Unterhaltung, die versteht, welche Probleme die Nutzer gerne lösen möchten. KI-Algorithmen sind extrem vielseitig, aber hier sind einige ihrer wichtigsten Funktionen:

• Dialogverwaltung: Diese Algorithmen verwalten den Verlauf der Unterhaltungen: Wechsel zwischen Themen, Bereitstellen relevanter Informationen und Unterstützung des natürlichen Unterhaltungsablaufs.

• Generieren von Antworten: Diese KI-Algorithmen generieren passende Antworten auf Basis von Kontext, Tonfall und anderen relevanten Informationen. 

• Personalisierung: Personalisierungsalgorithmen liefern maßgeschneiderte Antworten für die jeweiligen Nutzer und deren Bedürfnisse. Dazu werden Nutzerdaten und bisherige Interaktionen herangezogen.

Der erste Schritt bei der Erstellung Ihres ersten Chatbots besteht darin, eine Plattform auszuwählen. Diese Plattform dient als Fundament für Ihren Chatbot, und die Entscheidung hängt davon ab, welches Ziel Sie mit Ihrem Chatbot erreichen möchten. Hier sind einige Fragen, die Sie sich stellen sollten:

• Welches Problem möchten Sie lösen?

• Wie komplex ist das Problem?

• An welche Zielgruppe richtet sich Ihr Chatbot?

• Welche Features und Funktionen benötigen Sie?

Ein weiterer wichtiger Gesichtspunkt betrifft das verfügbare Budget und die vorhandenen Kenntnisse. Der Unterschied zwischen einem Hobbybastler mit minimalen technischen Fähigkeiten und einem ausgewachsenen Entwicklungsteam mit umfangreichem Budget ist riesengroß. Darum ist es wichtig, sich mit den verschiedenen Arten von Chatbot-Plattformen vertraut zu machen:

• No-Code/Low-Code: Einfache Handhabung, Verwendung von Vorlagen, Drag & Drop-Schnittstellen usw. Perfekt für Nutzer mit eingeschränkter Programmiererfahrung. Beispiele: Chatfuel, ManyChat und Landbot.

• Codebasierte Plattformen: Erfordern Programmierkenntnisse, bieten jedoch mehr Flexibilität, Kontrolle und Anpassungsfähigkeit. Beispiele: Rasa, Microsoft Bot Framework, Dialogflow.

• Unternehmenslösungen: Speziell für umfangreiche Deployments entwickelt, bieten erweiterte Features und Integrationen im vorkonfigurierten Zustand. Beispiele: IBM Watson Assistant, Amazon Lex, Nuance. 

Wenn Sie beispielsweise schnell einen Facebook Messenger-Chatbot mit relativ einfachem Funktionsumfang erstellen möchten, eignet sich eine Lösung wie ManyChat hervorragend. Wenn Ihnen jedoch ein komplizierter Chatbot vorschwebt, der mit einer API ausgeführt und umfassend angepasst wird, dann ist eine Plattform wie Rasa vermutlich besser für Sie geeignet.

Bei der Erstellung von Chatbots geben Unterhaltungsabläufe die Struktur und den Ablauf der Unterhaltungen zwischen Nutzern und Chatbot vor. Stellen Sie sich die Unterhaltungsabläufe wie einen Dirigenten vor, der die einzelnen Musiker anleitet, um einen reibungslosen Gesamtverlauf sicherzustellen. Dazu gehören fünf wichtige Elemente:

1. Absichten: Identifizieren Sie die Ziele und Motivationen der Nutzer anhand ihrer Eingaben.

2. Entitäten: Kategorisieren Sie wichtige Informationen wie Namen, Orte oder Daten.

3. Dialogzustände: Verfolgen Sie den bisherigen Unterhaltungsverlauf, um Wiederholungen zu vermeiden und Antworten zu steuern.

4. Verzweigungen und Übergänge: Erstellen Sie verschiedene Pfade, je nach Antworten der Nutzer.

5. Antworten: Generieren Sie kontextbezogene und nützliche Antworten für die Nutzer.

Um effektive Abläufe zu gestalten, beginnen Sie zunächst mit dem Hauptproblem, das Sie lösen möchten, und entwickeln Unterhaltungsverläufe von diesem Ausgangspunkt aus. Die genaue Implementierung hängt von der gewählten Plattform ab, aber Flussdiagramme eignen sich gut, um die Unterhaltungsstruktur in der Gestaltungsphase abzubilden. 

Versuchen Sie beim Erstellen Ihres ersten Chatbots, einfache Abläufe zu verwenden und komplexe Verzweigungen mit übermäßig vielen Optionen zu vermeiden. Auf diese Weise können Sie schneller mit Tests und Iterationen beginnen und sich auf die Bereiche mit dem größten Verbesserungspotenzial konzentrieren.

Die Integration von NLP und Machine Learning macht den Unterschied zwischen einem intelligenten Chatbot, der lernt und natürliche Unterhaltungen mit den Nutzern führt, und einem, der praktisch nur Skripts abliest.

nNLP-Bibliotheken wie spaCy und NLTK (Natural Language Toolkit) können nicht nur Absichtserkennung und Entitätsextraktion durchführen, sondern Sie auch bei wichtigen Aufgaben wie Standpunktanalysen unterstützen. Dabei wird der Tonfall der Nachrichten der Nutzer analysiert, um Emotionen zu identifizieren, damit Ihr Chatbot sich dem Tonfall anpassen und mitfühlend reagieren kann.

Analog dazu können Sie leistungsstarke ML-Bibliotheken wie TensorFLow oder PyTorch integrieren, damit Ihr Chatbot anhand von vorherigen Interaktionen und Nutzerdaten lernen und sich weiterentwickeln kann. Auf diese Weise liefert Ihr Chatbot nicht nur personalisierte und nützliche Antworten, sondern kann anhand dieser Daten auch Vorhersagen treffen und proaktiv Unterstützung oder Vorschläge anbieten, ohne dass die Nutzer danach fragen müssen.

Durch die Integration von KI- und Machine-Learning-Algorithmen können Sie das Verständnis und die Genauigkeit der Antworten Ihres Chatbots verbessern. Diese Technologien erlauben es guten Chatbots, sich anzupassen, zu lernen und sich im Lauf der Zeit weiterzuentwickeln. Als Chatbot-Entwickler sollten Sie KI- und Machine-Learning-Bibliotheken nutzen, die Ihren Nutzern praktische Vorteile bieten.

Um einen wirklich hilfreichen Chatbot zu erstellen, sollten Sie ständig Ausschau nach Möglichkeiten halten, wie Sie die Leistung und Antwortqualität Ihres Bots verbessern können. Der beste Weg besteht darin, Daten aus den Nutzerinteraktionen zu erfassen und zu analysieren, um zu identifizieren, an welchen Stellen Sie Ihre Unterhaltungsabläufe und Ihren Funktionsumfang verfeinern und iterieren können.

Im Lauf der vergangenen Jahre haben wir gesehen, dass sich das Thema KI rasant weiterentwickelt. Gefühlt wird praktisch jeden Tag eine bahnbrechende neue Bibliothek, App oder API vorgestellt. Diese Fortschritte können abschreckend wirken, aber wenn Sie sich fortlaufend über neue Trends und Technologien informieren, finden Sie möglicherweise die passende Geheimzutat, um Ihrem Chatbot noch etwas mehr Leben einzuhauchen. 

Es gibt zahlreiche Fälle, in denen GPT-basierten Chatbots alle möglichen Fragen gestellt wurden (z. B. Fragen zum Thema Finanzen an einen Chatbot, der eigentlich für Reisethemen gedacht war). Erstellen Sie nach Möglichkeit sehr früh in Ihrer Gestaltungsphase eine eingeschränkte Mengen an Fragen und Themen, auf die Ihr Chatbot antworten soll, um Ihren Nutzern von Anfang an ein überragendes Erlebnis zu bieten. 

Es ist leicht, sich von den endlosen Möglichkeiten Ihres Chatbots mitreißen zu lassen, aber dabei sollten Sie immer vorsichtig sein. Verzerrungen können sich leicht in Ihre Chatbots einschleichen und dessen Antworten beeinträchtigen. Außerdem ist es wichtig, die Privatsphäre Ihrer Nutzer und ethische Grundsätze zu berücksichtigen, um Ihre Nutzer zu schützen und keine Probleme zu riskieren.

Wir werden in Kürze noch näher darauf eingehen, aber stellen Sie Ihren Chatbot auf keinen Fall bereit, ohne ihn ausführlich unter praktischen Bedingungen getestet zu haben. Gewinnen Sie Vertrauen in die Robustheit und Zuverlässigkeit Ihres Chatbots, bevor Sie die Nutzer auch nur in dessen Nähe lassen.

Um einen möglichst guten Chatbot zu erstellen, ist es wichtig, dass Sie regelmäßig Feedback von Ihren Nutzern erfassen und es berücksichtigen. Dieses Feedback ist entscheidend für einen langfristig relevanten und erfolgreichen Chatbot. Zu diesem Zweck können Sie Bug-Meldungen, Beschwerden oder sogar Feature-Vorschläge verwenden. Nehmen Sie sämtliches Feedback ernst und halten Sie stets Ausschau nach Möglichkeiten, um das Nutzererlebnis zu verbessern.

Eine weitere großartige Möglichkeit, um die Fähigkeiten und die Leistung Ihres Chatbots zu verbessern, ist die Integration eines großen Sprachmodells (Large Language Model, LLM). Ein LLM ist eine leistungsstarke Art von KI, die mit riesigen Mengen an Daten trainiert wurde, um unsere Sprache zu verstehen und zu generieren.

Trotz ihrer eindrucksvollen Leistung sind LLMs wie GPT-4 oder LLaMA vermutlich nicht in der Lage, die spezifischen Anforderungen Ihres Chatbots im vorkonfigurierten Zustand zu erfüllen. Um das Potenzial des LLM vollständig nutzen zu können, müssen Sie es anpassen und erweitern, damit es den gewünschten Zweck Ihres Chatbots verstehen und einheitliche Antworten liefern kann.

Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist Retrieval Augmented Generation (RAG). Dabei wird ein Abrufmodell verwendet, um relevante Dokumente für die Nutzerabfrage zu kuratieren und anschließend an das LLM zu übergeben. Diese Dokumente können beispielsweise aus Ihren privaten Daten stammen, etwa aus einer vorhandenen Wissensdatenbank, aus Chat-Logs oder aus sonstigen relevanten Inhalten. Anschließend kann das LLM diese Informationen mit seinen vorhandenen Fähigkeiten kombinieren und eine exaktere, relevantere und effizientere Antwort generieren.

Eine weitere Möglichkeit, die Integration mit dem Chatbot zu verbessern, ist die Feinjustierung des LLM. Dabei wird das LLM speziell an die spezifische Aufgabe oder das Problem angepasst, für die bzw. das Sie Ihren Chatbot entwickeln. Auf diese Weise kann es domänenspezifische Begriffe erlernen und die Relevanz der generierten Antworten verbessern. Dieser Prozess kann wiederholt werden, wenn sich Ihr Chatbot weiterentwickelt oder mehr Daten verfügbar sind, damit das LLM immer für die Zusammenarbeit mit Ihrem Bot optimiert ist.

Wie bei der Softwareentwicklung üblich sind Tests ein wichtiger Schritt beim Erstellen und Verbessern Ihres Chatbots. Um Ihren Chatbot selbstbewusst bereitstellen zu können, müssen Sie den Funktionsumfang, das Nutzererlebnis und die Fehlerbehandlung testen. 

Um sicherzustellen, dass Ihr Chatbot wie erwartet funktioniert, sollten Sie Funktionstests auf Einheits- und Integrationsebene sowie allgemeine Systemtests durchführen. Überprüfen Sie außerdem die Leistung des Chatbots, um Leistungsengpässe und Skalierbarkeitsprobleme auszuschließen.

Denken Sie an Ihre Endnutzer, um zu garantieren, dass Sie ihnen ein optimales Erlebnis bieten. Usability-Tests, bei denen Sie die Interaktionen tatsächlicher Nutzer mit Ihrem Chatbot beobachten, eignen sich dafür hervorragend. Um sicherzustellen, dass Ihr Chatbot für alle Nutzer verfügbar ist, sollten Sie die Barrierefreiheit testen, etwa indem Sie ein Sprachausgabeprogramm verwenden oder den Bot nur mit einer Tastatur bedienen.

Bevor Sie Ihren Chatbot bereitstellen, müssen Sie sich davon überzeugen, dass er eventuell auftretende Fehler problemlos verarbeitet. Dazu können Sie beispielsweise Stresstests mit hohem Datenverkehr durchführen, unerwartete Eingaben übermitteln und nach Sicherheitslücken suchen. Schließlich soll Ihnen die Lösung nicht um die Ohren fliegen, wenn etwas schiefgeht.

Wenn Sie sich davon überzeugt haben, dass Ihr Chatbot startklar ist, können Sie ihn bereitstellen. Aber bevor Sie auf den großen grünen Knopf drücken, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Monitoring und Analytics: Setzen Sie Systeme ein, die die Leistung, die Nutzeraktivität und andere wichtige Metriken fortlaufend überwachen, um Probleme schnell abzufangen und zukünftige Verbesserungen vornehmen zu können.

• Feedback-Kanäle: Machen Sie es Ihren Nutzern so einfach wie möglich, nach der Bereitstellung Feedback abzugeben. Die Nutzer werden sich freuen, weil sie einen Ansprechpartner haben, und Sie werden sich besser fühlen, weil Sie wissen, was in Ihren Nutzern vor sich geht.

• Stufenweiser Rollout: Die Bereitstellung einer neuen App bringt Risiken mit sich. Führen Sie daher bei Bedarf einen stufenweisen Rollout aus, um das System zu testen, bevor Sie die Lösung komplett einführen. Mit einem begrenzten Launch für eine kleinere Zielgruppe können Sie die Interaktionen analysieren und bei Bedarf Korrekturen vornehmen.

Die Welt von Chatbots und KI entwickelt sich rasant und verändert die Art und Weise, wie wir mit Technologien und Unternehmen interagieren. Hoffentlich hat dieser Artikel diesen Technologien ihren Schrecken genommen und Ihnen das Selbstbewusstsein gegeben, einen eigenen Chatbot zu entwickeln. Nutzen Sie das grenzenlose Potenzial von Chatbots und erstellen Sie Ihre eigene, einzigartige KI-Anwendung, die zusammen mit Ihnen und Ihren Fähigkeiten wächst und sich weiterentwickelt. 

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