Chatbot-Dialoge mithilfe von LLMs natürlicher und effizienter gestalten

Spezifische Informationen extrahieren

Im ersten Szenario fragt eine Person den KI-Chatbot nach spezifischen Informationen zu Preisen für einen Personalausweis. Der entsprechende Datenbankeintrag enthält zwar alle erforderlichen Details zur Beantwortung der Frage, aber auch zusätzliche, nicht relevante Informationen. In diesem Fall werden sowohl die Nutzerfrage als auch der Inhalt des Datenbankeintrags an das LLM übergeben und in einem Prompt verarbeitet. Das LLM ist dann in der Lage, eine Antwort zu generieren, die präzise auf die Nutzerfrage zugeschnitten ist.

Das LLM extrahiert die relevanten Informationen zur Beantwortung der Nutzerfrage und generiert eine hilfreiche Antwort.

Texte sprachlich anpassen

In einem anderen Szenario fragt eine Person nach den Voraussetzungen für eine Umschulung bei einem Weiterbildungsanbieter. Der Datenbankeintrag enthält viele relevante Informationen, diese werden jedoch nur in Form einer Auflistung präsentiert. Hier kommt ein weiterer Vorteil der Verwendung von LLMs zum Tragen: die sprachliche Anpassung. Sowohl die Nutzerfrage als auch der Inhalt des Datenbankeintrags werden an das LLM übergeben und in einem Prompt verarbeitet. Jetzt kann das Modell eine Antwort generieren, die nicht nur inhaltlich passend, sondern auch sprachlich an den Stil der Chatbot-Persona angepasst ist. Dies trägt dazu bei, den Dialog natürlicher zu gestalten und somit das Nutzererlebnis zu verbessern.

Informationen aus angebundenen Datenbanken bilden die Grundlage. Das LLM generiert daraus eine Antwort angepasst an den Stil der Chatbot-Persona.

Kontrolle, Transparenz und Nachvollziehbarkeit

Auch eineinhalb Jahre nach der Einführung von ChatGPT sind Halluzinationen, also die Ausgabe von Falschinformationen, die sich das LLM ausgedacht hat, eine große Herausforderung. Wir wählen daher einen Ansatz ähnlich zu Retrieval Augmented Generation (RAG), bei welchem die relevanten Daten zuerst in verlässlichen Quellen gesucht und diese anschließend von einem LLM zusammengefasst werden. So können wir die Vorteile eines LLMs nutzen, haben aber trotzdem ein hohes Maß an Kontrolle, Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

Kontrolle: Durch die Anbindung an Datenbanken und eine KI-Suche auf ausgewählten Webseiten behalten Sie die Kontrolle über die Inhalte, die dem LLM für die Generierung von Antworten zur Verfügung stehen. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass das LLM nur auf relevante und vertrauenswürdige Informationen zugreift.

Transparenz: Bei zusammengefassten Antworten erscheint im Chatfenster immer der Hinweis, dass es sich bei dem Text um eine automatisch generierte Antwort handelt. Hierfür wird der Hinweis „automatisch erzeugte Antwort“ angezeigt.

Nachvollziehbarkeit: Benutzer haben immer die Möglichkeit, sich den Original-Text direkt im Chatfenster anzeigen zu lassen und einfach zwischen den beiden Ansichten zu wechseln. Zudem wird ein Link zur Quelle bereitgestellt, damit Nutzer die Möglichkeit haben, die Quell-Website zu besuchen.

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