Chatbot-Entwicklung: Tipps und Fallstricke für 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-Generierung und Qualifizierung: Chatbots können mit Website-Besuchern interagieren, Informationen sammeln und sogar Termine mit Vertriebsteams vereinbaren.

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

• Bildung und Ausbildung: Chatbots können Onlinekurse bereitstellen, Fragen von Kursteilnehmenden 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 Vorteil eines Chatbots für den Nutzer liegt in seiner einfachen Bedienung. Die Nutzer können sich mit dem Bot genau wie mit einer Person unterhalten und erhalten in den meisten Fällen eine aussagekräftige und hilfreiche Antwort.

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.

Man kann sich NLP wie eine Art Dolmetscher vorstellen, der dafür sorgt, dass der Chatbot versteht, was von ihm verlangt wird. Diese Komponente erfasst die Aussagen oder Fragen der Nutzer:innen und analysiert sie auf Stimmung, Kontext, Absicht und vieles mehr. Dies geschieht durch folgende Schritte:

• Tokenisierung: Unterteilt die Eingabe in einzelne Wörter und Sätze

• Part-of-Speech-Tagging: 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

Ein Merkmal erfolgreicher Chatbots ist ihre Fähigkeit, durch jede Interaktion dazuzulernen und sich weiterzuentwickeln. Zu verdanken ist dies dem Machine Learning, das ihnen die Möglichkeit gibt, sich über verschiedene Wege kontinuierlich anzupassen und zu verbessern:

• Überwachtes Lernen: Der Chatbot wird mit gelabelten Daten trainiert, wodurch er lernt, bestimmte Eingaben mit der jeweils gewünschten Antwort zu verknüpfen.

• Unüberwachtes Lernen: Hier analysiert der Chatbot ungelabelte Daten. Anstatt die Verbindungen vorgegeben zu bekommen, sucht er nach Mustern und Beziehungen und findet die Verbindungen selbst.

• Bestärkendes Lernen: Der Chatbot lernt nach dem Prinzip von Versuch und Irrtum (Trial-and-Error), was am besten funktioniert. Auf Basis der Ergebnisse und des Feedbacks der Nutzer:innen optimiert er seine Antworten kontinuierlich.

Theoretisch muss ein Chatbot keine KI-Algorithmen nutzen. Doch genau diese Algorithmen machen den Unterschied zwischen einfachen, regelbasierten Antworten und einer fließenden Konversation, bei der die Probleme der Nutzer:innen wirklich verstanden und gelöst werden. Die Ansätze können stark variieren, aber dies sind einige der gängigsten Funktionen von KI-Algorithmen:

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

• Generierung der Antwort: 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. Dies erfolgt mithilfe von Nutzerdaten und früheren Interaktionen.

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: Einfach zu bedienen, mit Vorlagen, Drag-and-Drop-Schnittstellen usw. Perfekt für diejenigen mit begrenzter Programmiererfahrung. Beispiele: Chatfuel, ManyChat und Landbot.

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

• Enterprise-Level: Sie sind für den flächendeckenden Einsatz konzipiert und bieten standardmäßig erweiterte Funktionen sowie fertige Integrationen. Beispiele hierfür sind IBM Watson Assistant, Amazon Lex und 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. Dialogphasen: 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.

NLP-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.

Wie die letzten Jahre gezeigt haben, wächst der KI-Bereich rasant. Es fühlt sich an, als würde jeden Tag eine neue, bahnbrechende Bibliothek, App oder API auf den Markt kommen. Diese rasanten Entwicklungen können einschüchternd wirken. Doch wenn Sie bei den neuesten Trends und Technologien am Ball bleiben, finden Sie vielleicht genau das fehlende Puzzleteil, um Ihren Chatbot auf das nächste Level zu heben. 

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 den bestmöglichen Chatbot zu erstellen, müssen Sie regelmäßig Daten erfassen und entsprechend handeln. Nehmen Sie das Feedback Ihrer Nutzer ernst. Dieses Feedback ist entscheidend, damit Ihr Chatbot langfristig relevant und erfolgreich bleibt. Dazu gehören Fehlerberichte, Beschwerden und auch Feature-Wünsche. Suchen Sie stets nach Möglichkeiten, die Nutzererfahrung zu verbessern.

Eine weitere großartige Möglichkeit, um die Fähigkeiten und die Leistung Ihres Chatbots zu verbessern, ist die Integration eines Large Language Model (LLM). Ein LLM ist eine leistungsstarke Art von KI, die mit riesigen Datenmengen trainiert wurde, um Antworten in menschlicher Sprache zu verstehen und zu erzeugen.

Trotz ihrer beeindruckenden Leistungsfähigkeit ist es unwahrscheinlich, dass ein LLM wie GPT-4 oder LLaMA ohne weitere Anpassungen den spezifischen Anforderungen Ihres Chatbots gerecht wird. 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 hierfür ist die Retrieval Augmented Generation (RAG). Dabei wird ein Retrieval-Modell genutzt, um auf Basis der Anfrage der Nutzer:innen relevante Dokumente zusammenzustellen, die anschließend an das LLM übergeben werden. Diese Dokumente können aus Ihren privaten Daten stammen – beispielsweise aus einer bestehenden Wissensdatenbank, Chatprotokollen oder anderen relevanten Inhalten. Das LLM kann diese Informationen dann mit seinen eigenen Fähigkeiten kombinieren, um eine Antwort zu generieren, die präziser, relevanter und effizienter ist.

Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Integration in den Chatbot besteht in der Feinabstimmung des LLM. Dabei wird das LLM im Wesentlichen auf die spezifische Aufgabe oder das Problem zugeschnitten, das Ihr Chatbot lösen soll. So lernt es domänenspezifische Sprache und verbessert die Relevanz der generierten Antworten. Dieser Prozess kann wiederholt werden, wenn sich Ihr Chatbot weiterentwickelt oder neue Daten verfügbar werden, sodass das LLM stets optimal auf Ihren Bot abgestimmt ist.

Wie bei der Softwareentwicklung üblich sind Tests ein wichtiger Schritt beim Erstellen und Verbessern Ihres Chatbots. Um Ihren Chatbot reibungslos 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:

• Überwachung und Analyse: 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 Nutzern so einfach wie möglich, Feedback zu senden, nachdem Sie den Chatbot bereitgestellt haben. 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.

• Schrittweise Einführung: Das Deployment einer neuen App kann Risiken bergen. Ziehen Sie daher eine schrittweise Einführung in Betracht, um den Markt zu testen, bevor Sie den vollständigen Launch starten. Indem Sie die Anwendung zunächst für eine kleinere Zielgruppe freischalten, können Sie die Interaktionen analysieren und notwendige Anpassungen vornehmen.

Die Welt der Chatbots und KI entwickelt sich ständig weiter und verändert die Art und Weise, wie wir mit Technologie und Unternehmen interagieren. Hoffentlich konnte dieser Artikel die dahinterstehende Technologie ein wenig entzaubern und Ihnen das nötige Vertrauen geben, Ihren eigenen Chatbot zu entwickeln. Indem Sie das unendliche Potenzial von Chatbots ausschöpfen, können Sie Ihre ganz eigene, einzigartige KI-Anwendung erschaffen – eine Anwendung, die genau wie Ihre eigenen Fähigkeiten kontinuierlich wächst und sich weiterentwickelt.

Genau das tun wir hier bei Elastic®: Wir sind immer auf der Suche nach Möglichkeiten, diese Fortschritte zu nutzen, um unsere Produkte zu verbessern und unseren Kunden das Leben zu erleichtern, von der Erweiterung der Chatbot-Funktionen in Elasticsearch® bis hin zu unserer aktuellen Übernahme von Opster, die ihren eigenen genialen Chatbot namens OpsGPT entwickelt haben.

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