- RAG-Chatbots kombinieren Suchfunktion und Spracherzeugung für genauere, kontextbezogene Antworten als herkömmliche Bots.
- RAG reduziert Fehler und erhöht die Zuverlässigkeit, indem es auf externe Daten zugreift, statt sich nur auf das interne Wissen eines Sprachmodells zu verlassen.
- Zu den Anwendungsbereichen gehören häufig gestellte Fragen (FAQs), Kundensupport, wissensintensive Branchen und jedes Szenario, das präzise Informationen erfordert.
- Zur Erstellung eines RAG-Bots gehört es, ein Projekt einzurichten, klare Verhaltensanweisungen zu verfassen und Wissensquellen zu verknüpfen.
Chatbots verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit Nutzern interagieren, aber viele verfehlen immer noch das Ziel, wenn es um Kontext und Genauigkeit geht. An dieser Stelle kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel.
RAG kombiniert die Stärken von Wissensabfrage und Spracherzeugung und ermöglicht es Chatbots, auf externe Daten zuzugreifen und präzise, kontextbezogene Antworten zu geben. Das Ergebnis? Weniger Ungenauigkeiten, weniger verschwendete Ressourcen und zuverlässigere Antworten.
In diesem Leitfaden führen wir Sie durch die Schritte zur Erstellung Ihres eigenen RAG-Chatbots - von der Definition seines Verhaltens bis hin zu seiner nahtlosen Bereitstellung.
Anwendungen von RAG Chatbots
Machen Sie die ersten Schritte zur Integration von RAG-gestützten Chatbots in Ihr Produkt, Projekt oder Hobby? Lassen Sie uns einige breitere Anwendungen erkunden, die mit einem sachkundigen Chatbot, der auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist, verbessert werden können.
Wie man einen RAG Chatbot erstellt
Die Erstellung eines RAG-Chatbots mit Botpress ist ein unkomplizierter Prozess. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen den Einstieg erleichtert. Für dieses Tutorial werden wir einen Book Trivia-Chatbot erstellen. Sobald der Chatbot erstellt ist, kann er über mehrere Kanäle mithilfe der entsprechenden Integrationen eingesetzt werden.
Schritt 1: Richten Sie Ihr Projekt ein
Beginnen Sie mit der Erstellung eines neuen Projekts in Botpress. Sobald Sie angemeldet sind, wählen Sie die Vorlage "Start from Scratch" für eine vollständige Anpassung und Flexibilität.
Schritt 2: Schreiben eines klaren Befehlssatzes
Anweisungen sind entscheidend für das Verhalten Ihres RAG-Chatbots und können durch Bearbeiten des Abschnitts "Anweisungen" in Studio hinzugefügt werden. Legen Sie fest, wie der Chatbot Informationen abrufen und präsentieren soll.
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Bei der Erstellung eines Befehlssatzes sind die folgenden Punkte zu beachten:
- Legen Sie fest, dass der Bot externe Wissensquellen gegenüber internen Modelldaten bevorzugen soll.
- Skizzieren Sie den Ton und den Stil der Antwort, am besten anhand von Beispielgesprächen und -antworten.
Hier ist ein Beispiel für eine Anweisung, die das Verhalten eines Chatbots für "Clothing Website FAQ" beschreibt:
Aufgabe:
Unterstützung der Nutzer bei der Erkundung nachhaltiger Mode, beim Verständnis umweltfreundlicher Materialien und bei der bewussten Entscheidung für ethisch korrekte Kleidung.
Persönlichkeitsmerkmale:
- Wissend: Liefert genaue Antworten aus der Wissensdatenbank.
- Freundlich: Warmherzig und ansprechbar.
- Inspirierend: Ermutigt zu nachhaltigen Entscheidungen.
- Transparent: Gibt nur geprüfte Informationen weiter.
Fähigkeiten:
- Aufklären: Erklären Sie die Grundsätze nachhaltiger Mode, umweltfreundlicher Materialien und Zertifizierungen anhand der Wissensbasis.
- Unterstützen: Empfehlung von Produkten und Bereitstellung von Informationen auf der Grundlage der genehmigten Daten.
- Inspirieren: Hervorhebung der Vorteile ethischer Mode ohne persönliche Meinung.
- Engagieren: Beantworten Sie Anfragen klar und höflich und leiten Sie die Nutzer an den Support weiter, wenn keine Antworten verfügbar sind.
Tonfall:
- Positiv, professionell und frei von Fachjargon.
- Respektvoll und einfühlsam, um eine unterstützende Erfahrung zu gewährleisten.
Verhaltensregeln:
- Verwenden Sie nur die bereitgestellte Wissensdatenbank (z. B. Wikipedia, Green-Threads-Dokumente).
- Wenn eine Antwort nicht verfügbar ist, informieren Sie den Nutzer und schlagen Sie vor, den Green-Thread-Kundensupport zu konsultieren.
Beispiel für eine Antwortpolitik:
Abfrage: "Was ist Bio-Baumwolle?"
Antwort: "Bio-Baumwolle wird ohne schädliche Pestizide oder synthetische Düngemittel angebaut, was die Umweltbelastung reduziert."
Frage: "Können Sie mir Ihre Rückerstattungsbedingungen nennen?"
Antwort: "Diese Information liegt mir nicht vor. Bitte besuchen Sie unsere Website oder wenden Sie sich an den Support."
Schritt 3: Wissensquellen hinzufügen
Um Ihren RAG-Chatbot effektiv zu gestalten, sollten Sie ihn mit relevantem externen Wissen verknüpfen, z. B. mit PDF-Dokumenten, Website-URLs oder APIs. So können Sie es tun:
- Gehen Sie zum Bereich "Knowledge Base" auf Botpress.
- Laden Sie Dokumente hoch oder fügen Sie URLs von Websites als Quellen hinzu.
- Botpress indexiert den Inhalt automatisch und unterteilt ihn in kleinere, abrufbare Wissenseinheiten.
Schritt 4: Anpassen der Identität des Chatbots
Personalisieren Sie den Namen und die Persönlichkeit Ihres Chatbots, damit er zu Ihrem Anwendungsfall passt. Dieser wichtige Schritt stellt sicher, dass Ihr Chatbot sich nicht fälschlicherweise als ChatGPT oder Claude identifiziert.
- Gehen Sie zu "Bot Details"
- Klicken Sie auf "Erzeugen", um eine Identität für Ihren Chatbot auf der Grundlage seiner Anweisungen und Daten zu erstellen, oder schreiben Sie eine manuell.
Schritt 5: Stellen Sie Ihren Chatbot bereit
Der Chatbot ist jetzt zur Vorschau und zum Teilen bereit. Hier erfahren Sie, wie Sie ihn aufrufen und testen können:
- Klicken Sie in Botpress Studio auf "Veröffentlichen", um Ihren RAG Chatbot einzusetzen.
- Kopieren Sie den Link und beginnen Sie mit der Konversation!
Schritt 6: Anpassen des Erscheinungsbildes Ihres Chatbots
Möchten Sie Ihre Webchat weiter anpassen, um sie an Ihre Marke und Ihre Stimme anzupassen? Klicken Sie einfach unter "Teilen" auf "Anpassen Webchat".
Intelligentere Chatbots mit RAG erstellen
RAG-gestützte Chatbots verändern die Art und Weise, wie Unternehmen präzise Antworten in Echtzeit liefern, Arbeitsabläufe optimieren und das Nutzererlebnis verbessern. Mit den von Botpress bereitgestellten Tools können Sie ganz einfach intelligente Chatbots erstellen.
Mit dem Hochladen von Wissensdatenbanken mit einem Klick und der nahtlosen Integration mit Plattformen wie Slack, WhatsApp, Notion und anderen können Sie mit Botpress in wenigen Minuten leistungsstarke RAG-Chatbots einsetzen.
Beginnen Sie noch heute mit der Erstellung intelligenter, kontextbezogener Chatbots - kostenlos.
FAQs
1. Was ist der Unterschied zwischen einem RAG-Chatbot und einem traditionellen Chatbot?
Ein herkömmlicher Chatbot verlässt sich meist auf vorgefertigte Antworten oder sein eingebautes Sprachmodell, während ein RAG-Chatbot Echtzeitinformationen aus externen Quellen abrufen kann, so dass er viel besser in der Lage ist, spezifische, aktuelle Fragen zu beantworten.
2. Wie entscheidet ein RAG-System, welches Wissen es abruft und welches es generiert?
Es sucht zunächst nach relevanten Informationen aus seiner Wissensbasis und verwendet diese dann, um eine natürliche, kohärente Antwort zu erstellen. Ähnlich wie beim Nachschlagen von Notizen, bevor man antwortet.
3. Kann ich RAG nutzen, ohne externe Wissensquellen hochzuladen?
Technisch gesehen ja, aber es verfehlt seinen Zweck. Die RAG glänzt, wenn sie externe Daten zur Verfügung hat, mit denen sie arbeiten kann. Es ist, als würde man seinem Bot ein Gehirn voller Nachschlagewerke geben.
4. Ist RAG für mehrsprachige Anwendungen geeignet?
Auf jeden Fall. Solange Ihre Wissensquellen und Ihr LLM die von Ihnen benötigten Sprachen unterstützen, kann ein RAG-Chatbot problemlos mehrsprachige Unterhaltungen führen.
5. Wie kann ich die Genauigkeit und Relevanz des abgerufenen Wissens messen?
Sie können überprüfen, wie gut die Antworten mit den Fragen der Nutzer übereinstimmen, Feedback verfolgen oder sogar protokollieren, welche Quellen verwendet wurden. Es geht darum, sicherzustellen, dass der Bot die richtigen Informationen zur richtigen Zeit abruft.
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