Was ist ein GPT-Chatbot und wie baue ich einen?

Dank OpenAIs offenem LLM können Sie Ihren eigenen GPT-Chatbot mit der neuesten KI-Technologie der Welt erstellen.

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT entwickeln sich Jahr für Jahr rasant weiter. Das bedeutet nicht nur mehr Leistung, sondern auch, dass es immer einfacher wird, einen eigenen GPT-Chatbot zu bauen.

Wir haben über 750.000 Menschen dabei unterstützt, eigene LLM-basierte Chatbots zu erstellen und bereitzustellen. Wir wissen also, wie man die GPT-Engine nutzt, um Chatbots individuell anzupassen.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen:

• Die Grundlagen von GPT-Chatbots
• Das Training hinter dem GPT-Modell
• Die Schritte, um Ihren eigenen GPT-Chatbot zu bauen

Was ist ein GPT-Chatbot?

Ein Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Chatbot ist ein Konversationsagent, der ein GPT-Modell nutzt, um mit Nutzern zu interagieren.

Meist denken wir an ChatGPT, wenn wir über GPT-Chatbots sprechen. Aber OpenAIs GPT-Engine kann viele verschiedene Chatbot-Typen antreiben – einige direkt auf OpenAI, andere auf Chatbot-Plattformen, die die GPT-Engine verwenden.

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Abseits von ChatGPT werden GPT-Chatbots individuell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten – egal ob als KI-Lernhilfe, Kundenservice-Chatbot, Vertriebs-Chatbot, Terminplanungs-Bot oder sogar HR-Chatbot.

Solche GPT-Chatbots können auf einer Webseite eingesetzt werden – wie ChatGPT oder ein Kundenservice-Bot – oder auf anderen Plattformen und Kanälen (zum Beispiel als WhatsApp-Chatbot).

Sie können einen angepassten GPT-Chatbot auf Kanälen wie Telegram bereitstellen oder ihn mit Plattformen wie Zendesk oder Salesforce verbinden. Er kann Daten aus Ihrem Unternehmen nutzen, um Kunden zu informieren oder Mitarbeitende bei Entscheidungen zu unterstützen.

Warum sollte ich einen Chatbot mit GPT oder einem anderen LLM bauen?

Die meisten Chatbots werden heute mit bestehenden Large Language Models (LLMs) wie GPT gebaut.

Warum? Sie sind leistungsstark, werden mit jeder neuen Version günstiger und sind technisch viel zu komplex, als dass die meisten Unternehmen sie selbst entwickeln könnten.

Wenn Sie also irgendeine Art von digitaler Konversation benötigen, werden Sie wahrscheinlich einen GPT-Chatbot verwenden.

GPT-Bots sind leistungsstark

Eine Studie der City University of Hong Kong zeigt die Stärke individuell angepasster GPT-Chatbots und erklärt, dass der Chatbot durch „die Nutzung individueller Daten gezieltere und maßgeschneiderte Informationen liefern kann, was das Nutzererlebnis verbessert.“

Diese Fähigkeit, kontextbezogene und personalisierte Antworten zu geben, macht GPT-Chatbots zu einem unschätzbaren Werkzeug – wann zuvor konnten wir fortschrittliche KI-Technologie nutzen, um einen Flug zu buchen oder ein Essen zu planen?

GPT-Bots werden mit jeder Version günstiger

Die meisten unserer Nutzer (etwa 95 %) entscheiden sich für GPT-Modelle statt für LLMs anderer Anbieter. Warum? Zum Zeitpunkt dieser Veröffentlichung bietet das 4o-Modell das beste Preis-Leistungs-Verhältnis.

Aktuell sind die OpenAI-Modelle die günstigste Wahl für eine zuverlässige KI-Erfahrung. Aber wer weiß, welches Modell in sechs Monaten vorne liegt?

Wofür kann ich einen GPT-Chatbot nutzen?

Kurz gesagt: Sie können einen GPT-Chatbot für jede Aufgabe im Bereich Conversational AI einsetzen.

Die häufigsten Anwendungsfälle sind Kundenservice, Vertrieb, Marketing, Buchungs-Bots und interne Mitarbeiter-Chatbots (wie HR- oder IT-Bots).

Mit einer flexiblen Chatbot-Plattform können Sie alles bauen, was Ihnen einfällt: einen Taschen-Comedian, einen persönlichen Planer, Bildungs-Chatbots oder Gesundheits-Bots – alles ist möglich.

Unsere Kunden haben Immobilien-Chatbots, Restaurant-Chatbots und sogar Hotel-Chatbots gebaut, die Zimmer buchen und das Personal koordinieren.

Sie können tägliche Updates zu Aktien von einem Krypto-Agenten erhalten. Sie können eine KI-Lernhilfe bauen. Sie können sogar einen GPT-Chatbot für WhatsApp erstellen, der mit Ihren Nutzern über einen Messenger-Kanal kommuniziert. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.

Wie funktionieren GPT-Chatbots?

Eingabe und Vorverarbeitung

Ein Nutzer tippt oder spricht eine Nachricht an den Chatbot. Der Text wird bereinigt und strukturiert – manchmal mit Kontext wie Gesprächsverlauf oder Metadaten versehen. Diese Vorverarbeitung hilft dem Modell, die Anfrage richtig einzuordnen.

Sprachmodell-Verarbeitung

Der Chatbot sendet die Eingabe an die GPT-Engine (zum Beispiel GPT-4o).

GPT sagt das wahrscheinlichste nächste Wort vorher, eines nach dem anderen, bis eine vollständige, natürlich klingende Antwort entsteht. Es nutzt dabei Muster aus riesigen Trainingsdaten – Sie müssen es also nicht selbst trainieren. Danke, Natural Language Processing!

Wenn Sie Ihren Chatbot jedoch mit eigenen Informationen (z. B. Kundenprotokollen) trainieren möchten, ermöglicht Ihnen eine leistungsstarke Chatbot-Plattform, eigene Trainingsmaterialien hinzuzufügen.

Konversationsgedächtnis

Um laufende Gespräche nachzuverfolgen, nutzen Chatbots Kontextfenster oder Speicherfunktionen.

Das Modell erinnert sich nicht von selbst an vergangene Chats, daher geben Entwickler den relevanten Verlauf bei jeder Anfrage mit. So kann es antworten, als würde es sich „erinnern“, was zuvor gesagt wurde.

Wenn das für Ihren Chatbot wichtig ist, fragen Sie Ihren Anbieter nach Speicherfunktionen – viele Plattformen bieten das nicht! Plattformen wie Botpress oder Frameworks wie LangChain unterstützen jedoch Speicher.

Geschäftslogik und Integrationen

Die meisten GPT-Chatbots sind nicht einfach „reines GPT“. Sie sind mit Tools, Datenbanken oder APIs verbunden.

Das bedeutet: Wenn Sie nach dem Bestellstatus fragen, versteht der Chatbot Ihre Anfrage mit GPT, ruft dann das Bestellsystem des Unternehmens auf und erstellt schließlich eine natürliche Antwort mit den abgerufenen Daten.

Nachbearbeitung und Leitplanken

Bevor die Nachricht den Nutzer erreicht, können Entwickler Regeln, Filter oder Formatierungen hinzufügen. Hier werden zum Beispiel Tonalität, Inhaltsprüfungen oder unternehmensspezifische Richtlinien umgesetzt. Diese Leitplanken sorgen dafür, dass der Chatbot marken- und regelkonform antwortet.

Ausgabe an den Nutzer

Am Ende liefert der Chatbot die generierte Antwort über den gewählten Kanal aus – etwa ein Website-Widget, eine Messenger-App oder einen Sprachassistenten. Mit der nächsten Nutzeranfrage beginnt der Zyklus von vorn.

So bauen Sie einen GPT-Chatbot in 5 Schritten

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Wenn Sie Ihren eigenen GPT-Chatbot bauen möchten, können Sie aufatmen. Die schwierigste Arbeit haben die Profis bereits erledigt. Jetzt kann jeder die leistungsstarke GPT-Engine für eigene Zwecke anpassen.

Es gibt zwei Hauptwege, einen eigenen GPT-Chatbot zu bauen: Entweder Sie erstellen einen eigenen GPT direkt bei OpenAI oder Sie bauen einen individuellen GPT-Chatbot auf einer Drittanbieter-Plattform. Keine Sorge, es gibt viele kostenlose Optionen.

Schritt 1: Definieren Sie Ihren Anwendungsbereich

Entscheiden Sie, wofür Ihr Chatbot genutzt werden soll. Vielleicht ist es ein persönlicher Bot, der Ihre Ausgaben für Lebensmittel verfolgt und bei der Essensplanung hilft. Oder Ihr Unternehmen sucht einen KI-Agenten, der den Kundenservice und das Informationsmanagement übernimmt.

Ihr Anwendungsbereich sollte beinhalten, für wen Sie den Chatbot bauen möchten – für sich selbst, Ihre Kunden, Ihre Mitarbeitenden, Ihre Nutzer oder alle im Internet – und welche Fähigkeiten er haben muss, um seine Ziele zu erreichen.

Wenn Sie zum Beispiel einen Chatbot für Immobilien oder ein Hotel möchten, sollten Sie eine Plattform wählen, die eine Integration mit Facebook Messenger, Telegram oder WhatsApp bietet, damit Sie direkt mit Ihrer Zielgruppe kommunizieren können.

Sobald Sie Zielgruppe und benötigte Fähigkeiten definiert haben, können Sie eine passende Plattform auswählen.

Schritt 2: Wählen Sie Ihre Plattform

Egal, welchen Chatbot-Typ Sie bauen möchten – es gibt eine Plattform, die alles bietet, was Sie brauchen.

Wenn Sie einen Bot ohne Programmierkenntnisse erstellen möchten, gibt es No-Code-Optionen.

Wenn Sie einen stark angepassten Chatbot benötigen, der mit Ihren eigenen Systemen und Abläufen verbunden ist, sollten Sie eine erweiterbare Plattform wählen, die Ihnen alle Möglichkeiten offenlässt.

Wenn Sie einen WhatsApp-GPT-Bot erstellen oder einen Slack-Chatbot bauen möchten, brauchen Sie eine Plattform mit integrierter Anbindung.

Wenn Sie Inspiration suchen, werfen Sie einen Blick auf unsere Top 9 Chatbot-Plattformen.

Schritt 3: Sammeln Sie Ihre Daten

Wenn Sie fortgeschrittenes Prompting oder Fine-Tuning durchführen möchten, müssen Sie den Datensatz sammeln, der Ihrem Chatbot als Grundlage dient.

Wenn Sie zum Beispiel Ihr Support-Team entlasten möchten, indem Sie einen Bot bauen, der deren Vorgehen nachahmt, können Sie Mitschriften erfolgreicher Kundengespräche sammeln.

Schritt 4: Anpassen und integrieren

Der spannendste Teil? Ihren GPT-Chatbot tatsächlich zu bauen.

Ihre Chatbot-Plattform ermöglicht es Ihnen, die Aktionen, den Ton oder die Persönlichkeit Ihres Chatbots sowie einzelne Gesprächsabläufe anzupassen.

Sie können Ihren Chatbot sogar dazu auffordern, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen – und er kann sie eigenständig ausführen.

Sie müssen Ihren Chatbot außerdem mit allen nötigen Informationsquellen verbinden. Wenn er zum Beispiel Ihre Produkte erklären soll, muss Ihr GPT-Chatbot mit Ihrer Website und Ihrem Produktkatalog verbunden sein.

Schritt 5: Bereitstellen und testen

Wo soll Ihr GPT-Chatbot erreichbar sein?

Wahrscheinlich möchten Sie Ihren Bot auf einer Website bereitstellen, aber je nach Zweck kann es sinnvoll sein, ihn auch auf anderen Kanälen zu veröffentlichen – etwa auf dem beliebtesten Messenger Ihrer Kunden oder auf Plattformen, die Ihre Mitarbeitenden am meisten nutzen.

Sobald Ihr Chatbot gebaut ist, sollten Sie oder Ihr Team verschiedene Szenarien testen und den Chatbot weiterentwickeln.

Wie kann ich ein GPT-Modell trainieren?

Wenn Sie Ihren eigenen GPT-Chatbot bauen möchten, ist es hilfreich zu verstehen, wie das GPT-Modell entstanden ist.

Ein GPT-Modell entsteht durch Vortraining und kann durch Fine-Tuning weiter spezialisiert werden. Sie können aber auch einen individuellen GPT-Chatbot bauen, ohne Fine-Tuning – das ist ein aufwendiger und oft teurer Prozess.

Vortraining

Das Vortraining ist ein zeit- und ressourcenintensiver Prozess, der derzeit nur von gut finanzierten Unternehmen durchgeführt werden kann. Wenn Sie Ihren eigenen GPT-Chatbot bauen, werden Sie ihn nicht vortrainieren.

Beim Vortraining bringt ein Entwicklerteam dem Modell bei, das nächste Wort in einem natürlich klingenden Satz möglichst genau vorherzusagen. Nach dem Training mit großen Textmengen kann das Modell besser einschätzen, welche Wörter in einem Satz aufeinander folgen sollten.

Ein Team beginnt damit, einen riesigen Datensatz zu sammeln. Das Modell wird dann darauf trainiert, die Daten in Wörter oder Teilwörter – sogenannte Tokens – zu zerlegen.

Hier kommt das ‚T‘ in GPT ins Spiel: Diese Textverarbeitung und Zerlegung übernimmt eine neuronale Netzwerkarchitektur namens Transformer.

Am Ende der Vortrainingsphase versteht das Modell Sprache im Allgemeinen, ist aber noch nicht auf einen bestimmten Bereich spezialisiert.

Feinabstimmung

Wenn Sie als Unternehmen über einen sehr großen Datensatz verfügen, kommt eine Feinabstimmung in Frage.

Bei der Feinabstimmung wird das Modell mit einem spezifischen Datensatz trainiert, damit es auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert wird.

Sie könnten es beispielsweise trainieren mit:

• Medizinischen Texten, damit es komplexe Krankheitsbilder besser diagnostizieren kann
• Juristischen Texten, damit es qualitativ hochwertige juristische Schriftsätze für eine bestimmte Rechtsordnung verfassen kann
• Kundendienst-Skripten, damit es weiß, welche Probleme Ihre Kunden typischerweise haben

Nach der Feinabstimmung nutzt Ihr GPT-Chatbot die Sprachfähigkeiten aus dem Vortraining, ist aber zusätzlich auf Ihren individuellen Anwendungsfall spezialisiert.

Doch die Feinabstimmung ist für viele GPT-Chatbot-Projekte nicht der richtige Weg. Sie ist nicht nötig, wenn Sie einen Chatbot anpassen möchten.

Tatsächlich können Sie einen GPT-Chatbot nur dann feinabstimmen, wenn Sie über einen sehr großen, relevanten Datensatz verfügen (wie etwa die Gesprächsprotokolle eines großen Kundendienstes). Ist Ihr Datensatz zu klein, lohnt sich der Aufwand und die Kosten nicht.

Zum Glück reichen fortschrittliche Prompts und RAG (Retrieval-Augmented Generation) fast immer aus, um einen GPT-Chatbot anzupassen – selbst wenn Sie ihn für Tausende von Kunden einsetzen.

Welche Alternativen gibt es zum Training eines GPT-Chatbots?

Wenn Ihnen der Trainingsprozess zu aufwendig erscheint, gibt es gute Nachrichten: Sie müssen ihn wahrscheinlich gar nicht durchführen.

Das Fine-Tuning eines GPT-Chatbots ist für spezielle Anforderungen großer Unternehmen sinnvoll – und für unsere Enterprise-Kunden verfügbar – aber die meisten Unternehmen und Chatbot-Ersteller erreichen ihre Ziele auch ohne das teure Fine-Tuning.

Wenn Sie Ihr eigenes GPT trainieren möchten, um:

• In Ihrer Markenstimme zu sprechen
• Empathisch und hilfreich zu sein
• Ein bestimmtes Problem Ihrer Kunden korrekt zu erkennen
• Spezifische Markeninformationen zu vermitteln

Dann müssen Sie Ihren Chatbot nicht extra feinabstimmen. Chatbot-Plattformen ermöglichen fortgeschrittenes Prompting, mit dem Sie Ihren Bot exakt auf Ihre Anforderungen zuschneiden.

Fortgeschrittenes Prompting

Die besten Chatbot-Plattformen bieten Möglichkeiten für fortgeschrittenes Prompting beim Bau Ihres GPT-Chatbots.

Verschiedene Arten von fortgeschrittenem Prompting erlauben es Ihnen, Ihrem Bot Anweisungen für bestimmte Szenarien zu geben. Wenn er zum Beispiel ein bestimmtes Produkt bevorzugt bewerben oder korrekte Informationen zur römischen Geschichte liefern soll, können Sie ihn schon beim Erstellen entsprechend anleiten.

Manche Entwickler nutzen AI Prompt Chaining oder Chain of Thought Prompting – zwei Strategien, die das logische Denken und die Nachvollziehbarkeit des Modells verbessern.

RAG

Retrieval-augmented Generation (RAG) ist eine Art der KI-Generierung, bei der Ihr Chatbot Informationen aus einer bestimmten Quelle – meist Ihren internen Tabellen, Dokumenten oder Websites – abruft und darauf basierend eine Antwort erstellt.

Wenn Sie befürchten, dass Ihr GPT-Chatbot Konkurrenzprodukte empfiehlt oder falsche Angebote macht, können Sie mit RAG die Antworten Ihres Chatbots auf einen bestimmten Datensatz beschränken. Die meisten Unternehmen, die einen GPT-Chatbot einsetzen, nutzen RAG, um die Ausgaben abzusichern.

„AI-Halluzinationen sind sehr gut lösbar“, sagte Nvidia-CEO Jensen Huang und betonte, dass RAG KI in „einen Rechercheassistenten verwandelt, der für Sie zusammenfasst.“

Wenn Sie also keine Zeit oder Ressourcen für ein Fine-Tuning haben, kein Problem. Sie müssen keinen Chatbot feinabstimmen, um einen individuellen, markenkonformen GPT-Chatbot zu bauen.

Was ist der Unterschied zwischen Custom-trained und Ad hoc-trained?

Kurz gesagt: Speziell trainierte GPTs werden mit unternehmensspezifischen Daten angepasst und bieten dadurch höhere Genauigkeit, während ad hoc trainierte GPTs auf allgemeinen Datensätzen basieren und breitere, aber weniger spezialisierte Antworten liefern.

Speziell trainierte GPTs

Speziell trainierte GPTs werden auf bestimmten Datensätzen trainiert.

Diese Datensätze enthalten relevante Kundenanfragen und Antworten, die sich auf das jeweilige Unternehmen beziehen. So können Unternehmen sicherstellen, dass ihr Chatbot fundierte und auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Lösungen bietet.

Ad hoc trainierte GPTs

Ad hoc trainierte GPTs nutzen vorhandene Datensätze, die für den allgemeinen Gebrauch entwickelt wurden. Sie erfordern weniger Anpassung als speziell trainierte Modelle, sind aber in der Regel etwas weniger präzise.

Mit moderner KI-Technologie wie NLP werden diese Bots dennoch zu leistungsstarken Werkzeugen, die auch in komplexen Gesprächen hilfreiche Antworten generieren können.

Einen eigenen GPT-Chatbot erstellen

Die Kombination aus der Leistungsfähigkeit der GPT-Engine und der Flexibilität einer Chatbot-Plattform ermöglicht es, modernste KI-Technologie für individuelle Anwendungsfälle im Unternehmen zu nutzen.

Botpress bietet ein Drag-and-Drop-Studio, mit dem Sie individuelle GPT-Chatbots für jeden Anwendungsfall erstellen können. So können Sie KI ganz nach Ihren Vorstellungen einsetzen.

Wir bieten eine umfassende Lernplattform, die Botpress Academy, sowie einen ausführlichen YouTube-Kanal. In unserem Discord sind über 20.000 Bot-Builder aktiv – dort finden Sie jederzeit Unterstützung.

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Oder kontaktieren Sie unser Vertriebsteam, um mehr zu erfahren.

FAQ

Ist GPT exklusiv für OpenAI?

Der Name GPT ist einzigartig für OpenAI, auch wenn ihnen das Urheberrecht daran verweigert wurde. Die Methode zur Erstellung eines GPT kann jedoch jeder mit ausreichenden Ressourcen anwenden. Wenn von einem 'GPT-Bot' die Rede ist, meint man in der Regel einen Chatbot, der mit einem GPT-Modell betrieben wird, das auf einem LLM basiert.

Sollte ich meinen Chatbot feinabstimmen?

Sofern Sie kein Großunternehmen sind, ist eine Feinabstimmung Ihres Chatbots meist nicht notwendig. Methoden wie fortgeschrittenes Prompting und RAG reichen für die meisten Unternehmen aus, um einen maßgeschneiderten Chatbot zu erstellen.

Wie kann ich einen GPT-Chatbot anpassen?

Die einfachsten Möglichkeiten zur Anpassung eines GPT-Bots sind fortgeschrittenes Prompting oder die Nutzung von RAG (Retrieval-Augmented Generation). Damit können Sie steuern, wie Ihr Bot agiert und auf welche Wissensquellen er zugreift. Diese Methoden reichen in der Regel aus, um einen leistungsfähigen, individuellen Chatbot zu erstellen.

Ist es schwierig, einen GPT-Chatbot zu erstellen?

Mit modernen Low-Code-Chatbot-Plattformen muss die Erstellung eines GPT-basierten Chatbots nicht kompliziert sein. Sie können sogar ohne Programmierkenntnisse einen GPT-Bot mit Drag-and-Drop-Plattformen wie Botpress bauen.