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Eine Case Study über einen privaten Chatbot mit AI-Superkräften

Ein Chatbot der neuesten Generation, der Ihre Daten respektiert

ampGPT ist ein Chatbot, bei dem Datenschutz groß geschrieben wird und der direkt in die gewohnte Arbeitsumgebung - Google Chat - integriert ist. Mithilfe von Azure OpenAI GPT bietet er leistungsstarke Funktionen bei gleichzeitiger Gewährleistung des Datenschutzes. Der Chatbot ist in der Lage, Informationen aus verschiedenen Dateien, einschließlich interner Unternehmensressourcen, abzurufen.

Smartphone mit ampGPT Chatverlauf

Kunde

SME

Typ

Chatbot

Branche

Produktivitäts-Tools

Projektdauer

2 Monate

Land

Österreich

Unsere Ziele für ampGPT

1

Datenschutz sicherstellen

Unser Hauptziel war es, ein Tool zu entwickeln, das unseren Standards für Datenschutz entspricht und die vertraulichen Daten unserer Kund:innen schützt.

2

Interne Daten verarbeiten

Die Möglichkeit auf Daten in Google Drive, Confluence oder anderen internen Quellen zuzugreifen, war für unsere Stakeholder sehr wichtig.

3

Steigerung der Produktivität

Durch die Automatisierung des Prozesses zur Beschaffung von Informationen aus verschiedenen Dateien und Dokumenten können sich unsere hochqualifizierten Mitarbeiter:innen auf ihre Kernaufgaben konzentrieren.

Erstellung von ampGPT

ampGPT wurde durch einen strukturierten und systematischen Prozess entwickelt, der unsere drei Phasen durchlief - Sketch, Craft, and Ship.

Um einen reibungslosen Projektmanagementprozess sicherzustellen und unsere Zeitplanziele zu erreichen, führten wir eine detaillierte Planung durch, um die Fertigstellung innerhalb eines Zeitraums von zwei Monaten sicherzustellen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Wir nutzten Jira, unsere bevorzugte Projektmanagementlösung, um eine umfassende Roadmap zu erstellen, die Fortschrittsüberwachung, Aufgabenverteilung und nahtlose Zusammenarbeit ermöglichte. Diese Vorgehensweise führte zu einer reibungslosen und effizienten Entwicklung.

Detailierte Timeline von der Entwicklung von ampGPT
Phase 1

Sketch

Kickoff Workshop

Unsere Gestaltungsphase war ein entscheidender Bestandteil des Softwareentwicklungsprozesses, mit dem Ziel, eine qualitativ hochwertige und effektive Lösung zu liefern. Während des Auftakt-Workshops haben wir eng mit den jeweiligen Stakeholdern zusammengearbeitet, um ihre Vision, Anforderungen und gewünschten Ergebnisse zu identifizieren. Wir führten tiefgehende Gespräche, um ein umfassendes Verständnis für ihre Bedürfnisse, Präferenzen und Einschränkungen zu gewinnen.

Animation einer Roadmap

Roadmap

Animation eines schreibenden Stifts

User-Story Mapping

Animation eines zielenden Teleskops

Business Goals

Animation eines beschriebenen Dokument

Jobs-to-be-done

Animation zweier sprechenden Personen

Feature Brainstorming

Animation einer sich verbeugenden Person

User Personas

Architecture Diagram showing how ampGPT works. From the person using it to the actual REST call

Architekturdiagramm

Um die Architektur unserer Software effektiver zwischen Stakeholder und Entwickler zu kommunizieren, strebten wir an, ein klares und präzises Diagramm zu erstellen, das verschiedene Abstraktionsebenen umfasst. Als Ansatz für die Gestaltung und Dokumentation unserer Softwarearchitektur wählten wir das etablierte C4-Modell. Mit Hilfe dieses Modells konnten wir ein Architekturdiagramm erstellen, das die verschiedenen Aspekte unserer Software präzise erfasst und die Kommunikation mit anderen erleichtert.

Phase 2

Craft

Tech Stack

Unser Tech Stack besteht aus verschiedenen Komponenten, von denen jede eine entscheidende Rolle spielt, um die sichere und zuverlässige Funktionalität unserer Lösung zu gewährleisten. Wir haben Spring Boot's integrierte Server und Authentifizierungsclients aufgrund ihrer umfassenden Fähigkeiten eingesetzt. Unseren Server haben wir in Azure gehostet und auf dessen skalierbare und zuverlässige Infrastruktur zurückgegriffen, um den Anforderungen der Benutzer:innen gerecht zu werden. Darüber hinaus verwenden wir LangChain, um ein Vendor-Lock-In zu verhindern, was uns die Flexibilität gibt, mit zukünftigen Entwicklungen in der AI Schritt zu halten und in einer sich ständig verändernden technologischen Landschaft agil zu bleiben.

Ein animiertes Fenster von einem Chat mit ampGPT, wo die Frage "what are the benefits from being agile?" gestellt wird

Implementierung

Um sicherzustellen, dass unsere Lösung zuverlässig und fehlerfrei läuft, haben wir einen Test-Driven Development (TDD) Ansatz verwendet. Dieser beinhaltete das Schreiben von automatisierten Tests, bevor der eigentliche Code geschrieben wird, um sicherzustellen, dass der Code die Anforderungen erfüllt und die Tests besteht, bevor er in das System integriert wird. Durch die Verwendung von TDD konnten wir Fehler früh im Entwicklungsprozess erkennen und so die benötigte Zeit und den Aufwand für Tests und Debugging reduzieren.

Agile Development in Action

Für unsere Umsetzung haben wir das Jira Kanban-Board genutzt, da es uns ermöglicht hat, gleichzeitig an mehreren Aspekten des Projekts zu arbeiten. Die Boards haben unserem Team ermöglicht, den Arbeitsablauf über verschiedene Stadien hinweg zu visualisieren und zu verwalten. Dadurch konnten wir verschiedene Aufgaben parallel angehen. Durch die Verwendung von Kanban-Boards in Jira konnten wir den Fortschritt jeder Aufgabe mitverfolgen, Engpässe visualisieren und Bereiche identifizieren, in denen wir unseren Entwicklungsprozess verbessern können.

Wir haben den Stakeholdern regelmäßige Updates und Feedback gegeben, um sicherzustellen, dass wir ihren Anforderungen und Erwartungen gerecht werden. Dies half sicherzustellen, dass wir ein Produkt lieferten, das ihre Bedürfnisse erfüllte und ihnen einen signifikanten Wettbewerbsvorteil bot.

Einzigartige App, Einzigartige Herausforderungen

Animation einer Lupe

Ein Dschungel an AI-Modellen

Mit zahlreichen verfügbaren Modellen kann die Auswahl des Richtigen eine entmutigende Aufgabe werden. Die Notwendigkeit, verschiedene Parameter für optimale Leistung anpassen zu können, machte die Suche noch schwieriger. Ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Algorithmen und ihrer Feinheiten, hat uns schließlich zu einer passenden Lösung geführt.

Animation eines Werkzeugs, welches an einer Schraube dreht

Nahtlose Integration interner Daten

Die Integration von AI-Modellen in vorhandene Softwaresysteme kann ein komplexer und anspruchsvoller Prozess sein, der ein gründliches Verständnis der zugrunde liegenden Architektur erfordert, um potenzielle Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden. Darüber hinaus kann die Integration mit internen Datenquellen wie Dateien in unserem Google Drive oder Confluence die Komplexität des Integrationsprozesses weiter erhöhen und erfordert sorgfältige Überlegungen und Fachkenntnisse, um eine nahtlose und erfolgreiche Integration zu gewährleisten.

Animation eines beschriebenen Dokuments

Einen Schritt voraus

Das Ökosystem der künstlichen Intelligenz ist ein sich schnell entwickelnder und dynamischer Raum, in dem regelmäßig neue SDKs, Bibliotheken und Techniken auftauchen. Mit dem neuesten Stand mit zu halten und zu entscheiden, was aufgenommen und was ausgelassen werden soll, kann sich als entmutigende Aufgabe erweisen. Es ist daher entscheidend, unsere Strategien kontinuierlich zu evaluieren und anzupassen, um sicherzustellen, dass wir die besten Werkzeuge und Techniken nutzen.

Animation eines Fingerabdruck Scans

Privatsphäre als oberstes Gebot

Um die Datenschutzbedenken unserer Stakeholder zu adressieren, haben wir das gehostete GPT-Modell von Azure eingesetzt, das eine ausgezeichnete Grundlage für unser Chatbot-Projekt bietet. Die Datenschutzrichtlinien von Azure gewährleisten, dass alle Eingaben, Ausgaben, Einbettungen und Trainingsdaten vor dem Zugriff durch andere Kunden, OpenAI, Microsoft oder Dritte geschützt sind.

Weitere Informationen finden Sie in Azures Datenschutzrichtlinien
Phase 3

Ship

Die künstliche Intelligenz zum Leben erwecken

Um sicherzustellen, dass die Benutzer:innen den Chatbot optimal nutzen können, haben wir umfassendes Schulungsmaterial und -ressourcen bereitgestellt, die darauf abzielten, den Benutzer:innen schnell zu vermitteln, wie sie den Chatbot verwenden und dessen Fähigkeiten vollständig nutzen können. Seit der Veröffentlichung des Chatbots haben wir überwiegend positives Feedback von Mitarbeiter:innen erhalten, die ihn häufig zur Unterstützung ihrer täglichen Aufgaben nutzen. Mit diesem hohen Maß an Nutzung können wir die Leistung des Chatbots kontinuierlich verbessern und ihn an die sich entwickelnden Bedürfnisse unserer Benutzer:innen anpassen. Durch die interne Nutzung und dessen Feedback, erhalten wir zusätzlich eine nahtlosere und effektivere Benutzererfahrung und erhöhen so den Wert des Chatbots für unsere Kund:innen.

Ein Fenster mit einem Chat mit ampGPT, dass zeigt, wie unser File Upload funktioniert

Eine AI mit Impact

ampGPT-1

Zusammenfassung

Innerhalb von nur zwei Monaten haben wir ampGPT geschaffen, das es allen Mitarbeiter:innen ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne die Sicherheit der Daten des Unternehmens zu gefährden. Dies wurde durch die Integration mehrerer moderner Technologien ermöglicht.

Animation of a spinning Globe

Positiver Einfluss auf das ganze Team

ampGPT hat den Informationsmanagement und -zugang verbessert, indem es eine sichere Lösung zum Abrufen von Daten und Beantworten von Routineanfragen bereitstellt. Mit Hilfe von natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen ermöglicht ampGPT den Mitarbeiter:innen, Informationen auf Anfrage schnell und einfach abzurufen, ohne dass sie speziell geschult oder technisch versiert sein müssen. Das Ergebnis ist ein agileres, reaktionsschnelleres und effizienteres Team, das sich wandelnden Geschäftsanforderungen und aufkommenden Chancen anpassen kann.

Über &amp

Bei &amp verschmelzen wir gekonnt Innovation und Technologie, um Menschen in ihrem Tun zu unterstützen. Abhängig von Ihren Ideen und Bedürfnissen entwickeln, gestalten und verbessern wir Softwareprodukte, um Ihre digitale Widerstandsfähigkeit zu erhöhen.

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Andreas Wittmann
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