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KI-Bots mit AI Bot entwickeln, testen und bereitstellen
AI Bot ist eine Plattform, mit der Anwender eigene KI-Assistenten erstellen und bereitstellen können, ohne sich mit der Programmierung auseinandersetzen zu müssen.
AI Bot von BuildShip ist eine Plattform zur Entwicklung KI-gestützter Assistenten ohne Programmierkenntnisse. Das System richtet sich an Anwender, die anpassbare Bots entwickeln wollen, ohne sich mit der komplexen Codierung auseinandersetzen zu müssen. Sie können damit über eine grafische Benutzeroberfläche und vorgefertigte Templates KI-Assistenten auf Basis von etablierten Modellen wie die GPT-Modelle von OpenAI oder Claude von Anthropic erstellen.
Der Einstieg in AI Bot ist kostenlos, sodass sich Unternehmen einen Überblick verschaffen und eigene Bots erstellen können, ohne Kosten zu verursachen. Erst bei der Skalierung fallen Kosten an, wenn also ein KI-Bot Anwendern oder Kunden zur Verfügung gestellt wird.
Aufbau und Funktionalität von AI Bot
Der Aufbau von KI-Assistenten mit AI Bot erfolgt in wenigen, klar strukturierten Schritten:
- Zunächst können Nutzer eine Vorlage klonen oder von Grund auf neu beginnen. Diese Flexibilität ermöglicht sowohl Anfängern als auch fortgeschrittenen Nutzern einen schnellen Einstieg.
- Nachdem die Vorlage gewählt wurde, erfolgt die Integration der gewünschten KI-Modelle. Hierbei genügt es, den API-Schlüssel des jeweiligen Modells einzutragen und die gewünschten Funktionen oder Werkzeuge anzubinden.
AI Bot erlaubt es, kostenlos in Projekte einzusteigen. Die Nutzung vorgefertigter Templates von BuildShip ist kostenfrei. Für bis zu fünf Workflows mit unbegrenzten Knotenpunkten fallen keine Gebühren an. Allerdings entstehen Kosten durch die Verwendung eigener OpenAI-, Claude 3- oder Azure-Integrationen in den Workflows, die direkt über die jeweiligen API-Anbieter abgerechnet werden. Trotz der freien Nutzung gibt es keine Einschränkungen bei API-Aufrufen oder der Datenbanknutzung. Die Plattform bietet somit eine skalierbare und sichere Umgebung, um leistungsstarke Bots zu erstellen und zu testen, die auf spezifische Anforderungen angepasst werden.
Ein zentrales Feature der Plattform ist die einfache Integration verschiedener Funktionen, ohne dass Code geschrieben werden muss. Anwender können zahlreiche Funktionen und Werkzeuge visuell hinzufügen, was die Erstellung maßgeschneiderter Lösungen vereinfacht. Sobald der Assistent fertiggestellt ist, kann er in verschiedenen Formen bereitgestellt werden: unter anderem als API, eingebetteter Chatbot oder WhatsApp-Bot.
Der API-Schlüssel und andere sensible Daten werden in Google Cloud Secret Manager gespeichert. Darüber hinaus bietet die Plattform zahlreiche Anpassungsmöglichkeiten, um sicherzustellen, dass der Assistent genau den Anforderungen der Nutzer entspricht.
Einstieg in AI Bot: Vorlagen und Teamwork
Nach der Anmeldung mit einem Konto, zum Beispiel von Google oder GitHub, unterstützt der Assistent bei der Erstellung eines KI-Bots. Alle Aufgaben werden direkt in der grafischen Oberfläche durchgeführt. Wenn der kostenlose Plan nicht ausreicht, kann man über Upgrade zu einem kostenpflichtigen Plan wechseln.
Sobald die gewünschte Vorlage ausgewählt ist, können Anwender ihren eigenen Bot anpassen. Dabei läuft alles im BuildShip-Assistenten ab. Für die Bearbeitung lassen sich auch andere Nutzer einladen. Dadurch können mehrere Anwender gemeinsam an einem KI-Bot arbeiten – allerdings nicht im kostenlosen Plan. Unter Project Settings lassen sich alle notwendigen Einstellungen vornehmen, zum Beispiel das Hinterlegen von API-Keys zu externen Large Language Models (LLM) oder die Integration weiterer Dienste wie Google Kalender, Gmail und Github.
Haben Anwender ihren Bot erstellt, lässt er sich über die Schaltfläche Test testen. Produktiv bereitstellen lässt sich der Bot mit Ship. Oben rechts ist die Versionskontrolle zu finden, über die sich Änderungen rückgängig machen lassen.
Trigger, Workflows und Nodes in AI Bot verstehen
Anwender müssen sich vor dem Einsatz von AI Bot über grundlegende Begriffe und Konzepte des Tools im Klaren sein. Ein Workflow stellt eine visuelle Darstellung einer logischen Abfolge von Aufgaben dar, die darauf abzielt, ein spezifisches Ziel zu erreichen. Jeder dieser Arbeitsschritte wird durch einen Knoten symbolisiert, wodurch Workflows dazu genutzt werden, Prozesse zu automatisieren, Aufgaben zu straffen und effizient auf verschiedene Ereignisse zu reagieren.
Ein Workflow beginnt typischerweise mit einem Trigger-Knoten, der den Prozess einleitet, gefolgt von weiteren Knoten, die einzelne Aufgaben oder Aktionen innerhalb des Workflows repräsentieren. Der letzte Knoten kann optional eine Rückgabe darstellen, um abschließende Ausgaben zu liefern.
Zur Erstellung eines Workflows nutzt man ebenfalls BuildShip, wo zunächst ein neuer Workflow gestartet wird. Nach dem Hinzufügen eines Triggers, der auf bestimmte Ereignisse reagiert, können Logik-Knoten integriert werden, die spezifische Aufgaben ausführen. Dabei stehen sowohl vorgefertigte als auch benutzerdefinierte Knoten zur Auswahl, die durch eine intuitive Konfiguration den Workflow an die individuellen Anforderungen anpassen. Abschließend kann ein Rückgabe-Knoten hinzugefügt werden, um die Ergebnisse des Workflows weiterzuverwenden oder als Antwort bereitzustellen.
Ein Trigger bildet die Grundlage für die Ausführung jedes Workflows und dient als Ausgangspunkt, der die Automatisierung von Prozessen basierend auf spezifischen Ereignissen oder Zeitplänen ermöglicht. In einem Workflow kann nur ein einziger Trigger-Knoten hinzugefügt werden, was ihn zu einem entscheidenden Element im BuildShip-Ökosystem macht. Dieser Knoten initiiert den gesamten Automatisierungsprozess, ohne dass Eingabe- oder Ausgabemanipulationen erforderlich sind. Trigger-Knoten sind somit die Startpunkte eines Workflows, die den Ablauf steuern und sicherstellen, dass Prozesse exakt zum richtigen Zeitpunkt gestartet werden.
In BuildShip bildet jeder Knoten eine spezifische Funktion ab, durch die Kombination mehrerer Knoten entsteht ein vollständiger Workflow. Der erste Knoten in jedem Workflow muss ein Trigger-Knoten sein, der den Prozess startet. Die grundlegenden Bausteine eines Workflows sind die Logik-Knoten, deren Struktur und Funktionalität entscheidend für den Ablauf sind.
Im Node Editor lassen sich die Logik, Eingabeparameter, Ausgabekonfigurationen und Metadaten eines Knotens anpassen, um die Knoten individuell auf die Anforderungen abzustimmen. Der Node Editor bietet zudem Optionen zum Bearbeiten, Löschen, Kopieren und Anzeigen von Protokollen, unterstützt durch KI. Über den Value Expression Editor können Eingaben automatisch ausgefüllt, Variablen genutzt und sensible Informationen durch Geheimschlüssel geschützt werden.
Der Node Editor ermöglicht die Bearbeitung und gleichzeitige Tests von Knoten. Mit der Node Logic, einem vielseitigen Code-Editor innerhalb von BuildShip, können Benutzer die zugrunde liegenden Funktionen eines Knotens schreiben und anpassen, APIs integrieren, KI-Modelle einbinden oder NPM-Bibliotheken verwenden.
Die Eingabeparameter eines Knotens sind Variablen oder Werte, die als Datenbasis für die spezifische Aufgabe des Knotens dienen. Diese können sowohl über eine benutzerfreundliche Oberfläche als auch über JSON-Schemata festgelegt werden. Ebenso kann die Ausgabe des Knotens in einem strukturierten JSON-Format konfiguriert werden, um die Integration in nachgelagerte Prozesse zu erleichtern. Das Info-Feld bietet Informationen zum Zweck und zur Funktionalität des Knotens, um das Verständnis seiner Rolle innerhalb des Workflows zu unterstützen.
Für den Einstieg in AI Bot gibt es verschiedene Tutorials zum Erstellen von Bots, die auf YouTube verfügbar sind. Dadurch gelingt der Einstieg in die Erstellung von KI-Assistenten.
Unterstützung erhalten Anwender über den Discord-Chat des Projektes. Hinzu kommen die Tutorials in der Dokumentation von BuildShip.
