Einführung

GPTBots.AI ist eine unternehmensgerechte No-Code-Plattform zur Entwicklung von KI-Agent:innen. Die Plattform hat sich darauf spezialisiert, Unternehmen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) effiziente und stabile KI-Lösungen bereitzustellen, um das Unternehmenswachstum zu fördern und die Arbeitseffizienz zu steigern. Im Mittelpunkt steht eine intuitive und benutzerfreundliche Designoberfläche, mit der Nutzer:innen ohne Programmierkenntnisse per Drag-and-Drop intelligente KI-Agent:innen erstellen und diese schnell in Unternehmensszenarien einsetzen können.

Organisationen und Spaces

Mit GPTBots können Sie unter einem Account mehrere Organisationen anlegen, wobei jede Organisation sowohl einen DevSpace als auch einen Workspace enthält. Bei der Erstellung einer Organisation können Sie verschiedene Rechenzentren auswählen, um Anforderungen an die Datenkonformität zu erfüllen.

• Workspace: Unternehmensmitarbeiter:innen können von der Organisation veröffentlichte KI-Agent:innen, Workflows, KI-Suche und KI-Anwendungen aus dem KI-Marktplatz nutzen, um ihre Arbeit und Geschäftseffizienz zu steigern.
• DevSpace: KI-Entwickler:innen im Unternehmen können KI-Anwendungen (KI-Agent:innen, Workflows, Tools) entwickeln, debuggen, bereitstellen, veröffentlichen und warten, um die Effizienz der KI-Entwicklung zu erhöhen.

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Produktmerkmale von GPTBots

No-Code-KI-Entwicklung: Nutzer:innen können mit visuellen Drag-and-Drop-Operationen unternehmensgerechte KI-Agent:innen erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. So lassen sich verschiedenste komplexe Geschäftsszenarien schnell abbilden.
End-to-End-Delivery: Von der Konzeption über die Bereitstellung und Auslieferung bis hin zu Betrieb und Wartung bietet die Plattform Unternehmen eine vollständige Lösung, die eine reibungslose Projektumsetzung und hohe Performance im Produktivbetrieb gewährleistet.
Leistungsstarke Produktfunktionen: Die Plattform unterstützt: natürliche Sprachabfragen über mehrere Datenbanktabellen hinweg (Text2SQL), datengesteuerte dynamische Interaktivdiagramme (Data2Chart), multimodale Ein- und Ausgaben, effiziente und präzise RAG-Systeme, umfassende REST-API, Modellbereitstellung und -feinabstimmung, LLM-Lastverteilung, visuelles Tool-Building, Klassifizierung und Stimmungsanalyse von Nutzeranfragen, Systembenachrichtigungen bei Geschäftsereignissen, umfassende Betriebsdatenanalyse und viele weitere leistungsstarke Funktionen und Services.
Datensicherheit und Compliance: Die Plattform bietet Inhaltsprüfungen, Informationsanonymisierung, verschlüsselte Speicherung, ISO-Zertifizierung, RBAC und weitere Sicherheitsmechanismen. Zudem werden On-Premises-Lösungen zur Verfügung gestellt, um den strengen Anforderungen an Datensicherheit und Compliance in Unternehmen gerecht zu werden.
Unternehmensweite SLA-Garantie: Hohe Verfügbarkeit und Stabilität mit Service Level Agreements (SLA) auf Unternehmensebene sorgen für Zuverlässigkeit und Kontinuität der Plattform. Professioneller technischer Support und Service gewährleisten eine starke Unterstützung für Unternehmenskund:innen.

Überblick über die zentralen Funktionsmodule von GPTBots

Agent:in

Für einfache Geschäftsszenarien konzipiert, ermöglicht dieses Modul die Erstellung von KI-Agent:innen in wenigen Minuten durch einfache Konfigurationen. So können Unternehmen schnell auf häufige Geschäftsanforderungen reagieren und ihre Geschäftsprozesse intelligent gestalten.

FlowAgent

Für komplexe Geschäftsszenarien entwickelt, unterstützt dieses Modul das manuelle Design von Workflows und Logiken. So können mehrere spezialisierte LLMs orchestriert werden, um kontrollierte und effiziente KI-Antworten zu ermöglichen und komplexe Unternehmensanforderungen intelligent zu erfüllen.

Wissensdatenbank

• Unterstützt verschiedene Wissensdatenformate wie doc/docx, pdf, txt, markdown, csv, xls/xlsx, Web-Crawling, Q&A usw.;
• Nutzt für unterschiedliche Datentypen jeweils eigene Parsing- und Segmentierungsmethoden, um Datenqualität und -integrität zu verbessern;
• Bietet ein hybrides Suchverfahren aus spärlichen und dichten Vektoren zur Steigerung der Recall-Genauigkeit;
• Ermöglicht Verwaltung, Bearbeitung und Aktualisierung von Wissensdokumenten auf Slice-Ebene;
• Unterstützt Techniken wie Query Augmentation und Rerank zur Verbesserung von Recall und Genauigkeit.

Datenbank

• Unterstützt Datenbanken wie MySQL, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch (in Kürze verfügbar);
• Ermöglicht natürliche Sprachabfragen über mehrere Tabellen, verteilte Abfragen und Berechnungen für höhere Effizienz und schnellere Antworten;
• Erstellt dynamische, interaktive Diagramme auf Basis abgefragter Daten für ein verbessertes Nutzererlebnis und bessere Datenvisualisierung.

Tools

• Unterstützt die visuelle Erstellung von KI-Tools und erweitert so die Fähigkeiten der LLMs;
• GPTBots bietet eine umfangreiche Bibliothek offizieller Tools und ermöglicht Entwickler:innen, eigene Tools individuell an Unternehmensanforderungen anzupassen;
• Entwickler:innen können über eigene Tools nahtlos auf Unternehmensdaten und -services zugreifen und dabei die Datensicherheit gewährleisten.

Modelle

• Unterstützt sofort einsatzbereite kommerzielle, Open-Source- und domänenspezifische Modelle sowie feinabgestimmte Custom-Modelle;
• Entwickler:innen können eigene Unternehmens-Keys einbinden, um Datensicherheit zu gewährleisten und durch Key-Load-Balancing die Stabilität der LLM-Services zu erhöhen;
• Kommerzielle und Open-Source-Modelle können auf Basis von Wissensdatenbank- und Dialogdaten schnell Trainingsdaten für die Feinabstimmung generieren;
• Der Aufwand für LLM-Bereitstellung und -Feinabstimmung entfällt, sodass sich Entwickler:innen auf das Kerngeschäft konzentrieren können.

Kontinuierliches Training

• Chatprotokolle unterstützen Qualitätsbewertung, Schlagwortextraktion und Themenzusammenfassung, sodass Entwickler:innen Nutzerinteressen besser erkennen können;
• Das Trainingsmodul für KI-Agent:innen ermöglicht die Echtzeitkorrektur von „Dialoginhalten“ und somit ein kontinuierliches Training für bessere Antworten.

Anfrageklassifizierung und Stimmungsanalyse

• Unterstützt Zusammenfassung, Induktion und Klassifizierung von Nutzeranfragen, damit Entwickler:innen häufige Fragen erkennen und das Wissen gezielt optimieren können;
• Erkennt die Stimmung (5 Stufen) von Nutzeranfragen, um die emotionale Lage zu verstehen und die Interaktion mit KI-Agent:innen zu optimieren;
• Ermöglicht Benachrichtigungen auf Basis der Anfrageklassifizierung, z. B. für schnelle Alerts bei gehäuft auftretenden Problemarten.

Betriebsdatenanalyse und Insights

• Bietet Datenstatistiken und Analysen zu verschiedenen Dimensionen wie Tagesdaten, Effektivität, Nutzung, Nutzer:innen, Verhalten, Systemgesundheit, Credit-Verbrauch und Nutzungskosten;
• Stellt Betriebsdaten, Analysen und Insights auf KI-Agent:innen-Ebene bereit, damit Entwickler:innen den Status und die Performance der KI-Agent:innen erkennen und Probleme schnell beheben können;
• Bietet Betriebsdaten, Analysen und Insights auf Organisationsebene, um die Performance der gesamten Organisation zu überwachen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.

Wie löst das GPTBots-Produkt die Herausforderungen beim LLM-Einsatz in Unternehmen?

LLM-Halluzinationen

LLM-Halluzinationen hängen vor allem mit der Architektur des Modells und den Trainingsdaten zusammen. Sie machen KI-Anwendungen im Unternehmen unzuverlässig, wenig vertrauenswürdig und potenziell sogar schädlich.

• Präzise Kontextanreicherung durch Wissensdaten.
• Agent-Training und LLM-Feinabstimmung zur Korrektur des Modells.
• Design von Reflexionsmechanismen und Verifikationstools für LLMs.
• Prompt-Optimierung zur Begrenzung des Antwortspielraums.

Generische LLMs verfügen nicht über Domänenwissen

Fehlendes Domänenwissen führt dazu, dass generische LLMs keine korrekten Antworten liefern können – Unternehmen können so Geschäftsprobleme nicht lösen. Zudem ist das separate Training für viele vertikale Szenarien kostenintensiv.

• Die Wissensdatenbank ermöglicht gezielte Wissensabfrage.
• Unstrukturierte Wissensdaten lassen sich einfach importieren.
• Strukturierte Daten können angebunden und erkannt werden.
• Plugins verbinden internes Domänenwissen im Unternehmen.

Ein einzelnes LLM kann komplexe Aufgaben in Unternehmensszenarien nicht lösen

Die komplexen Schlussfolgerungsfähigkeiten von LLMs sind noch begrenzt und reichen nicht aus, um anspruchsvolle Aufgaben im Unternehmensalltag zu lösen. Zudem können Einzel-LLMs keine parallelen, vielschichtigen Aufgaben in realen Geschäftsszenarien abbilden.

• Komplexe Probleme werden in mehrere Teilbereiche zerlegt.
• FlowAgent unterstützt die Zusammenarbeit mehrerer LLM-Versionen.
• LLMs verfügen über Langzeit-/Kurzzeitgedächtnis, Plugins und Wissensdatenbank.
• Externes Feedback und Informationen werden in den Antwortprozess integriert.

KI ist schwer in Unternehmen zu implementieren

Der Einsatz von LLMs erfordert Compliance, Datenmanagement, Rechenleistung, Engineering und Algorithmen. Qualitätsprobleme in einem dieser Bereiche beeinträchtigen die Anwendung massiv – insbesondere bei Open-Source-Modellen steigen Hardware- und Personalkosten schnell an.

• Einfaches und effizientes LLMOps-Platform.
• Löst die Herausforderungen bei Wissensdaten-Import und -Abfrage.
• Bietet sofort einsatzbereite KI-Agent:innen-Baukästen.
• Umfassende und leistungsstarke API und SDK.

Unternehmen fehlt es an KI-Fachkräften

Unternehmen benötigen Talente mit Kompetenzen in Daten, Algorithmen, Engineering und Business. Der Mangel an KI-Fachkräften, langsame Entwicklung und hohe Kosten sind große Herausforderungen.

• GPTBots ist nahezu ohne Einstiegshürden nutzbar.
• Agent-Training und LLM-Feinabstimmung auch für Produktverantwortliche.
• Kein tiefgehendes KI-Fachwissen erforderlich – auch Business-Mitarbeiter:innen können KI-Agent:innen trainieren und optimieren.
• Entwickler:innen können die Integration über API-Schnittstellen realisieren.