Publiziert am 13. Mai 2024 von Sebastian Pehlke unter: Cloud Services & IT-Transformation, Digitalisierung

ChatGPT im Unternehmen sicher integrieren

KI-Lösungen wie ChatGPT können die Produktivität im Unternehmen deutlich steigern. Sie sollten aber sicher integriert werden. Bild: © svetikd / Getty Images

Bringen KI-Chatbots die Revolution für den Arbeitsalltag? Auf jeden Fall können Lösungen wie ChatGPT nicht nur privat, sondern auch im Unternehmenskontext eingesetzt werden und die Produktivität deutlich steigern. In diesem Beitrag untersuchen wir, wie ChatGPT im Unternehmen sicher integriert werden kann – und welche Tools Entwicklern dafür zur Verfügung stehen.

Warum sollten Unternehmen auf ChatGPT setzen? Wer bereits mit dieser Lösung gearbeitet hat, stellt schnell fest, dass durch die Nutzung eine enorme Produktivitätssteigerung möglich ist. Als kreativer Ideengeber, als Brainstorming-Partner oder als Unterstützung beim Verfassen von Texten ist ChatGPT ein treuer Partner – fast so etwas wie ein zusätzliches Teammitglied.

ChatGPT auf Azure – für den Einsatz im Unternehmen

Neben der Effizienzsteigerung ist aber auch Datensicherheit ein wichtiger Aspekt. Da ChatGPT Server nutzt, die in den USA gehostet werden und OpenAI die Daten zur Weiterentwicklung seiner Modelle verwendet, könnten sensible Informationen unbeabsichtigt an Dritte gelangen. Unternehmen müssen daher sorgfältig abwägen, wie ChatGPT im Betrieb eingesetzt und abgesichert werden soll.

Dazu bietet Microsoft mit „GPT auf Azure“ eine datenschutzkonforme Möglichkeit: Beim Anlegen der Cloud- Ressourcen für die OpenAI-GPT-Modelle kann eine Location in Europa gewählt werden und die Daten werden verschlüsselt in der Azure Cloud gespeichert. „GPT auf Azure“ liefert damit eine solide Basis für Unternehmen, die Wert auf Datenschutz legen und gleichzeitig von den Vorteilen künstlicher Intelligenz profitieren möchten. Spannend ist, dass damit auch Unternehmensdaten in den Chatbot integriert werden können. Aus der Internet-basierten Anwendung ChatGPT wird damit ein interner ChatGPT Bot.

Was ist ein Chatbot?

Ein Chatbot (kurz: Bot) ist ein textbasiertes Dialogsystem, das elektronische Kommunikation in Echtzeit ermöglicht.

Hochentwickelte Chatbots wie ChatGPT bedienen sich inzwischen der Methoden künstlicher Intelligenz.
Sie greifen auf umfangreiche Datenbestände zu, können intelligente Dialoge mit den Usern führen und liefern umfangreiche Informationen.
Damit übernehmen sie zunehmend die Funktion von Internet-Suchmaschinen und persönlichen Assistenten.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein Chatbot, der künstliche Intelligenz einsetzt. GPT steht für „Generative pre-trained transformers“ – ein hochentwickeltes Large Language Model (LLM). Auf Basis dieser KI-Technologie – es handelt sich um eine Form maschinellen Lernens – kann ChatGPT menschenähnliche Texte generieren und interpretieren und erlaubt, in natürlicher Sprache zu kommunizieren.

Entwickelt wurde ChatGPT von dem US-amerikanischen Unternehmen OpenAI. Es wurde im November 2022 veröffentlicht.

Sichere Integration von ChatGPT im Unternehmen

Wie lässt sich ChatGPT optimal in ein Unternehmen und seine Prozesse integrieren? Hierfür spielen drei Aspekte eine zentrale Rolle:

Die KI-Entwicklung: Microsoft stellt dafür das Azure AI Studio zur Verfügung
Die Integration von Unternehmensdaten: Dafür gibt es zwei Modelle – Fine Tuning und RAG
Die Implementierung von ChatGPT: Dazu bietet sich Prompt Flow als Entwicklungswerkzeug an

1. Azure AI Studio: Die Zukunft der KI-Entwicklung

Mit Azure AI Studio stellt Microsoft eine innovative Plattform für die Entwicklung und Implementierung generativer KI-Anwendungen, wie etwa eigener ChatGPT Bots, zur Verfügung. Die Plattform ist bereits jetzt etablierter Standard und ermöglicht dadurch Zugang zu einer großen Community. Darauf ausgelegt, Entwicklern die Arbeit zu erleichtern, bietet sie eine sinnvolle Zusammenstellung von Tools und Schnittstellen, wie etwa verschiedenen Large Language Models (LLMs) von Anbietern wie OpenAI, Meta und Hugging Face.

Als Teil der Azure-Plattform profitiert Azure AI Studio außerdem von deren robusten Cloud-Infrastruktur. Auch das entsprechende Sicherheitspaket wird direkt mitgeliefert, so dass die Standards für verantwortungsvolle KI-Nutzung eingehalten werden können: Dazu wurden Funktionen integriert, die unerwünschte Inhalte filtern. Auch werden Datenschutzstandards und –Regulierungen berücksichtigt.

Durch ein kontinuierliches Monitoring der LLMs kann die Leistung und Zuverlässigkeit der Modelle überwacht und verbessert werden und die Entwicklung von KI-Anwendungen wird weiter vereinfacht.

2. Integration von Unternehmensdaten

Um das volle Potential der neuen KI-Assistenten auszuschöpfen, sollten auch Unternehmensdaten angebunden werden. Dadurch wird der Bot zur Knowledge Base für Mitarbeitende, kann noch besseren Content generieren oder andere Use Cases ermöglichen. Für die Datenanbindung gibt es aktuell zwei verbreitete Ansätze: Fine Tuning und Retrieval Augmented Generation (RAG), wobei RAG deutliche Vorteile aufweist:

Beim Fine Tuning wird das Basismodell mit unternehmensspezifischen Daten trainiert, um es besser auf die Anforderungen der Nutzer abzustimmen. Dieser Prozess führt in der Regel zu präziseren Antworten, da der Chatbot eng mit firmenspezifischen Informationen verwoben ist. Allerdings erfordert dieser Ansatz große Mengen an hochwertigen Trainingsdaten und ist daher zeitaufwendig und ressourcenintensiv. Bei einer Änderung in den Daten muss das Finetuning erneut vorgenommen werden. Zudem besteht das Risiko einer Überanpassung (Overfitting), wodurch der Bot nur Antworten für die Trainingsdaten liefert und bei nicht trainierten Fragestellungen an Flexibilität verlieren könnte.

Unternehmensdaten mit RAG in ChatGPT integrieren

Durch ein kontinuierliches Monitoring der LLMs kann die Leistung und Zuverlässigkeit der Modelle überwacht und verbessert werden und die Entwicklung von KI-Anwendungen wird weiter vereinfacht. Ein Projekt, das sich am Modell der Retrieval Augmented Generation (RAG) orientiert, beinhaltet mehrere Phasen, um intelligente, kontextbezogene und präzise Antworten zu entwickeln:

Laden (Loading): Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Textdateien, PDFs, Datenbanken oder APIs gesammelt und in die Verarbeitungspipeline integriert. Plattformen wie LlamaHub erleichtern diesen Prozess mit zahlreichen Konnektoren.
Indizierung (Indexing): Nach dem Laden werden die Daten indiziert, indem Vektor-Einbettungen erstellt werden, die eine effiziente Durchsuchung der Datenbank ermöglichen. Metadatenstrategien helfen dabei, relevante Informationen schnell zu identifizieren.
Speicherung (Storing): Indizierte Daten und Metadaten werden gespeichert, um den zeitaufwändigen Indizierungsprozess nicht wiederholen zu müssen und schnellen Zugriff zu gewährleisten.
Abfrage (Querying): Mit einer soliden Indizierungsstrategie gibt es viele Möglichkeiten für die Abfrage der Daten. Hierzu zählen unter anderem Sub-Queries, mehrstufige Abfragen und hybride Ansätze. Sie sind darauf ausgerichtet, die relevantesten Informationen effizient zu extrahieren und sie der ursprünglichen Nutzerfrage als Kontext hinzuzufügen.
Bewertung (Evaluation): Im letzten Schritt sollte die Leistungsfähigkeit der Pipeline geprüft werden, um sicherzustellen, dass die generierten Antworten präzise, zuverlässig und schnell sind.

Diese Beschreibung der Stufen stellt eine vereinfachte Darstellung der damit verbundenen Konzepte und Prozesse dar. Die Auswahl geeigneter Konnektoren und die Feinabstimmung der Abfragestrategien haben großen Einfluss auf die Qualität der generierten Antworten.

Das Modell der Retrieval Augmented Generation (RAG) hingegen nutzt die Stärken eines fortschrittlichen Sprachmodells und ergänzt diese durch die Fähigkeit, Informationen aus umfangreichen Datenquellen zu extrahieren. So kann der Chatbot aktuelle und spezifische Informationen bereitstellen, ohne auf ein umfassendes Fine-Tuning angewiesen zu sein. RAG eignet sich besonders für dynamische Antworten auf verschiedenste Themen und minimiert die Notwendigkeit kontinuierlicher Modellaktualisierungen, da es direkt auf externe Wissensquellen zugreift. RAG ermöglicht:

Dynamische Antwortgenerierung: Durch den Abruf von Echtzeitinformationen aus diversen Quellen kann der Bot stets aktuelle und präzise Auskünfte geben.
Skalierbarkeit: RAG ist nicht auf eine feste Datenmenge beschränkt und kann mit dem Wachstum interner Wissensdatenbanken Schritt halten.
Flexibilität: Das Risiko des Overfitting wird vermieden, wodurch eine bessere Anpassung an neue Fragestellungen und Themengebiete möglich ist
Ressourceneffizienz: Da weniger Training erforderlich ist, kann der Bot schneller einsatzbereit gemacht werden.

3. Implementierung von ChatGPT mit Prompt Flow

Bei der Implementierung von KI-Assistenten ist Prompt Flow ein weiteres wichtiges Entwicklungswerkzeug. Es ist in Azure AI Studio integriert und darauf ausgelegt, den gesamten Entwicklungszyklus von KI-Anwendungen, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, zu optimieren und zu vereinfachen.

Mit Prompt Flow können Entwickler ausführbare Flows erstellen, die LLMs, Prompts und Python-Tools in einem visuellen Graphen miteinander verknüpfen. Es ist auch möglich, Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain oder Semantic Kernel in den Workflow zu integrieren. Dieser Ansatz bietet eine intuitive und effiziente Methode, um Prototypen zu entwickeln, zu experimentieren, Iterationen durchzuführen, Anwendungen zu implementieren und zu überwachen. Insbesondere in Projekten, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwenden, zeigt Prompt Flow seine Stärken:

Visualisierung und Verständlichkeit: Durch die Erstellung eines visuellen Graphen können Entwickler die Beziehungen zwischen verschiedenen Komponenten ihres RAG-Projekts leichter verstehen und verwalten. Dies erleichtert die Identifizierung von Bereichen, in denen die Datenabfrage und -integration verbessert werden kann.
Schnelle Entwicklung von Prototypen: Mit Prompt Flow können Entwickler schnell verschiedene Prompt-Varianten erstellen und testen.
Umfassende Leistungstests: Entwickler können die Leistung verschiedener Prompt-Varianten umfassend evaluieren.
Kollaborative Entwicklung: Prompt Flow erleichtert die Teamarbeit durch gemeinsame Bearbeitungsmöglichkeiten der Flows. Dies ermöglicht es Teams, effizient zusammenzuarbeiten, kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen und zeitnah Feedback einzuholen.
Bereitstellung und Monitoring in Echtzeit: Nach der Implementierung können Anwendungen über Echtzeit-Endpoints bereitgestellt werden. Prompt Flow stellt Überwachungstools zur Verfügung, die die Leistung der LLMs kontrollieren und gewährleisten, dass die Anwendungen störungsfrei laufen und die KI-Modelle optimal funktionieren.

Fazit: Mit internen ChatGPT Bots können Sie die Produktivität steigern

Interne ChatGPT Bots können ein mächtiges Tool sein, um die Produktivität im Arbeitsalltag zu steigern. Die Einbindung von Prompt Flow in Azure AI Studio ermöglicht einen effizienten Entwicklungsprozess. Durch Ansätze wie Fine Tuning und RAG können Unternehmen ihre KI-Assistenten individuell anpassen und so die Qualität der Interaktionen erheblich verbessern. Dabei kommt es auf die sorgfältige Auswahl von Konnektoren und die Feinabstimmung an. Die Implementierungsmöglichkeiten sind vielfältig und versprechen eine spannende Zukunft für Unternehmen, die bereit sind, KI-Chatbots als neue Teammitglieder willkommen zu heißen.

Möchten Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT-Bots erfahren oder benötigen Sie Unterstützung bei deren Implementierung in Ihrem Unternehmen? Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren oder buchen sie einen Termin mit einem unserer Fachleute. Wir unterstützen Sie gerne bei Ihren Fragen oder helfen individuelle Lösungen zu erarbeiten.

Lesen Sie mehr zum Thema Künstliche Intelligenz im q.beyond Blog

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