Eigenen Chat-GPT Clone erstellen: Ein Tutorial für den Einstieg in die KI-Welt und warum kleine Unternehmen jetzt handeln sollten!

Kleine Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, mit begrenzten Ressourcen zu arbeiten und sich dennoch gegen größere Konkurrenten durchzusetzen. Der Einsatz fortschrittlicher Technologien wie ChatGPT kann ihnen dabei helfen, effizienter zu werden, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Hier sind einige Gründe, warum gerade kleine Unternehmen jetzt in Technologien wie ChatGPT investieren sollten:

1. Effizienzsteigerung:

Große Sprachmodelle (Large Language Models – LLM) wie GPT-4 können eine Vielzahl von Aufgaben automatisieren, von der Kundenkommunikation bis hin zur internen Verwaltung. Dies ermöglicht es kleinen Unternehmen, ihre Arbeitsprozesse zu optimieren und Mitarbeiter von wiederkehrenden und zeitaufwendigen Aufgaben zu entlasten. Dadurch können sie sich auf strategische Aufgaben und das Wachstum des Unternehmens konzentrieren.

2. Verbesserte Kundenerfahrung:

Mit ChatGPT können kleine Unternehmen rund um die Uhr Kundensupport bieten. Die Technologie ermöglicht schnelle und konsistente Antworten auf Kundenanfragen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Zudem können personalisierte Erfahrungen geschaffen werden, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden eingehen.

3. Kosteneffizienz:

Im Vergleich zu traditionellen Methoden kann der Einsatz von ChatGPT kosteneffizient sein, da er die Notwendigkeit reduziert, große Teams für Kundenbetreuung oder Datenverarbeitung einzusetzen. Dies ist besonders vorteilhaft für kleine Unternehmen, die oft mit engen Budgets arbeiten.

4. Wettbewerbsvorteil:

Durch die Nutzung moderner KI-Technologien können kleine Unternehmen innovative Lösungen anbieten und sich von Wettbewerbern abheben. Sie können schneller auf Markttrends reagieren und Dienstleistungen oder Produkte anbieten, die den aktuellen Anforderungen und Erwartungen der Kunden entsprechen.

Unser Ziel für dieses Tutorial ist es, Ihnen die Werkzeuge an die Hand zu geben, damit Sie nicht nur verstehen, wie Sie Ihren eigenen Chatbot erstellen können, sondern auch, warum dies einen großen Unterschied in der Art und Weise machen kann, wie Sie mit KI interagieren und sie nutzen.

Gründe für einen eigenen Chat-GPT Clone

Die Nutzung der OpenAI API kann für Unternehmen aus mehreren Gründen besonders vorteilhaft sein, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Effizienz und Innovationspotenzial.

1. Zugriff auf fortschrittliche KI-Technologie:

OpenAI ist führend in der Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle wie GPT-4. Durch die Nutzung der API erhalten Unternehmen Zugriff auf diese Spitzentechnologie, ohne eigene Forschung und Entwicklung betreiben zu müssen. Das bedeutet, dass sie von den neuesten Errungenschaften in der KI profitieren können, um ihre Produkte, Dienstleistungen und internen Prozesse zu verbessern.

2. Datenschutz und Datensicherheit:

OpenAI legt großen Wert auf Datenschutz und Sicherheit. Bei der Verwendung der API können Unternehmen davon ausgehen, dass ihre Daten gemäß den neuesten Standards und Best Practices gehandhabt werden. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die mit sensiblen Informationen arbeiten oder in Regionen tätig sind, in denen strenge Datenschutzgesetze gelten. Zudem bietet OpenAI Richtlinien und Unterstützung, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre eigene Nutzung der KI ethisch und verantwortungsvoll zu gestalten.

3. Skalierbarkeit und Effizienz:

Die OpenAI API ist hoch skalierbar und ermöglicht es Unternehmen, KI-gesteuerte Anwendungen schnell und effizient zu implementieren. Statt eigene Infrastruktur aufzubauen und zu warten, können sie die robuste, cloud-basierte Infrastruktur von OpenAI nutzen. Dies führt zu einer schnelleren Implementierung, geringeren Kosten und einer effizienteren Nutzung von Ressourcen.

4. Individualisierung und Flexibilität:

Unternehmen können die API nutzen, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen zugeschnitten sind. Ob es darum geht, Kundenanfragen zu automatisieren, personalisierte Inhalte zu erstellen oder komplexe Datenanalysen durchzuführen, die API bietet die Flexibilität und Leistungsfähigkeit, die für eine Vielzahl von Anwendungen benötigt wird.

5. Compliance und Risikomanagement:

OpenAI arbeitet kontinuierlich daran, seine Modelle und APIs in Einklang mit aktuellen Gesetzen und Vorschriften zu halten. Unternehmen, die die API nutzen, profitieren von dieser Expertise und können sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen den rechtlichen Anforderungen entsprechen. Dies ist ein wichtiger Aspekt, um das Risiko von Datenschutzverletzungen und anderen rechtlichen Problemen zu minimieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Nutzung der OpenAI API Unternehmen ermöglicht, von der neuesten KI-Technologie zu profitieren, ihre Daten sicher und verantwortungsvoll zu nutzen, ihre Ressourcen effizient einzusetzen und innovative Lösungen zu entwickeln, die auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. All dies, während sie gleichzeitig Compliance-Anforderungen erfüllen und das Risiko in Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit minimieren.

Im nächsten Abschnitt werden wir uns die technischen Schritte ansehen, die erforderlich sind, um diese Vorteile zu realisieren.

Aufbau eines Chat-GPT Clones: Schritt-für-Schritt-Anleitung

In diesem Kapitel werden wir uns mit den technischen Aspekten des Aufbaus eines eigenen Chat-GPT Clones beschäftigen. Hierbei konzentrieren wir uns auf drei Hauptkomponenten: die Erstellung der OpenAI API, die Programmierung mit Python und die Nutzung von Streamlit für eine interaktive Oberfläche.

1. OpenAI API erstellen:

Der erste Schritt besteht darin, Zugang zur OpenAI API zu erhalten. Hierfür müssen Sie sich bei OpenAI registrieren und einen API-Schlüssel erstellen. Dieser Schlüssel ermöglicht es Ihnen, auf GPT-3 und andere leistungsstarke KI-Modelle zuzugreifen und diese für Ihren eigenen Bot zu nutzen.

2. Programmierung mit Python:

Python ist eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen, wenn es um die Arbeit mit KI geht. Sie bietet eine breite Palette an Bibliotheken und Frameworks, die speziell für maschinelles Lernen und KI entwickelt wurden. In diesem Tutorial werden wir durch die Grundlagen der Nutzung von Python für die Erstellung Ihres Chatbots gehen, einschließlich der Installation notwendiger Pakete und der Erstellung des eigentlichen Codes.

3. Streamlit für eine interaktive Oberfläche:

Streamlit ist ein Open-Source-App-Framework, das speziell für Maschinenlern- und Datenwissenschaftsteams entwickelt wurde. Es ermöglicht Ihnen, schnell und einfach interaktive Web-Apps für Ihre KI-Modelle zu erstellen. Wir werden durch den Prozess gehen, wie Sie Streamlit nutzen können, um eine benutzerfreundliche Oberfläche für Ihren Chatbot zu schaffen.

Beginnen wir jetzt Schritt für Schritt den Code zu entwickeln. Vorweg sei gesagt, dass es viele Möglichkeiten und Bibliotheken gibt, für dieses Tutorial habe ich folgende gewählt:

Voraussetzung:

• Python (mind. Version 3.10)
• LangChain
• Streamlit

Zunächst importieren wir die erforderlichen Bibliotheken:

import os

import streamlit as st

from langchain.chains import  ConversationChain

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

Für die Speicherung des Chats verwenden wir die Funktion Session State  von Streamlit. Die Variablen in Session State bleiben für die gesamte Ausführungszeit der App erhalten.

if "messages" not in st.session_state:

    st.session_state.messages = []

Beginnen wir mit dem Aufbau der App und direkt mit dem Titel:

st.title("KiSo - Chat")

st.divider()

Für die Eingabe des OpenAI-API-Schlüssels, die Auswahl der GPT-Version und die Möglichkeit, einen neuen Chat zu starten, fürgen wir unserer APP eine Sidebar hinzu.

with st.sidebar:

    st.title("KiSo - Chat")

    apiKey=st.text_input("OpenAI API Key")

    st.divider()

    st.empty()

    model = st.selectbox("Choose a model:", ["gpt-4-1106-preview", "gpt-3.5-turbo-1106"])

    st.divider()

    st.empty()

    if st.button("New Chat :page_facing_up:"):

        st.session_state.messages = []

Als nächstes erstellen wir einen Try – Except – Blog, um eventuell auftretende Fehler (z.B. fehlenden API-Key) abzufangen.

Direkt nach dem Try-Befehl, weisen wir der Umgebungsvariablen den erstellten API-Schlüssel zu und erstellen unsere Variable die das LLM enthält.

# The code block you provided is setting up the OpenAI API key, creating an instance of the ChatOpenAI

# model, and initializing a ConversationChain.

try:

    os.environ['OPENAI_API_KEY'] = apiKey

    llm = ChatOpenAI(

        model=model,

        temperature=1,

        max_tokens=250,  # Angenommene Anzahl an Tokens

        top_p=1.0,

    )

    inhalt_chain = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)

Um die am Anfang erstellte Variable st.stession_state.messages auszulesen und entsprechend anzuzeigen, wird eine for-Schleife erstellt, die alle Daten anzeigt. Außerdem wird der Text aus dem Eingabefeld ausgelesen und in der Variablen prompt gespeichert, um ihn später wieder zu verwenden.

# The code block is responsible for displaying the chat messages from the history on app

# rerun and allowing the user to input their question.

# Display chat messages from history on app rerun

    for message in st.session_state.messages:

        with st.chat_message(message["role"]):

            st.markdown(message["content"])

    prompt= st.chat_input("Ask your question!")

Der nächste Code-Block führt dann schon die Anfrage an die OpenAI API durch.

# This code block is responsible for handling the user's question and generating a response from the

# assistant.

    if prompt:

        with st.chat_message("user"):  

            st.write(prompt)

            st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

        with st.chat_message("assistant"):

            response = inhalt_chain.predict(input=prompt)

            st.write(response)

            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})

except Exception as e:

    st.write(st.write(str(e)))

Und das war es schon. Keine Magie, keine komplizierten mathematischen Anweisungen und keine Verzweiflung.

Der schwierigste Teil dürfte die Installation von Python sein, was aber grundsätzlich auch selbsterklärend ist.

Den gesamten Code gibt es zum Download hier: GitHub

Im nächsten Kapitel werden wir uns den Erweiterungen und der Skalierung Ihres Chatbot-Projekts zuwenden.

Erweiterungen und Skalierung: Open Source und Community-Beteiligung

Im abschließenden Kapitel dieses Tutorials beschäftigen wir uns mit den Möglichkeiten, Ihren Chat-GPT Clone zu erweitern und zu skalieren. Hierbei spielen Open Source-Chat-Modelle und die Community eine entscheidende Rolle.

1. Nutzung von Open Source Chat-Modellen:

Der Vorteil von Open Source liegt in der Vielfalt und der ständigen Weiterentwicklung durch eine aktive Community. Ein wesentlicher Vorteil ist, dass die Modelle auch lokal genutzt werden können und somit keine Daten das eigene Netzwerk verlassen. Dies ist insbesondere bei sehr datensensiblen Anwendungen von Vorteil.

2. Community-Beteiligung und Feedback:

Ein wesentlicher Aspekt der Weiterentwicklung Ihres Projekts ist das Sammeln und Implementieren von Feedback. Bringen Sie sich in eine aktive Community ein, begeistern Sie diese für Ihre Projekte und nutzen Sie das Feedback von vielen Usern, um Ihre Anwendung auf das nächste Level zu heben.

3. Skalierung und Weiterentwicklung:

Mit steigender Benutzerzahl wird es notwendig sein, die Anwendung zu skalieren. OpenAI bietet dafür einige Möglichkeiten und auch im lokalen Betrieb wird man sich früher oder später damit auseinandersetzen müssen.

Mit den in diesem Kapitel bereitgestellten Informationen und Ressourcen sind Sie in der Lage, nicht nur einen funktionalen Chat-GPT Clone zu erstellen, sondern diesen auch stetig zu verbessern und an die sich ändernden Bedürfnisse und Technologien anzupassen.

Zusammenfassung und nächste Schritte

In diesem Tutorial haben wir die Schritte durchlaufen, die notwendig sind, um Ihren eigenen Chat-GPT Clone zu erstellen, von den Gründen für die Erstellung eines solchen Bots über die technischen Details bis hin zu Datenschutz und Integration. Wir haben gesehen, wie Datenschutz, Individualisierung und die Integration in eigene Anwendungen als treibende Kräfte hinter dem Aufbau eines eigenen Bots stehen. Durch die detaillierte Anleitung sind Sie nun in der Lage, die OpenAI API zu nutzen, Ihren Bot mit Python zu programmieren und mithilfe von Streamlit eine interaktive Oberfläche zu erstellen.

Darüber hinaus haben wir die Wichtigkeit der Erweiterung und Skalierung Ihres Bots durch die Nutzung von Open Source-Modellen und Community-Feedback hervorgehoben. Die nächsten Schritte umfassen die Anwendung des Gelernten, das Experimentieren mit verschiedenen Funktionen und Einstellungen und das kontinuierliche Sammeln von Feedback, um Ihren Chatbot zu verbessern.

Wir ermutigen Sie, aktiv zu bleiben, sich mit der Community zu vernetzen und Ihre Erkenntnisse und Fortschritte zu teilen. Mit der richtigen Einstellung und den richtigen Ressourcen können Sie einen Chatbot erstellen, der nicht nur Ihren individuellen Anforderungen entspricht, sondern auch einen wertvollen Beitrag zur KI-Community leistet.