Revision 570: KI: Integration leicht gemacht

In dieser Revision sprechen Hans und Vanessa (Working Draft Host | Frontend Lead

bei zavvy.io) über dein Einbau von KI in die Website. Es werden verschiedene

Aspekte der Integration von künstlicher Intelligenz (KI) diskutiert,

insbesondere im Hinblick auf die Herausforderungen und Lösungen, die bei diesem

Prozess auftreten können.

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Workshops.DE nicht als reiner Vermittler, sondern bildet eine Community aus über

80 Trainer:innen, welche gemeinsam Material erstellen, sich gegenseitig

unterstützen und weiterbilden, um möglichst nachhaltige und hochqualitative

Weiterbildungsangebote zu schaffen.

Ein starker Fokus liegt hierbei auf den Frontend-Frameworks Angular, React und

Vue. Neben diesen gibt es aber auch Weiterbildungen im Bereich Docker,

Kubernetes und Spring Boot. Zum Netzwerk gehören ebenfalls die Community-Portale

Angular.DE, ReactJS.DE und VueJS.DE.

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Web-Entwicklung oder möchtet euch selbst als Trainer:in einbringen? Dann seid

ihr bei Workshops.DE genau richtig.

SCHAUNOTIZEN

[00:02:20] KI: INTEGRATION LEICHT GEMACHT

Vanessa hat im Vorfeld eine umfassende Evaluierung verschiedener Editoren

durchgeführt und sich schließlich für Tiptap entschieden. Alternativen waren

Editor.js, CKEditor, Tiny MCE, und noch viele mehr. Die Hauptkriterien für ihre

Entscheidung waren die Flexibilität und die Möglichkeit zur Erweiterung um

eigene Blöcke und Knoten. Der Editor Tiptap ermöglicht es, dass eine

KI-Komponente integriert wird, die mittels einer eigenen Backend-Kommunikation

und der OpenAI Completion API betrieben wird.

Während des Integrationsprozesses stellte sich das sogenannte Prompt Engineering

als eine neue Herausforderung dar. Vanessa konzentrierte sich hierbei

hauptsächlich auf das Frontend, um die richtigen Endpunkte im Backend aufzurufen

und die nachfolgenden Aktionen wie das Auswechseln oder Hinzufügen von Texten zu

verbinden. Eine wichtige Überlegung war dabei, dass bei manchen Anfragen Texte

komplett ausgetauscht werden mussten, während sie bei anderen Anfragen an den

bestehenden Text angehängt werden mussten.

Ein großer Bestandteil des Integrationsprozesses war auch das

Feedback-Management, welches einen wichtigen Beitrag zur kontinuierlichen

Verbesserung des Modells geleistet hat. Durch das Feedback konnte das Modell

regelmäßig trainiert und optimiert werden, was zu einer verbesserten Genauigkeit

und Effektivität der KI-Komponente führte.