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Inhalt bereitgestellt von Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, Christian »Schepp« Schaefer, Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, and Christian »Schepp« Schaefer. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, Christian »Schepp« Schaefer, Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, and Christian »Schepp« Schaefer oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.
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Revision 570: KI: Integration leicht gemacht

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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.



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.

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[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.

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