Hintergrund:
In den vergangenen Monaten haben wir bei qurix Technology intensiv an einem wegweisenden Projekt gearbeitet: der Entwicklung eines Chatbots, der mithilfe von GPT-3.5 natürliche Sprachverarbeitung nutzt, um Fragen zur Mitarbeiterauslastung zu beantworten. Diese Fallstudie gibt einen detaillierten Einblick in die Technologien, Strategien und Erfolge, die dieses Projekt geprägt haben.
Technologie-Stack:
Das Frontend wurde mithilfe von Streamlit gestaltet, was eine schnelle und benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht. Im Backend haben wir auf FastAPI gesetzt, um robuste und effiziente Verarbeitung sicherzustellen. Zusätzlich haben wir ein Rollenkonzept implementiert, das sicherstellt, dass Benutzer nur auf ihre zugewiesenen Daten zugreifen können. Die gesamte Anwendung wurde in einer Docker-Compose-Umgebung orchestriert, um eine reibungslose Bereitstellung und Skalierbarkeit sicherzustellen und gleichzeitig eine sichere Kommunikation zwischen Frontend und Backend zu gewährleisten.
Datenschutz:
Mit Fokus auf Datenschutz haben wir uns für PandasAI als Framework entschieden. Dies ermöglicht es, nur Metadaten an das GPT-3.5-Modell zu senden und stellt sicher, dass sensible Informationen geschützt bleiben.
GPT-3.5:
Unser Chatbot basiert auf dem fortschrittlichen GPT-3.5-Modell von OpenAI. Die Fähigkeit des Modells, natürliche Sprache zu verstehen und kontextbezogene Antworten zu generieren, war entscheidend für den Erfolg des Projekts.
Azure-Hosting:
Um die Anwendung sicher und skalierbar zu hosten, haben wir auf die Azure-Infrastruktur von Microsoft gesetzt. Ein Storage Account verwaltet unsere Daten sicher, der App Service ermöglicht eine zuverlässige Bereitstellung, und das Azure Container Registry erleichtert die Containerverwaltung. Die Skalierbarkeit durch den App Service gewährleistet eine flexible Anpassung an die Anforderungen unseres wachsenden Projekts.
Feedback-Mechanismus:
Um kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen, haben wir eine Feedback-Funktionalität integriert. Nutzer können ihre Rückmeldungen geben, was nicht nur zur Verifizierung der Antworten beiträgt, sondern auch dazu dient, das Modell feinzutunen.
Fazit:
In dieser Fallstudie haben wir die geschickte Integration von Streamlit, FastAPI, PandasAI und GPT-3.5 in Verbindung mit Azure-Hosting für einen wegweisenden Chatbot zur Mitarbeiterauslastung beleuchtet. Das Rechte-Rollen-Konzept im Backend und das isolierte Netzwerk bieten zusätzliche Sicherheitsebenen, während der Datenschutz durch PandasAI gewährleistet wird. Die Zukunft dieses Tools verspricht nicht nur Effizienz in der Ressourcenverwaltung, sondern auch einen sicheren und datenschutzorientierten Ansatz für die Arbeit mit fortschrittlichen Language Models.
