Automatisierte Prozesse können Unternehmen erheblich entlasten, indem sie routinemäßige Tätigkeiten übernehmen. Das reduziert manuelle Arbeiten und erlaubt es, sich verstärkt auf das Kerngeschäft und die Wertschöpfung zu konzentrieren.
Am besten sind Automatisierungen dann aber, wenn sie auch künstliche Intelligenz (KI) einbinden. Intelligent Automation (oder auch Smart Automation).
Intelligent Automation mit make.com und ChatGPT Assistants
Wir schauen und gemeinsam an, wie die Integration von ChatGPT in make.com (Affiliate-Link) funktioniert und warum es in vielen Fällen sinnvoller ist, mit Assistants anstelle von Chat Completions zu arbeiten.
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Grundeinstellungen für Chat Completions
Zunächst erstellst du ein neues Szenario in make.com und wählst ChatGPT als Komponente aus.
Dabei ist die Verbindung zu OpenAI essentiell, für die ein API-Key und eine Organisations-ID benötigt werden. Nach dem Hinzufügen dieser Informationen kann man das passende Modell auswählen, wie zum Beispiel GPT-4. Der nächste Schritt ist die Konfiguration von Nachrichten: Die Systemnachricht definiert die Rolle des Bots und eine weitere Nachricht spezifiziert den Prompt.
Der Einsatz von Chat Completions hat jedoch seine Tücken. Eine wesentliche Herausforderung ist die Verwaltung der Szenarien, die unterschiedliche Prompts benötigen. Das macht die Konfiguration ziemlich unübersichtlich.
Vorteile der Verwendung von Assistants
Die Verwendung von Assistants (im Prinzip spezialisierte KI-Agenten) bietet diverse Vorteile. Sie funktionieren ähnlich wie die GPTs in ChatGPT, die du „vortrainieren“ und eine Datenbasis mitgeben (in der Plattform nennt sich das Vektordatenbank) kannst.
Assistenten sind besser konfigurierbar und verwaltbar. Zudem ermöglichen sie eine bessere Strukturierung von Arbeitsabläufen durch eine übersichtlichere Nomenklatur in der Szenarienverwaltung. Zum Beispiel kann man Assistenten auswählen, die spezifisch benannte Rollen und Aufgaben haben, was die Wiedererkennung erleichtert.
Erstellung und Konfiguration von Assistenten
Die Erstellung von Assistenten beginnt ebenfalls auf der OpenAI-Plattform. Zunächst wird ein Account benötigt, mit dem man sich anmeldet und Projekte anlegt. Ein Projekt, wie zum Beispiel „make Demo“, kann erstellt werden, in dem später Assistenten konfiguriert werden. Auch hier müssen ein API-Key und eine Organisations-ID generiert und gespeichert werden.
Zum Erstellen eines Assistenten wird auf „Create“ und dann auf „Assistant“ geklickt. Hier erfolgt eine umfangreiche Konfiguration: Prompts werden detailliert definiert, inklusive Beispielen für eine gewünschte Reaktionsweise. Zudem kann spezifisches Wissen über eine Wissensdatenbank (Knowledge Base) hinterlegt und genutzt werden.
Technische Feinheiten und Konfigurationen
Die Assistenten lassen sich durch zusätzliche Parameter weiter optimieren. Dafür stehen verschiedene Konfigurationsmöglichkeiten zur Verfügung:
- Temperature und Top-p: Diese Parameter beeinflussen die Kreativität und Zufälligkeit der Antworten.
- Response Format: Für synchronisierte Handhabung kann das Antwortformat als JSON-Objekt eingestellt werden.
- Storage und Vector Stores: Dokumente und Informationen können in sogenannten Vector Stores gespeichert werden. Diese dienen als Wissensdatenbanken, auf die Assistenten zugreifen können.
Achtung: teilweise ist das echt ein bisschen tricky. Du musst immer sicherstellen, dass der richtige Assistent im Dashboard ausgewählt ist. Ansonsten kann es sein, dass du einen anderen Assistenten überschreibst… (Stand Oktober 2024 – eventuell wird das bald behoben).
Beispiel: Marketing Blogpost Assistants
Ein Beispiel für einen gut konfigurierten Assistenten ist die Erstellung von Blogposts. Hier wird ein ausführlicher Prompt definiert, der genau beschreibt, wie der Text strukturiert werden soll. Zusätzlich können spezifische Unternehmensdokumente in die Knowledge Base eingefügt werden, um maßgeschneiderte Inhalte zu generieren. Das kann dann als Basis genutzt werden und mit dem Use-Case-spezifischen Wissen gefüttert werden.
Ein weiteres Beispiel betrifft die Assistenten wie „Cleanup Text“, die zur Textbereinigung dienen, oder „Create Meta Info“, die für die Erstellung von Meta-Titeln und Meta-Beschreibungen für SEO-Zwecke konzipiert sind.
Integration und Anwendung in make.com
Assistenten lassen sich nahtlos in make.com integrieren. Im Szenario in make.com wird die entsprechende Assistant-Komponente ausgewählt und konfiguriert. Hierbei wird der generierte API-Key ebenso wie die spezifische Assistant-ID verwendet, um die Verbindung herzustellen. Dies ermöglicht eine effiziente Automatisierung anspruchsvollerer Aufgaben.
Weitere praktische Anwendungen sind etwa die Bildgenerierung mithilfe des DALL-E-Modells oder die spezifische Bearbeitung von Texten und Daten, die in systematische Workflows eingebettet werden können.
Assistants statt „Chatcompletion“
Die Integration von ChatGPT-Assistenten in make.com bietet weitreichende Möglichkeiten zur Automatisierung und Optimierung betrieblicher Prozesse. Durch sorgfältige Konfiguration und Nutzung spezifisches „Wissens“ lassen sich vielfältige Szenarien effizient umsetzen. Easy, oder?
Einen Nachteil gibt es allerdings: Du kannst diese Assistenten natürlich nicht direkt in make bearbeiten, sondern musst auf die Plattform gehen!