11. Juni 2024

Warum es sinnvoll ist, eine eigene GPT als Wissensquelle zu erstellen (und warum unstrukturierte Dokumente Ihre GPT verwirren)

Die Relevanz von GPT-Modellen

In der heutigen digitalen Welt sind Informationen überall zugänglich, jedoch oft unstrukturiert und schwer durchschaubar. Künstliche Intelligenz, insbesondere GPT-Modelle (Generative Pre-trained Transformers), bietet eine innovative Lösung für die effiziente Verarbeitung und Nutzung von Wissen. Die Erstellung einer eigenen GPT als Wissensquelle kann zahlreiche Vorteile bieten, insbesondere wenn es darum geht, das eigene Wissen zu strukturieren und nutzbar zu machen.

 

Eigene GPT vs. ChatGPT Standard

Eine eigene GPT ist eine spezialisierte Version des allgemeinen ChatGPT-Modells von OpenAI. Während ChatGPT für eine breite Palette von Anwendungen trainiert ist und allgemein gehaltene Antworten liefert, wird eine eigene GPT mit gezielten Wissensdateien und unternehmensspezifischen Informationen gefüttert.

 

Die Vorteile einer eigenen GPT

  • Effizienzsteigerung: Eine eigene GPT kann große Mengen an Informationen in kürzester Zeit verarbeiten und relevante Antworten liefern. Dies spart Zeit und Ressourcen.

  • Personalisierung: Die GPT kann auf spezifische Bedürfnisse und Fragen zugeschnitten werden, indem sie mit maßgeschneiderten Wissensdateien gefüttert wird. Dadurch sind die Antworten relevanter und genauer, da sie spezifisch auf die Bedürfnisse und Anforderungen eines Unternehmens oder einer Organisation abgestimmt sind.

  • Kontinuität und Konsistenz: Eine GPT stellt sicher, dass das Wissen einheitlich und kontinuierlich zur Verfügung steht. Es gibt keine Schwankungen in der Qualität der Informationen, wie sie bei menschlichen Experten auftreten können.

 

Nutzung eigener GPTs bei der Keuthen AG

Bei der Keuthen AG setzen wir eigene GPT-Modelle gezielt ein, um Wissen effektiv zu vermitteln und unsere Mitarbeiter zu unterstützen, aktuell z.B. in dem Bereich Sales-Training.

 

Simulation von Verkaufsgesprächen: Unsere GPT kann verschiedene Szenarien von Verkaufsgesprächen simulieren und dabei unterschiedliche Kundentypen und deren Fragen darstellen. Dies hilft unseren Vertriebsmitarbeitern, ihre Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern und auf verschiedene Situationen vorbereitet zu sein.

 

Argumentationshilfen: Die GPT enthält umfassendes vertriebliches Wissen. Vertriebsmitarbeiter können jederzeit auf dieses Wissen zugreifen und sich einen Schulungsplan erstellen, um ihre Argumentation und ihr vertriebliches Know-How zu stärken.

 

Wissensdateien: Strukturierte Wissensquellen für GPT-Modelle

Um eine GPT effektiv zu nutzen, ist es entscheidend, die Informationen in strukturierte Wissensdateien zu überführen. Diese Dateien sollten klar definiert und organisiert sein, um eine optimale Verarbeitung durch die KI zu gewährleisten.

 

Der Aufbau von Wissensdateien

  1. Kommentare: Zeilen, die mit einem "#" beginnen, sind Kommentare und werden von der GPT ignoriert. Sie dienen dazu, die Dateien für menschliche Leser verständlicher zu machen.

  2. Blöcke: Wissensdateien sind in verschiedene Blöcke unterteilt, die durch spezielle Markierungen gekennzeichnet sind:
  • <Name>...</Name>: Der Titel des Dokuments.
  • <Beschreibung>...</Beschreibung>: Eine Beschreibung des Inhalts und dessen Zweck.
  • <Glossar>...</Glossar>: Erläuterungen spezifischer Begriffe oder Abkürzungen.
  • <Gliederung>...</Gliederung>: Eine Übersicht über die Struktur des Textes.
  • <Inhalt>...</Inhalt>: Der Haupttextblock, der die relevanten Informationen enthält.

Diese Strukturierung ermöglicht es der GPT, die Informationen gezielt zu verarbeiten und relevante Antworten zu generieren.

 

Warum nicht einfach PDF- oder Word-Dokumente hochladen?

Das Hochladen unstrukturierter Dokumente wie PDFs oder Word-Dateien ist für die GPT suboptimal. Hier sind einige Gründe:

 

  1. Inhaltsanalyse: Unstrukturierte Dokumente enthalten oft irrelevante Informationen wie Formatierungen, Fußnoten und Metadaten, die die GPT verwirren können.

  2. Verarbeitungszeit: Die KI benötigt mehr Zeit, um unstrukturierte Daten zu analysieren und relevante Informationen herauszufiltern.

  3. Genauigkeit: Die Antworten der GPT können ungenauer sein, da die KI Schwierigkeiten hat, den Kontext und die Struktur der Informationen zu verstehen.

 

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung einer GPT-Wissensdatei

  1. Sammeln der Informationen: Beginnen Sie mit dem Sammeln aller relevanten Informationen aus verschiedenen Quellen wie PDF-Dokumenten, Word-Dateien, Webseiten und Texten.

  2. Strukturieren der Daten: Wandeln Sie die gesammelten Informationen in strukturierte Wissensdateien um, indem Sie die oben genannten Blöcke und Kommentare verwenden.

  3. Erstellen der GPT: Nutzen Sie die strukturierten Wissensdateien, um die GPT zu trainieren. Achten Sie darauf, die Tags korrekt zu verwenden, damit die GPT die themenrelevanten Inhalte identifizieren kann.

  4. Testen und Verfeinern: Testen Sie die GPT, um sicherzustellen, dass sie die Informationen korrekt verarbeitet und relevante Antworten liefert. Verfeinern Sie die Wissensdateien bei Bedarf.

Fazit

Die Erstellung einer eigenen GPT als Wissensquelle bietet erhebliche Vorteile in Bezug auf Effizienz, Personalisierung und Konsistenz. Durch die Strukturierung der Informationen in klar definierte Wissensdateien wird die Leistungsfähigkeit der GPT erheblich verbessert. Anstatt unstrukturierte Dokumente hochzuladen, sollten Sie sich die Zeit nehmen, Ihre Daten zu strukturieren und so die volle Leistungsfähigkeit Ihrer GPT auszuschöpfen.

 

💡 Tipp 1: Beginnen Sie noch heute mit der Strukturierung Ihrer Wissensdateien und erleben Sie, wie eine gut trainierte GPT Ihre Informationsverarbeitung revolutionieren kann!

 

💡 Tipp 2: Wir bei der Keuthen AG erstellen unsere Wissensdateien nicht von Hand, sondern verwenden eine eigens dazu erstellte GPT, die gut mit Texten umgehen kann und uns die Wissensdateien automatisiert aus Dokumenten erstellt.