Success Stories

Ein Discord-Chatbot

Entdecke die Entwicklung von Make Wizard, einem Discord-Bot, der den Kundensupport für Makes Automatisierungen revolutioniert. Von sorgfältiger Datenauswertung bis hin zur kreativen Problemlösung enthüllt unsere Fallstudie die harmonische Zusammenarbeit von menschlicher Kreativität und fortschrittlicher KI-Technologie. Bist du bereit, dein Discord-Erlebnis zu verbessern?

What’s a Rich Text element?

The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.

Static and dynamic content editing

A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!

How to customize formatting for each rich text

Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.

Food Delivery
  • Benutzerkonten erstellen;
Du kannst deinen Workflow auch über eine API mit Zapier und Make erstellen - wenn du Hilfe benötigst, beraten wir gerne.

#FFF7F1

Ein Discord-Chatbot

What’s a Rich Text element?

The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.

Static and dynamic content editing

A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!

How to customize formatting for each rich text

Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.

Food Delivery
  • Benutzerkonten erstellen;
Du kannst deinen Workflow auch über eine API mit Zapier und Make erstellen - wenn du Hilfe benötigst, beraten wir gerne.

#FFF7F1

Mit der wachsenden Nachfrage nach effektivem Kundenservice in der dynamischen Discord-Community haben Make und unser Team zusammengearbeitet, um Make Wizard zu starten – einen Discord-Bot, der automatisch auf Anfragen zu Makes Automatisierungen antworten kann. Die Kundenhilfe in makemarket.io-Discord-Kanal wurde durch diese kreative Initiative erfolgreich verbessert, und die Mitglieder nutzen Make aktiv als wertvolle Ressource.

Ziele

Das Ziel des Make Wizard-Projekts war zweifach: die allgemeine Benutzererfahrung im makemarket.io-Discord-Kanal verbessern und Antworten auf Anfragen zu Makes Automatisierungen automatisieren. Das Haupttechnologieziel bestand darin, einen reaktiven virtuellen Assistenten zu entwickeln, der prompt und genau auf Benutzeranfragen reagieren konnte, um die Arbeitsbelastung für Community-Mitglieder zu reduzieren, die mehr über die Feinheiten von Make erfahren wollten.

Über seine technischen Aspekte hinaus sollte das Projekt Make Wizard als zusätzlichen Nutzen für die Benutzer von makemarket.io präsentieren, indem das automatisierte Supportsystem nahtlos in das Gemeinschaftsgefüge integriert wurde. Zusammengefasst war das übergeordnete Ziel, eine dynamische Einheit zu schaffen, die mehr als nur ein praktisches Werkzeug war, eine die Produktivität förderte, die Benutzerinteraktion vorantrieb und die Erwartungen an den Kundenservice neu definierte.

Integration

Teil 1 – Informationsidentifikation

Die Informationsidentifikation erfolgte auf einem methodischen Weg und legte die Grundlagen für das gesamte Implementierungsverfahren. Dies begann mit dem komplexen Prozess der Datenauswertung unter Verwendung der erweiterten Funktionen von Apify und der Extraktion von Daten aus dem FAQ-Bereich der Make-Website. Der darauf aufbauende “Vektorspeicher”, eine mächtige und dynamische Datenbank auf Pinecone, wurde auf der Fülle dieser Daten aufgebaut.

Teil 2 – Kodierung in Vektorformate

Als das Projekt in den zweiten Teil überging, lag der Fokus auf der komplexen Kodierung der extrahierten Information in numerische Formate. Künstliche Intelligenz trat als Hauptinnovation auf und verwandelte jedes extrahierte Textstück durch Kodierung in ein numerisches Format. Das Ziel dieses Ansatzes war es, eine semantische Darstellung zu schaffen, die den Kern der Information erfasste, nicht nur um die Daten zu speichern.

Zusätzlich zur weiteren Verbesserung von Genauigkeit und Bedeutung wurde ein benutzerdefinierter Splitter implementiert. Dieses speziell entwickelte Werkzeug erhöhte die semantische Reichhaltigkeit des Inhalts, indem es ihn sorgfältig in kleinere, verständlichere Teile aufbrach. Unter Verwendung der Leistung einer maßgeschneiderten Version von OpenAI kam dieser komplexe Prozess reibungslos zusammen.

Dieser Ansatz, der speziell darauf ausgerichtet, Bedeutung im Vektorformat zu kodieren, war entscheidend, um sicherzustellen, dass die extrahierten Daten in der Vektordatenbank in einer kontextuell reichen und nuancierten Weise repräsentiert wurden.

Teil 3 – Behandlung von Benutzeranfragen

An diesem Punkt ging das Projekt in den kritischen Bereich der Bereitstellung genauer und kontextbewusster Antworten auf Benutzeranfragen über. Die Schlüsselfunktion dieser Phase war eine semantische Suche, die innerhalb der Vektordatenbank durchgeführt wurde. Als Reaktion auf Benutzeranfragen durchsuchte unser intelligentes Suchsystem sorgfältig die codierten Daten und hob die drei relevantesten Teile hervor. Dieser subtile Ansatz verbesserte die Qualität der Antworten von Make Wizard indem sichergestellt wurde, dass das abgerufene Material nicht nur relevant, sondern auch kontextuell mit der Frage des Benutzers verbunden war.

Nach einer semantischen Suche ging das Projekt dazu über, sorgfältig Prompts für ChatGPT zu erstellen. Mit jedem Prompt wurden die originale Anfrage des Benutzers und kontextuelle Daten aus der Vektorbasis sorgfältig zu einer beeindruckenden Komposition zusammengestellt. Diese Phase war entscheidend, um sicherzustellen, dass die von ChatGPT bereitgestellten Antworten korrekt waren und den größeren Kontext um die Frage des Benutzers repräsentierten. Sie endete mit der reibungslosen Integration, die durch einen Webhook ermöglicht wurde, eine technische Verbindung, die die erstellten Antworten effektiv an den Discord-Benutzer züruckgab.

Durch die Synchronisation mehrerer Technologien, einschließlich Webhooks, intelligenter Prompterstellung und semantischer Suchen, können Benutzer jetzt auf ein reaktionsfreudiges und dynamisches Unterstützungssystem im Discord-Kanal zugreifen.

Teil 4 – Hosting des Bots

Das Hosting des Bots war das vierte und herausforderndste Element, da wir einen geringen Budgetrahmen beibehalten wollten. Ein kleines, aber leistungsstarkes Hardware-Gerät namens Raspberry Pi lieferte die ungewöhnliche Lösung für dieses Komponente. Der Raspberry Pi fungierte effektiv als Ad-hoc-Server, der die Chats im Discord-Kanal überwachte. Dieser kreative und kostengünstige Ansatz funktionierte wie geplant für die erste Testrunde.

Herausforderungen

Eine besondere Herausforderung dieses Projekts bestand darin, dass die Person, die f[r Entwicklung verantwortlich war, keine Programmiererfahrung hatte. Der Mangel an Programmierkenntnissen ist heute nicht mehr ein zu überwindbares Hindernis, sondern vielmehr eine Gelegenheit für innovative Problemstellungen. Neben dem Überbrücken der technologischen Kluft zeigte die Integration von ChatGPT, wie offen und zugänglich moderne KI-Technologien sein kann.

Die Projektentwicklerin konnte die Bedürfnisse des Projekts kommunizieren, eine produktive Unterhaltung führen und schließlich ein nützliches Skript für den Bot schreiben, indem sie die konventionellen Funktionen von ChatGPT nutzte. Diese harmonische Zusammenarbeit zwischen KI-Technologie und Nicht-Programmierern zeigt, wie zugängliche Werkzeuge Menschen mit einer vielfältigen Fähigkeitenpalette befähigen können und einen kooperativen Ansatz zeigen, der über traditionelle Programmiergrenzen hinausgeht.

Zukünftige Auswirkungen

Wie bereits erwähnt, befindet sich Make Wizard derzeit in der Testphase. Ein entscheidender Aspekt wäre eine robustere Bereitstellung des Bots, wenn eine Veröffentlichung beschlossen würde. Obwohl der Raspberry Pi für vorläufige Tests eine brauchbare Alternative war, könnte ein Wechsel zu einem dedizierten Hosting-Anbieter notwendig sein, um die Skalierbarkeit zu erhöhen und den Zugang zu erweitern.

Fazit

Neben der Automatisierung des Kundenservice für die Discord-Community von makemarket.io haben wir gezeigt, dass kreative Lösungen auch ohne umfangreiche Programmiererfahrung entwickeln werden können, wie im Fall von Make Wizard. Der Prozess der Erstellung dieses Bots verdeutlicht, wir flexibel KI ist und wie sie Technologie demokratisieren kann. Make Wizard ist mehr als nur ein Proof-of-Concept; es ist ein Zeugnis für die Zusammenarbeit zwischen menschlicher Kreativität und fortschrittlicher Technologie.

Tauche tiefer in unsere innovativen Projekte ein und entdecke das Potenzial nahtloser Automatisierungen. Bist du bereit, deine Spuren zu hinterlassen? Erforsche mehr und starte deine Automatisierungsreise mit uns!