So verwenden Sie LLaMA für Chatbots in Ihrem Workflow

Die meisten Teams, die sich mit Open-Source-KI-Modellen beschäftigen, stellen fest, dass Meta's LLaMA eine seltene Kombination aus Leistung und Flexibilität bietet, aber das Setup kann sich wie das Zusammenbauen von Möbeln ohne Anleitung anfühlen.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die Erstellung eines funktionsfähigen LLaMA-Chatbots von Grund auf und behandelt Alles von den Hardwareanforderungen und dem Modellzugriff bis hin zu Prompt-Engineering und Bereitstellungsstrategien.

Legen wir los!

Was ist LLaMA und warum sollte man es für Chatbots verwenden?

Wenn Sie einen Chatbot mit proprietären APIs erstellen, haben Sie oft das Gefühl, an das System eines anderen Anbieters gebunden zu sein, mit unvorhersehbaren Kosten und Fragen zum Datenschutz konfrontiert zu sein. Diese Bindung an einen Anbieter bedeutet, dass Sie das Modell nicht wirklich benutzerdefiniert an die individuellen Bedürfnisse Ihres Teams anpassen können, was zu generischen Antworten und potenziellen Compliance-Problemen führt.

LLaMA (Large Language Model Meta AI) ist die Familie der offenen Sprachmodelle von Meta und bietet eine leistungsstarke Alternative. Es wurde sowohl für Forschungszwecke als auch für den kommerziellen Einsatz entwickelt und gibt Ihnen die Kontrolle, die Ihnen geschlossene KI-Modelle nicht bieten.

LLaMA-Modelle gibt es in verschiedenen Größen, gemessen in Parametern (z. B. 7B, 13B, 70B). Stellen Sie sich Parameter als Maß für die Komplexität und Leistungsfähigkeit des Modells vor – größere Modelle sind leistungsfähiger, benötigen aber auch mehr Rechenressourcen.

Hier sind einige Gründe, warum Sie einen LLaMA-Chatbot verwenden könnten:

Der wichtigste Kompromiss ist die Bequemlichkeit zugunsten der Kontrolle. LLaMA erfordert mehr technisches Setup als eine Plug-and-Play-API. Für Chatbots in der Produktion verwenden Teams in der Regel LLaMA 2 oder das neuere LLaMA 3, das eine verbesserte Argumentation bietet und mehr Text auf einmal verarbeiten kann.

Was Sie vor dem Erstellen eines LLaMA-Chatbots benötigen

Sich ohne die richtigen tools in ein Entwicklungsprojekt zu stürzen, ist ein Garant für Frustration. Sie kommen bis zur Hälfte, nur um dann festzustellen, dass Ihnen ein wichtiger Teil der Hardware oder Software fehlt, was Ihren Fortschritt zum Erliegen bringt und Ihnen Stunden Ihrer Zeit kostet.

Um dies zu vermeiden, sollten Sie im Voraus Alles Notwendige zusammenstellen. Hier ist eine Checkliste, die einen reibungslosen Start gewährleistet. 🛠️

Hardware-Anforderungen

Wenn Ihr lokaler Rechner nicht über eine ausreichend leistungsfähige Grafikprozessoreinheit (GPU) verfügt, können Sie Cloud-Dienste wie AWS oder GCP nutzen. Inferenzplattformen wie Baseten und Replicate bieten ebenfalls Pay-as-you-go-Zugriff auf GPUs.

Softwareanforderungen

Zugangsvoraussetzungen

Für diese Anleitung verwenden wir das LangChain-Framework. Es vereinfacht viele der komplexen Aspekte der Erstellung eines Chatbots, wie z. B. die Verwaltung von Eingabeaufforderungen und Unterhaltungen.

So erstellen Sie Schritt für Schritt einen Chatbot mit LLaMA

Die Verbindung aller technischen Komponenten eines Chatbots – das Modell, die Eingabeaufforderung, der Speicher – kann überwältigend sein. Man kann sich leicht im Code verlieren, was zu Fehlern und einem Chatbot führt, der nicht wie erwartet funktioniert. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung unterteilt den Prozess in einfache, überschaubare Teile.

Dieser Ansatz funktioniert unabhängig davon, ob Sie das Modell auf Ihrem eigenen Rechner ausführen oder einen gehosteten Dienst nutzen.

Schritt 1: Installieren Sie die erforderlichen Pakete.

Zunächst müssen Sie die wichtigsten Python-Bibliotheken installieren. Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie diesen Befehl aus:

pip install langchain transformers accelerate torch

Wenn Sie einen gehosteten Dienst wie Baseten für die Inferenz verwenden, müssen Sie auch dessen spezifisches Software Development Kit (SDK) installieren:

pip install baseten

Hier erfahren Sie, was jedes dieser Pakete zu erledigen hat:

Wenn Sie das Modell lokal auf einem Rechner mit einer NVIDIA-GPU ausführen, stellen Sie sicher, dass CUDA installiert und korrekt konfiguriert ist. Dadurch kann das Modell die GPU für eine deutlich schnellere Leistung nutzen.

Schritt 2: Erhalten Sie Zugriff auf LLaMA-Modelle

Bevor Sie das Modell herunterladen können, müssen Sie über Hugging Face einen offiziellen Zugang von Meta erhalten.

Die Genehmigung erfolgt in der Regel schnell. Achten Sie darauf, eine Modellvariante mit „Chat” im Namen zu wählen, da diese speziell für Aufgaben der Unterhaltung trainiert wurden.

Schritt 3: Laden Sie das LLaMA-Modell

Jetzt können Sie das Modell in Ihren Code laden. Je nach Ihrer Hardware haben Sie zwei Hauptoptionen.

Wenn Sie über eine ausreichend leistungsstarke GPU verfügen, können Sie das Modell lokal laden:

Wenn Ihre Hardware einen Limit hat, können Sie einen gehosteten Inferenzdienst verwenden:

Der Befehl device_map="auto" weist die Transformers-Bibliothek an, das Modell automatisch auf alle verfügbaren GPUs zu verteilen.

Wenn Ihnen immer noch der Speicherplatz ausgeht, können Sie eine Technik namens Quantisierung verwenden, um die Größe des Modells zu verringern, was jedoch zu einer leichten Verringerung der Leistung führen kann.

Schritt 4: Erstellen Sie eine Prompt-Vorlage

LLaMA-Chat-Modelle sind darauf trainiert, ein bestimmtes Format für Eingabeaufforderungen zu erwarten. Eine EingabeaufforderungsVorlage stellt sicher, dass Ihre Eingabe korrekt strukturiert ist.

Schauen wir uns dieses Format einmal genauer an:

Beachten Sie, dass verschiedene Versionen von LLaMA möglicherweise leicht unterschiedliche Vorlagen verwenden. Überprüfen Sie immer die Dokumentation des Modells auf Hugging Face, um das richtige Format zu ermitteln.

Schritt 5: Richten Sie die Chatbot-Kette ein

Als Nächstes erstellen Sie eine Verbindung zwischen Ihrem Modell und Ihrer Prompt-Vorlage mithilfe von LangChain zu einer Konversationskette. Diese Kette umfasst auch einen Speicher für die Nachverfolgung der Unterhaltung.

LangChain bietet verschiedene Arten von Speicher:

Zum Testen ist ConversationBufferMemory ein guter Ausgangspunkt.

Schritt 6: Führen Sie die Chatbot-Schleife aus.

Schließlich können Sie eine einfache Schleife erstellen, um über das Terminal mit Ihrem Chatbot zu interagieren.

In einer realen Anwendung würden Sie diese Schleife durch einen API-Endpunkt ersetzen, indem Sie ein Framework wie FastAPI oder Flask verwenden. Sie können auch die Antwort des Modells an den Benutzer zurückstreamen, wodurch sich der Chatbot viel schneller anfühlt.

Sie können auch Parameter wie die Temperatur anpassen, um die Zufälligkeit der Antworten zu steuern. Eine niedrige Temperatur (z. B. 0,2) macht die Ausgabe deterministischer und sachlicher, während eine höhere Temperatur (z. B. 0,8) mehr Kreativität fördert.

So testen Sie Ihren LLaMA-Chatbot

Sie haben einen Chatbot entwickelt, der Antworten gibt, aber ist er auch bereit für echte Benutzer? Die Bereitstellung eines ungetesteten Bots kann zu peinlichen Fehlern führen, wie z. B. der Bereitstellung falscher Informationen oder der Generierung unangemessener Inhalte, was dem Ruf Ihres Unternehmens schaden kann.

Ein systematischer Plan für Tests ist die Lösung für diese Unsicherheit. Er stellt sicher, dass Ihr Chatbot robust, zuverlässig und sicher ist.

Funktionstests:

Qualitätsbewertung:

Leistungstests:

Achten Sie auch auf häufige LLM-Probleme wie Halluzinationen (selbstbewusste Angabe falscher Informationen), Kontextdrift (Verlust des Themas in einer langen Unterhaltung) und Wiederholungen. Das Protokollieren aller Testunterhaltungen ist eine gute Möglichkeit, Muster zu erkennen und Probleme zu beheben, bevor sie Ihre Benutzer erreichen.

LLaMA-Chatbot-Anwendungsfälle für Teams

Sobald Sie die Feinabstimmung und Bereitstellung hinter sich haben, entfaltet LLaMA seinen größten Nutzen, wenn es auf alltägliche Probleme im Team angewendet wird – nicht auf abstrakte KI-Demos. Teams benötigen in der Regel keinen „Chatbot“, sondern einen schnelleren Zugriff auf Wissen, weniger manuelle Übergaben und weniger repetitive Arbeit.

Interner Wissensassistent

Durch die Feinabstimmung von LLaMA anhand interner Dokumentationen, Wikis und FAQs – oder durch die Kombination mit einer RAG-basierten Wissensdatenbank – können Teams Fragen in natürlicher Sprache stellen und präzise, kontextbezogene Antworten erhalten. Dadurch entfällt die mühsame Suche in verstreuten tools, während sensible Daten vollständig intern bleiben und nicht an APIs von Drittanbietern gesendet werden.

🌟 Die Enterprise-Suche in ClickUp und der vorgefertigte Agent „Ambient Answers“ liefern detaillierte kontextbezogene Antworten auf Ihre Fragen, indem sie das Wissen in Ihrem ClickUp-Workspace nutzen.

Code-Review-Assistent

Wenn LLaMA anhand Ihrer eigenen Codebasis und Stilrichtlinien trainiert wird, kann es als kontextbezogener Code-Review-Assistent fungieren. Anstelle generischer Best Practices erhalten Entwickler Vorschläge, die mit den Konventionen des Teams, architektonischen Entscheidungen und historischen Mustern übereinstimmen.

Triage im Kundensupport

LLaMA kann für die Absichtsklassifizierung trainiert werden, um eingehende Kundenabfragen zu verstehen und sie an das richtige Team oder den richtigen Workflow weiterzuleiten. Häufige Abfragen können automatisch bearbeitet werden, während Sonderfälle mit dem entsprechenden Kontext an menschliche Agenten weitergeleitet werden, wodurch die Antwortzeiten ohne Qualitätseinbußen verkürzt werden.

Sie können auch einfach einen Triage-Superagenten mit natürlicher Sprache in Ihrem ClickUp-Workspace erstellen. Weitere Informationen

Zusammenfassung von Meetings und Nachverfolgung

Anhand von Besprechungsprotokollen als Eingabe kann LLaMA Entscheidungen, Aktionspunkte und wichtige Diskussionspunkte extrahieren. Der wahre Wert zeigt sich, wenn diese Ergebnisse direkt in Aufgabenmanagement-Tools einfließen und so Unterhaltungen in nachverfolgbare Aufgaben umgewandelt werden.

Erstellung und Überarbeitung von Dokumenten

Teams können LLaMA verwenden, um erste Entwürfe von Berichten, Angeboten oder Dokumentationen auf der Grundlage bestehender Vorlagen und früherer Beispiele zu erstellen. Dadurch verlagert sich der Aufwand von der Erstellung einer leeren Seite auf die Überprüfung und Verfeinerung, was die Lieferung beschleunigt, ohne die Standards zu senken.

LLaMA-basierte Chatbots sind am effektivsten, wenn sie in bestehende Workflows – Dokumentation, Projektmanagement und Teamkommunikation – eingebettet sind, anstatt als eigenständige Tools zu fungieren.

Hier macht die direkte Integration von KI in Ihren Workspace den entscheidenden Unterschied. Anstatt ein separates Tool zu entwickeln, können Sie dialogorientierte KI dort einsetzen, wo Ihr Team bereits arbeitet.

Als Beispiel können Sie einen benutzerdefinierten LLaMA-Bot erstellen, der als Wissensassistent fungiert. Befindet sich dieser jedoch außerhalb Ihres Projektmanagement-Tools, muss Ihr Team den Kontext wechseln, um ihm eine Frage zu stellen. Dies führt zu Reibungsverlusten und verlangsamt die Arbeit aller Beteiligten.

Vermeiden Sie diesen Kontextwechsel, indem Sie eine KI verwenden, die bereits Teil Ihres Workflows ist.

Stellen Sie Fragen zu Ihren Projekten, Aufgaben und Dokumenten, ohne ClickUp jemals verlassen zu müssen, indem Sie ClickUp Brain verwenden. Geben Sie einfach @brain in einen beliebigen Aufgabenkommentar oder ClickUp-Chat ein, um sofort eine kontextbezogene Antwort zu erhalten. Es ist, als hätten Sie ein Mitglied Ihres Teams, das Ihren gesamten Arbeitsbereich perfekt kennt. 🤩

Dadurch wird der Chatbot von einer Neuheit zu einem zentralen Bestandteil der Maschine für die Produktivität Ihres Teams.

Einschränkungen bei der Verwendung von LLaMA zum Erstellen von Chatbots

Die Erstellung eines LLaMA-Chatbots kann sehr motivierend sein, aber Teams werden oft von versteckten Komplexitäten überrascht. Das „kostenlose“ Open-Source-Modell kann am Ende teurer und schwieriger zu verwalten sein als erwartet, was zu einer schlechten Benutzererfahrung und einem ständigen, ressourcenintensiven Wartungszyklus führt.

Es ist wichtig, die Limite zu verstehen, bevor Sie sich festlegen.

Selbst gehostete Modelle weisen in der Regel auch eine höhere Latenz auf als hochoptimierte kommerzielle APIs. All dies sind operative Belastungen, die Managed Solutions für Sie übernimmt.

Alternativen zu LLaMA für die Erstellung von Chatbots

LLaMA ist nur eine Option unter vielen KI-Modellen, und es kann überwältigend sein, herauszufinden, welches das richtige für Sie ist.

Hier sehen Sie eine Übersicht über die verschiedenen Alternativen.

Andere Open-Source-Modelle:

Kommerzielle APIs:

Sie können ihn selbst mit einem Open-Source-Modell erstellen, für eine kommerzielle API bezahlen oder einen konvergenten KI-Workspace nutzen, der eine vorintegrierte Lösung mit verschiedenen Arten von KI-Agenten bietet.

Erstellen Sie kontextbezogene KI-Assistenten mit ClickUp

Wenn Sie einen Chatbot mit LLaMA erstellen, haben Sie eine unglaubliche Kontrolle über Ihre Daten, Kosten und benutzerdefinierte Anpassungen. Diese Kontrolle geht jedoch mit der Verantwortung für Infrastruktur, Wartung und Sicherheit einher – alles Dinge, die verwaltete APIs für Sie übernehmen. Das Ziel ist nicht nur, einen Bot zu erstellen, sondern Ihr Team produktiver zu machen, und ein komplexes Engineering-Projekt kann manchmal davon ablenken.

Die richtige Wahl hängt von den Ressourcen und Prioritäten Ihres Teams ab. Wenn Sie über ML-Fachwissen verfügen und strenge Anforderungen an den Datenschutz haben, ist LLaMA eine fantastische Option. Wenn Sie Geschwindigkeit und Einfachheit als Priorität betrachten, ist ein integriertes Tool möglicherweise besser geeignet.

Mit ClickUp erhalten Sie einen konvergenten KI-Workspace, in dem alle Ihre Aufgaben, Dokumente und Unterhaltungen an einem Ort zusammengefasst sind und der durch integrierte KI unterstützt wird. Er reduziert die Kontextstreuung und hilft Teams, schneller und effektiver zu arbeiten, da sie durch anpassbare Super Agents und kontextbezogene KI jederzeit auf die richtigen Informationen zugreifen können.

Verschwenden Sie keine Zeit mehr mit der Infrastruktur und profitieren Sie noch heute von den Vorteilen eines kontextbezogenen KI-Assistenten, ohne alles von Grund auf neu aufbauen zu müssen. Starten Sie kostenlos mit ClickUp.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Die Kosten hängen vollständig von Ihrer Bereitstellungsmethode ab und können mithilfe von Projektprognosen geschätzt werden. Wenn Sie Ihre eigene Hardware verwenden, fallen Vorabkosten für die GPU an, jedoch keine laufenden Gebühren pro Abfrage. Cloud-Anbieter berechnen einen Stundensatz basierend auf der GPU und der Größe des Modells.

Ja, die Lizenzen für LLaMA 2 und LLaMA 3 erlauben die kommerzielle Nutzung. Sie müssen jedoch den Nutzungsbedingungen von Meta zustimmen und die erforderliche Quellenangabe in Ihrem Produkt angeben.

LLaMA 3 ist das neuere und leistungsfähigere Modell, das bessere Schlussfolgerungsfähigkeiten und ein größeres Kontextfenster (8K-Token gegenüber 4K bei LLaMA 2) bietet. Das bedeutet, dass es längere Unterhaltungen und Dokumente verarbeiten kann, aber auch mehr Rechenressourcen für den Betrieb benötigt.

Python ist aufgrund seiner umfangreichen Bibliotheken zwar die gängigste Sprache für maschinelles Lernen, aber nicht zwingend erforderlich. Einige Plattformen bieten mittlerweile No-Code- oder Low-Code-Lösungen an, mit denen Sie einen LLaMA-Chatbot mit grafischer Benutzeroberfläche bereitstellen können. /