Ein vollständiger Leitfaden zu OpenAI’s ChatKit externen Dokumenten

Wir alle wünschen uns einen KI-Chatbot, der Fragen mithilfe unseres unternehmensspezifischen Wissens beantworten kann. Ob es darum geht, Hilfeartikel, interne Wikis oder unübersichtliche Produktdokumentationen zu durchforsten – der Traum ist es, den Menschen sofortige und präzise Antworten zu geben. ChatKit von OpenAI ist ein Toolkit für Entwickler, die genau solche intelligenten Chat-Erlebnisse schaffen möchten.

Aber was braucht es wirklich, um es zum Laufen zu bringen? Dieser Leitfaden wirft einen ehrlichen Blick auf die Funktionsweise der „ChatKit External Documents“-Funktion – von der entwicklerlastigen Einrichtung und der kniffligen Preisgestaltung bis hin zu wichtigen Einschränkungen, die Sie kennen sollten. Wir werden uns auch eine unternehmensfreundlichere Alternative für Teams ansehen, die in Minuten statt Monaten live gehen müssen.

Einblicke in ChatKit von OpenAI und ChatKit External Documents

Zunächst einmal: ChatKit von OpenAI ist kein Chatbot, den man einfach einschalten kann. Stellen Sie es sich wie einen Baukasten für Entwickler vor. Es bietet ihnen die Bausteine, wie UI-Komponenten, Prompt-Vorlagen und Funktionen für Dateianhänge, um eine benutzerdefinierte Chat-Oberfläche zu erstellen, die Sie dann in Ihre Website oder App integrieren können.

Es ist wichtig zu verstehen, wie es sich in andere OpenAI-Tools einfügt:

• Agent Builder: Dies ist der visuelle Arbeitsbereich, in dem Sie die Backend-Logik und den Workflow der KI entwerfen. Man kann es sich als das „Gehirn“ vorstellen. ChatKit ist das „Gesicht“, das sich mit einem hier erstellten Workflow verbindet.

• Agents SDK: Für komplexere oder benutzerdefinierte Builds können Entwickler dieses codebasierte Framework verwenden, um das Backend des Agenten von Grund auf zu erstellen. ChatKit kann auch an diese benutzerdefinierten Agenten angeschlossen werden.

ChatKit ist also nur ein Teil des Puzzles. Es kümmert sich um das für den Benutzer sichtbare Chat-Fenster, aber die gesamte Intelligenz dahinter muss separat im Agent Builder oder mit dem SDK erstellt und verwaltet werden.

Die Funktion „ChatKit External Documents“ verstehen

Dies ist die entscheidende Komponente, die es Ihrem KI-Agenten ermöglicht, die eigenen Dokumente Ihres Unternehmens zu verwenden, um Antworten zu formulieren. Ohne sie hätte Ihr Chatbot nur das Allgemeinwissen seines Basismodells, was nicht sehr hilfreich ist, wenn jemand nach den spezifischen Rückgaberichtlinien Ihres Unternehmens fragt.

Es gibt zwei Hauptwege, um Informationen zuzuführen:

• Chat-Kontext: Sie können der KI eine Liste von URLs als Kontext für eine Konversation geben. Die KI verwendet dann die semantische Suche, um nur die relevantesten Teile aus diesen Dokumenten zu finden und zur Beantwortung einer Frage heranzuziehen.

• Nachrichtenanhänge: Ihre Benutzer können eine ganze Datei, wie ein PDF oder eine Tabelle, hochladen, um sie der Konversation hinzuzufügen.

Laut der Dokumentation von OpenAI kann ChatKit eine Vielzahl von Dokumenttypen verarbeiten, darunter YouTube-Videos (als Kontext), PDFs, Office-Dateien (.docx, .pptx), CSVs, JSON und reguläre Webseiten.

So richten Sie ChatKit External Documents ein und verwenden es

Okay, hier wird es technisch. Die Einrichtung von ChatKit ist kein einfacher Schalter; es ist ein mehrstufiges Projekt, das einen Entwickler erfordert. Wir werden nicht jede Codezeile durchgehen, aber die Beschreibung der Hauptphasen zeigt Ihnen, wie viel technischer Aufwand dahintersteckt.

Schritt 1: Den Backend-Workflow erstellen

Bevor Sie überhaupt die Chat-Benutzeroberfläche anfassen, müssen Sie das Gehirn des Agenten mit dem Agent Builder erstellen. Hier verbinden Sie Modelle, definieren, was der Agent tun soll, und konfigurieren seine Werkzeuge. Um externe Dokumente zu verwenden, müssten Sie Ihre Datenquellen verknüpfen oder das Dateisuch-Tool in diesem Workflow aktivieren.

Dies erfordert von Anfang an ein OpenAI-Plattform-Konto mit aktivierter Abrechnung, da Sie für die API-Nutzung bezahlen, sobald Sie mit dem Erstellen und Testen beginnen.

Schritt 2: Die ChatKit-Benutzeroberfläche zu Ihrer Website hinzufügen

Sobald die Backend-Logik steht, müssen Sie das Chat-Fenster tatsächlich auf Ihre Seite bekommen. Dies erfordert Arbeit sowohl auf Ihrem Server als auch im Frontend Ihrer Website.

1. Serverseitige Einrichtung: Zuerst benötigen Sie einen laufenden Backend-Server (mit etwas wie Python oder Node.js). Seine Hauptaufgabe besteht darin, die Authentifizierung zu handhaben, indem er ein „Client Secret“ erstellt, das Ihrer Website eine sichere Kommunikation mit der OpenAI-API ermöglicht.

2. Frontend-Programmierung: Im Code Ihrer Website installieren Sie die ChatKit-Pakete (wie „@openai/chatkit-react“ für React-Projekte) und schreiben den Code, um das Chat-Widget einzubetten und anzuzeigen.

3. Die beiden verbinden: Der Frontend-Code kommuniziert dann mit Ihrem Server, um das Client Secret zu erhalten, und verwendet die Workflow-ID aus dem Agent Builder, um die Chat-Benutzeroberfläche mit der im ersten Schritt erstellten KI-Logik zu verknüpfen.

Dieser gesamte Prozess ist ein ständiges Hin und Her zwischen Ihrer eigenen Infrastruktur und den Diensten von OpenAI, das alles von Ihrem Entwicklerteam programmiert, bereitgestellt und betreut werden muss.

Schritt 3: Das Chat-Erlebnis mit Widgets anpassen

Nachdem die grundlegende Einrichtung funktioniert, beginnt die eigentliche Arbeit: das Chat-Erlebnis wirklich nützlich zu machen. ChatKit bietet eine große Bibliothek von Widgets, die Entwickler verwenden können, um interaktive Elemente im Chat-Fenster zu erstellen. Dazu gehören Dinge wie:

• Karten: Um strukturierte Informationen anzuzeigen.

• Formulare: Um Eingaben von Benutzern zu sammeln.

• Schaltflächen: Damit Benutzer Aktionen auslösen können.

• Diagramme: Um Daten zu visualisieren.

Die wahren Kosten und Grenzen von ChatKit External Documents

Hier müssen Sie genau aufpassen. Obwohl ChatKit ein flexibles Werkzeug für Entwickler ist, bringt es einige ernsthafte Kosten und Einschränkungen mit sich, die Unternehmen verstehen müssen, bevor sie sich darauf einlassen.

Die Preisgestaltung von OpenAI ChatKit erklärt

ChatKit selbst hat keine Abonnementgebühr. Stattdessen zahlen Sie für die zugrunde liegende Nutzung der OpenAI-API, was kompliziert und schwer vorhersehbar sein kann. Die Kosten entstehen an verschiedenen Stellen:

• Modellnutzung: Sie zahlen für jeden Token (das sind wie winzige Wortteile), den das Modell verarbeitet, sowohl für die Frage des Benutzers als auch für die Antwort der KI.

• Tool-Nutzung: Die Verwendung von Funktionen wie der Dateisuche, die für die Funktion „ChatKit External Documents“ notwendig ist, hat ihren eigenen Preis. Das Dateisuch-Tool kostet beispielsweise 2,50 $ pro 1.000 Anfragen, zuzüglich Gebühren für die Dateispeicherung.

• Tool-Aufrufe: Jedes Mal, wenn Ihr Agent eine Aktion ausführen oder ein Werkzeug verwenden muss, zahlen Sie für die dabei anfallenden Tokens.

Hier ist eine einfache Tabelle zur Übersicht:

Dieses Pay-as-you-go-Modell macht es unglaublich schwierig, vorherzusagen, wie Ihre monatliche Rechnung aussehen wird, da sie je nach Nutzung stark schwanken kann.

Wichtige Einschränkungen, die zu beachten sind

Abgesehen von der unvorhersehbaren Preisgestaltung gibt es noch einige andere große Hürden, die man kennen sollte.

• Es ist ein erheblicher technischer Aufwand: Seien wir ehrlich: ChatKit ist ein Werkzeug für Entwickler, keine Plug-and-Play-Lösung. Es erfordert kontinuierliche technische Ressourcen für Einrichtung, Anpassung, Bereitstellung und Wartung. Wenn Sie keine engagierten Entwickler haben, die dieses Projekt übernehmen können, ist es wahrscheinlich nicht die richtige Wahl.

• Das Erlebnis ist fragmentiert: Der gesamte Prozess fühlt sich unzusammenhängend an. Sie erstellen die Logik im Agent Builder, programmieren die Benutzeroberfläche mit ChatKit und verwenden separate „Evals“-Tools zum Testen. Es gibt kein einziges, einheitliches Dashboard, auf dem eine nicht-technische Person das gesamte Erlebnis von Anfang bis Ende verwalten kann.

• Es ist generisch, nicht zweckgebunden: ChatKit ist ein allgemeines Framework zum Erstellen jeder Art von Chat-Erlebnis. Es fehlen ihm die spezialisierten Workflows, Analysen und Funktionen, die für bestimmte Aufgaben wie den Kundensupport erforderlich sind. Sie müssen alles selbst entwickeln, wie z. B. Ticket-Triage, Agentenunterstützung oder Integrationen mit Helpdesks wie Zendesk oder Intercom.

• Sicheres Testen ist schwierig: Obwohl OpenAI Evaluierungstools anbietet, sind diese komplex und für Entwickler konzipiert. Es gibt keine einfache, integrierte Möglichkeit für einen Support-Manager, zu sehen, wie der Agent bei Tausenden von echten Kundentickets abschneiden würde, bevor er live geht. Das macht die Einführung zu einem gewissen Glücksspiel.

• Datenschutz kann ein Problem sein: Für viele Unternehmen ist das Senden sensibler interner Dokumente und Kundengespräche zur Verarbeitung auf der allgemeinen Infrastruktur von OpenAI ein großes Compliance-Warnsignal. Zwar gibt es eine erweiterte, selbst gehostete Option, aber diese erfordert einen noch größeren technischen Aufwand und viel mehr Fachwissen.

Eine einfachere Alternative zu ChatKit External Documents: Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen sofort mit eesel AI

Wenn ChatKit ein Baukasten für Entwickler ist, dann ist eesel AI die fertig montierte Maschine für Unternehmen. Es löst genau dasselbe Problem – die Versorgung der KI mit Ihrem internen Wissen –, aber ohne die technischen Kopfschmerzen und den unzusammenhängenden Workflow.

In Minuten statt Monaten live gehen

Vergessen Sie die komplizierte Entwicklereinrichtung. eesel AI bietet ein radikal einfaches Self-Service-Onboarding, das jeder nutzen kann. Sie können Ihre Wissensquellen mit Ein-Klick-Integrationen für Tools verbinden, die Sie bereits verwenden, wie Confluence, Google Docs und Ihren Helpdesk. Es ist nicht nötig, einen Backend-Server aufzusetzen oder eine einzige Zeile Code zu schreiben. Ihr Wissen wird direkt dort vereinheitlicht, wo es bereits vorhanden ist.

eesel AI bietet Ein-Klick-Integrationen mit Tools wie Confluence und Google Docs und vereinfacht so die Anbindung von Wissensquellen.

Mit Vertrauen testen und die Kontrolle behalten

Eine der größten Sorgen bei einem Tool wie ChatKit ist die Einführung einer KI, die falsche Antworten gibt. eesel AI geht dieses Problem mit einem leistungsstarken Simulationsmodus an. Sie können Ihren KI-Agenten sicher an Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets testen, um eine echte Vorschau seiner Leistung und Lösungsrate zu erhalten, bevor auch nur ein einziger Kunde mit ihm spricht.

Außerdem erhalten Sie eine feingranulare Kontrolle darüber, was die KI tut. Mit der selektiven Automatisierung können Sie leicht entscheiden, welche Arten von Fragen die KI bearbeiten soll und welche direkt an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet werden sollten.

Der Simulationsmodus in eesel AI ermöglicht es Unternehmen, die Leistung ihres KI-Agenten an vergangenen Support-Tickets zu testen, bevor er live geht.

Eine Lösung für Support und internes Wissen

Im Gegensatz zum generischen Framework von ChatKit ist eesel AI eine Komplettlösung mit Produkten, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

• KI-Agent automatisiert den First-Level-Support direkt in Ihrem Helpdesk.

• KI-Copilot unterstützt Ihre menschlichen Mitarbeiter in Echtzeit.

• Interner KI-Chat beantwortet Mitarbeiterfragen direkt in Slack oder Microsoft Teams.

Darüber hinaus ist die Preisgestaltung von eesel AI transparent und vorhersehbar. Sie zahlen eine feste monatliche Gebühr basierend auf Ihrer Nutzungsstufe, sodass Sie keine verwirrenden Gebühren pro Token oder pro Lösung erhalten, die zu überraschenden Rechnungen führen.

Ist ChatKit External Documents das richtige Werkzeug für die Aufgabe?

ChatKit von OpenAI ist ein leistungsstarkes und flexibles Toolkit für Entwicklerteams, die die Zeit, das Budget und das Fachwissen haben, um eine vollständig benutzerdefinierte Chat-Lösung von Grund auf zu entwickeln. Es gibt Ihnen die volle Kontrolle, aber diese Kontrolle geht mit einer enormen Komplexität einher.

Für die meisten Unternehmen, insbesondere für Support-, IT- und Betriebsteams, ist eine dedizierte KI-Plattform wie eesel AI ein schnellerer, sichererer und effektiverer Weg, um zum gleichen Ziel zu gelangen. Es ist der Unterschied, ob man einen Baukasten oder die Schlüssel zu einem Auto erhält. Das eine müssen Sie selbst bauen, während das andere fahrbereit ist.

Bereit, einen KI-Agenten auf Basis Ihres Unternehmenswissens zu erstellen, ohne eine Zeile Code zu schreiben? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und entdecken Sie, wie einfach es sein kann, den Support zu automatisieren und Ihr Team zu stärken.