Chatbots leicht gemacht: Große Sprachmodelle einfach nutzen

Intelligente Chatbots werden für die moderne Arbeitswelt immer wichtiger. Sie können große Dokumentensammlungen analysieren und Daten für Berichte und Präsentationen automatisiert aufbereiten. In diesem praxisorientierten Kurs entwickeln Sie Schritt für Schritt Ihre eigene Chatbot-Oberfläche mit OpenWebUI, OpenRouter und Docker. Der Kurs folgt dem Ansatz „wenig Theorie, viel Praxis“. Alles wird leicht erklärt und schnell umgesetzt.

Sie beginnen mit den Grundlagen großer Sprachmodelle (LLMs) und lernen das Problem der Konfabulationen kennen. Dabei handelt es sich um die Generierung überzeugender, aber falscher Informationen durch KI-Modelle. In der ersten Woche meistern Sie praktisches Prompt Engineering mit dem Fünf-Komponenten-Framework (Rolle, Aufgabe, Kontext, Regeln, Format) und lernen Zero-Shot- und Few-Shot-Techniken kennen. Mithilfe der Docker-Containerisierung richten Sie OpenWebUI als professionelle Chatbot-Oberfläche ein und verbinden über OpenRouter verschiedene Sprachmodelle – von OpenAI bis hin zu Open-Source-Alternativen wie LLaMA.

In der zweiten Woche wird Ihr Chatbot mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu einem Wissensassistenten, der Ihre eigenen Dokumente als Wissensquelle nutzen kann. Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht es Ihrem Chatbot dann, mit den Programmen zu arbeiten, die Sie täglich nutzen. Egal, ob Microsoft Word, Excel, PowerPoint, AutoCAD, Blender oder SAP-Systeme. So wird er zu einem intelligenten Assistenten, der Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführt und Sie bei Ihrer täglichen Arbeit unterstützt.

Am Ende verfügen Sie über einen intelligenten Assistenten, der Ihnen bei der täglichen Arbeit hilft und den Sie nach Ihren Bedürfnissen weiterentwickeln können.

Voraussetzungen

Sie benötigen grundlegende Computer-Kenntnisse und sollten bereit sein, mit der Kommandozeile zu arbeiten. Programmiererfahrung ist nicht erforderlich, da der Kurs vorhandene Tools nutzt. Für die Erstellung eigener MCP-Server sind Python-Grundkenntnisse hilfreich, aber optional. Docker und alle anderen Technologien werden Schritt für Schritt erklärt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Organisationen, die KI praktisch einsetzen möchten, ohne tiefe Programmierungskenntnisse zu benötigen. Ideal für IT-Koordinatoren, Projektmanager, Berater und technikaffine Personen aus Bereichen wie HR, Marketing oder Operations, die verstehen wollen, wie KI-Tools implementiert werden.

Kursstruktur

· Woche 1: Grundlagen großer Sprachmodelle (LLMs), Konfabulationen verstehen und vermeiden, praktisches Prompt Engineering, Docker-Containerisierung und Einrichtung von OpenWebUI, Anbindung verschiedener Sprachmodelle über OpenRouter

· Woche 2: Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Integration eigener Dokumente, Model Context Protocol (MCP) für die Verbindung mit bestehenden Arbeitsprogrammen, praktische Umsetzung eines intelligenten Arbeitsassistenten

Arbeitsaufwand

Für das Durcharbeiten von Lehrvideos, praktischen Übungen und die Vorbereitung auf die Abschlussprüfung sollten die Teilnehmenden von einem Zeitaufwand von etwa 4-5 Stunden pro Woche ausgehen. Woche 1 wird am 26.11. freigeschaltet, Woche 2 sowie die Abschlussprüfung am 3.12.

Abschluss

Am Ende des Kurses findet eine Abschlussprüfung über alle in der ersten und zweiten Woche behandelten Inhalte statt.

Dieser kostenlose Online-Kurs wird vom KI-Servicezentrum Berlin Brandenburg unterstützt und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.