#108 Praxisbericht Wolf-Schneider KI
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#108 Praxisbericht Wolf-Schneider KI

Wie kann ich meine Schreibfehler oder Grammatik Schwächen mit der Wolf-Schneider KI ausgleichen. Der Blog Post zeigt einen Input und Output mit der Wolf-Schneider KI

Wiebke Wetzel gab mir ein positives Feedback zu meinen Texten und wies darauf hin, dass sie alle von Hand geschrieben wurden, ohne den Einsatz von KI.

Sie empfahl mir die Wolf-Schneider KI, die ich direkt ausprobiert habe, um einen Text im Stil von Holger und der KI zu erstellen. Überzeugen Sie sich selbst von den Ergebnissen. Aus meiner Sicht stellt dies eine Verbesserung der Qualität dar. Vielen Dank an Wiebke für den Tipp. Link

Text Input für die KI:

Wie man Gliederungen für Training/Beratung mit der KI erstellen kann!

Eine große Herausforderung ist es aus einer Idee mit einer Outline Grobstruktur eine Outline zu erstellen das man strukturiert verarbeiten kann.

Ein Beispiel ich habe mir - oder die KI - Gedanken zu einem Schulungskonzept gemacht und ich entwickele eine Gliederung, z.B. in einem Tab Format

Hauptthema 1
Unterthema 1
Unterthema 2
Subthema 1
Subthema 2

Eine andere Gliederung kann einem Zahlenformat sein

1
1.1
1.2
1.2.1
1.2.2

Wenn wir Subthema 1 sinnvoll verarbeiten wollen braucht die KI den Bezug zum Haupthema 1 und Unterthema 2.

Das heisst in den Prompt braucht es die Anweisungen "Entwickele Beispiele für folgende Aufgabe "Hauptthema 1, Unterthema 2, Subthema"

Wenn wir weiter denken, kann die Gliederung sehr lang sein und die Verarbeitung muss auf jeder Ebene stattfinden. Das heisst es braucht im oben genannten Beispiel fünf Operationen zu dem jeweiligen Kapitel Informationen zu entwickeln.

In meinem Anwendungsfall habe ich oft unterschiedliche Outlines, ich suche mir Vorschläge über KI-PDFs oder durch andere LLMs, dann habe ich Outline Vorschläge und dann möchte ich auf den Knopf drücken und die KI bearbeitet für jede Ebene des Outlines die entsprechenden Tasks.

Weil ich vorher nicht weiß, wieviele Elemente das Outline hat, brauche ich in Skript, das dieses dynamische Outline nimmt und systematisch die Fragen durcharbeitet.

Konkret:

  1. Hole dir die Elemente auf der Hauptebene
    2. Suche Informationen (Videos, Links, Empfehlungen, Best Practices, alles was noch wissen will)
  2. Hole dir die Elemente auf der zweiten Ebene
    4. Suche Informationen (Videos, Links, Empfehlungen, Best Practices, alles was noch wissen will)
  3. Hole dir die Elemente auf der dritten Ebene
    4. Suche Informationen (Videos, Links, Empfehlungen, Best Practices, alles was noch wissen will)

Nachdem ich jetzt einige Zeit auf verschiedenen Wegen (Prompts, Assistents, Zapier, Make) ausprobiert habe dieses Outline zu erstellen, ist der Weg mit Active Pieces am mich am sinnvollsten.

Warum: reine Formatierungen mit OpenAI sind nicht so einfach und oft ist das Ergebnis zu schlecht. Zapier kann keine komplexeren Java Script oder Python laufen lasse. Make.com bietet gar kein integriertes Pythoin oder JS. Active Pieces kann Java Script Programme laufen lassen.

Ich habe einen zweistufigen Prozess:

  1. Beliebige Outline Formate in eine Struktur zu bringen
  2. Aus diesen Output ein Json Format zu erstellen

Die Daten werden aus Airtable wieder in Airtable geschrien.

Hier ein Ergebnis eines solchen Json Format.

Dieses Format kann dann Make.com sehr elegant verarbeiten.

Text Output mit Wolf-Schneider KI:

Wie man mit KI Gliederungen für Training und Beratung erstellt

Die Erstellung einer strukturierten Gliederung aus einer groben Idee stellt eine große Herausforderung dar. Ein Beispiel dafür ist die Entwicklung eines Schulungskonzepts, bei dem eine Gliederung in Form einer Tabelle oder einer nummerierten Liste verwendet wird.

Eine mögliche Gliederung in Tabellenform könnte wie folgt aussehen:

Hauptthema 1
Unterthema 1
Unterthema 2
Subthema 1
Subthema 2

Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung einer nummerierten Liste:

1
1.1
1.2
1.2.1
1.2.2

Um das Subthema 1 sinnvoll zu bearbeiten, benötigt die KI Informationen zu Hauptthema 1 und Unterthema 2. Daher müssen diese Anweisungen in den Vorgaben enthalten sein.

Bei umfangreichen Gliederungen müssen auf jeder Ebene entsprechende Operationen durchgeführt werden. Im obigen Beispiel wären dies fünf Operationen pro Kapitel.

In meinem Anwendungsfall habe ich häufig unterschiedliche Gliederungen. Ich suche nach Vorschlägen in KI-PDFs oder anderen LLMs und erhalte dann Gliederungsvorschläge. Anschließend möchte ich auf einen Knopf drücken und die KI soll für jede Ebene der Gliederung die entsprechenden Aufgaben bearbeiten.

Da ich im Voraus nicht weiß, wie viele Elemente die Gliederung haben wird, benötige ich ein Skript, das diese dynamische Gliederung nimmt und systematisch die Fragen bearbeitet.

Konkret sieht der Prozess wie folgt aus:

  1. Holen Sie sich die Elemente auf der Hauptebene.
  2. Suchen Sie nach Informationen (Videos, Links, Empfehlungen, bewährte Verfahren, alles, was Sie wissen möchten).
  3. Holen Sie sich die Elemente auf der zweiten Ebene.
  4. Suchen Sie nach Informationen (Videos, Links, Empfehlungen, bewährte Verfahren, alles, was Sie wissen möchten).
  5. Holen Sie sich die Elemente auf der dritten Ebene.
  6. Suchen Sie nach Informationen (Videos, Links, Empfehlungen, bewährte Verfahren, alles, was Sie wissen möchten).

Nachdem ich verschiedene Ansätze (Prompts, Assistenten, Zapier, Make) ausprobiert habe, ist Active Pieces für mich der sinnvollste Weg.

Warum? Die reine Formatierung mit OpenAI ist nicht so einfach und das Ergebnis ist oft unzureichend. Zapier kann keine komplexen JavaScript- oder Python-Skripte ausführen. Make. com bietet keine integrierte Unterstützung für Python oder JavaScript. Mit Active Pieces können JavaScript-Programme ausgeführt werden.

Mein zweistufiger Prozess sieht wie folgt aus:

  1. Strukturieren Sie beliebige Gliederungsformate.
  2. Erstellen Sie aus diesem Output ein JSON-Format.

Die Daten werden aus Airtable in Airtable übertragen.Hier ist ein Beispiel für ein solches JSON-Format.

Dieses Format kann dann von Make. com problemlos verarbeitet werden.

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