#10 Beginner: Wie baut man einen einfachen Web-Chatbot mit Airtable Zugriff
Wie baut man einen ganz einfachen Chatbot mit Airtable als Datengrundlage
Die Aufgabe ist einen Chatbot zu bauen, der dynamisch Daten aus einer Airtable Tabelle holt. Der nachfolgende Text zeigt den Aufbau eines Testsystem
Daten in Airtable.com
Ich habe für ein Projekt eine Liste von Fragen und Antworten in Airtable.
Diese Frage und Antworten Liste kann sich im Inhalt von den Fragen / Antworten und der Anzahl der Fragen verändern. Hier in dem Fall knapp 80 Fragen.
Jetzt könnte man in einem Chatbot jede Frage und Antwort einzeln in den Flow nehmen, was eine Menge Arbeit bedeutet. Viel schöner ist es, wenn der Chatbot die Fragen / Antworten dynamisch ausliest.
Wotnot.io
Als einfaches Chatbot System habe ich wotnot.io ausgewählt. Warum Wotnot.io ich hatte im letzten Jahr bei Appsumo.com günstig eine Life-Time Version gekauft.
Workflow
Der Workflow hat entsprechend der Anzahl der Kategorien der Airtable Datenbank sechs Arme, die im Inhalt alle (bis auf die Variablen für die Kategorien und den geklickten Element) gleich sind
Auswahl der Fragen aus den Kategorien (Choose from Menu)
Wie man oben sieht, kann ich eine Liste der Buttons eintragen die der Besucher auswählen kann. Wenn ein Button angeklickt wird springt der Bot zu dem entsprechenden Arm im Workflow
Customer Experience 1
Auswahl der Airtable Base und Tabelle
Wenn ich unter einem + Zeichen für ein neues Element im Workflow Airtable eingebe, kommt auf der rechten Seite ein Auswahl Menü. Ich brauche vier Informationen:
Den Apikey meines Airtable Accounts
Die Id der Airtable Base
Den Namen der Tabelle
Die Variable in der ich die Auswahl "Was klickt der Besucher an" gespeichert wird
Eine Formel (hier sage ich Airtable gib mir alle Fragen in der Kategorie Probleme und Lösungen)
Welche Spalte soll angezeigt werden
Customer Experience 2
Hier werden die Fragen ausgegeben die in der Kategorie "Bildungsgutschein Grundlagen" vorhanden sind
Auswahl der Antworten
Der Chatbot hat bei einem Klick der Anwender einen Fragen bekommen und soll nun zu dieser Frage eine Antwort suchen.
Wir suchen jetzt in der Formel nach der Frage, die über die Variable #pul# übergeben wurden und bei einem Match wird das Antwort Feld übergeben.
Customer Experience 3
Der Chatbot gibt die Antwort aus. Nach dem Klick auf die Antwort kommt der letzte Schritt, wie soll es weiter gehen?
Wie soll es weitergehen?
Gibt es weitere Fragen oder ist der Workflow zu Ende? Die Antworten der Buttons können ganz einfach in einer Schleife zu den entsprechenden Ebenen (Wieder ganz von vorne oder die tiefere Ebene) gezogen werden.
Customer Experience 4
Jetzt geht es in die Schleifen oder zum Ende
Abschluss
Summary
Wotnot ist ein einfacher Chatbot mit dem man schnell dynamische Chatbots aufbauen kann. Die Integrationen (App Market) sind auch in der Grundform vorhanden.
Die Umsetzung des Airtable Chatbots war in 2 Stunden fertig (Demosystem) was sehr schnell geht. Die Airtable Datenbank mit dem spezifischen Wissen aufzubauen dauerte viel länger
Ein AI-Studio ist auch in Wotnot integriert der im Flow auf Basis des Wissen entsprechende Antworten geben kann.
Für komplexere Aufgabenstellungen würde ich aber uchat oder botpress nehmen, besonders wenn es um Omni-Channel Anbindungen geht.
Der Blogpost erklärt den Jobs to be Done Ansatz mit Desired Outcome Statements von Ulwick und zeigt wie ich die KI dafür nutze solche Outcome Statements zu entwickeln
Die Aufgabe ist einen Chatbot zu bauen, der dynamisch Daten aus einer Airtable Tabelle holt. Der nachfolgende Text zeigt den Aufbau eines Testsystem
Daten in Airtable.com
Ich habe für ein Projekt eine Liste von Fragen und Antworten in Airtable.
Diese Frage und Antworten Liste kann sich im Inhalt von den Fragen / Antworten und der Anzahl der Fragen verändern. Hier in dem Fall knapp 80 Fragen.
Jetzt könnte man in einem Chatbot jede Frage und Antwort einzeln in den Flow nehmen, was eine Menge Arbeit bedeutet. Viel schöner ist es, wenn der Chatbot die Fragen / Antworten dynamisch ausliest.
Wotnot.io
Als einfaches Chatbot System habe ich wotnot.io ausgewählt. Warum Wotnot.io ich hatte im letzten Jahr bei Appsumo.com günstig eine Life-Time Version gekauft.
Workflow
Der Workflow hat entsprechend der Anzahl der Kategorien der Airtable Datenbank sechs Arme, die im Inhalt alle (bis auf die Variablen für die Kategorien und den geklickten Element) gleich sind
Auswahl der Fragen aus den Kategorien (Choose from Menu)
Wie man oben sieht, kann ich eine Liste der Buttons eintragen die der Besucher auswählen kann. Wenn ein Button angeklickt wird springt der Bot zu dem entsprechenden Arm im Workflow
Customer Experience 1
Auswahl der Airtable Base und Tabelle
Wenn ich unter einem + Zeichen für ein neues Element im Workflow Airtable eingebe, kommt auf der rechten Seite ein Auswahl Menü. Ich brauche vier Informationen:
Customer Experience 2
Hier werden die Fragen ausgegeben die in der Kategorie "Bildungsgutschein Grundlagen" vorhanden sind
Auswahl der Antworten
Der Chatbot hat bei einem Klick der Anwender einen Fragen bekommen und soll nun zu dieser Frage eine Antwort suchen.
Wir suchen jetzt in der Formel nach der Frage, die über die Variable #pul# übergeben wurden und bei einem Match wird das Antwort Feld übergeben.
Customer Experience 3
Der Chatbot gibt die Antwort aus. Nach dem Klick auf die Antwort kommt der letzte Schritt, wie soll es weiter gehen?
Wie soll es weitergehen?
Gibt es weitere Fragen oder ist der Workflow zu Ende? Die Antworten der Buttons können ganz einfach in einer Schleife zu den entsprechenden Ebenen (Wieder ganz von vorne oder die tiefere Ebene) gezogen werden.
Customer Experience 4
Jetzt geht es in die Schleifen oder zum Ende
Abschluss
Summary
Wotnot ist ein einfacher Chatbot mit dem man schnell dynamische Chatbots aufbauen kann. Die Integrationen (App Market) sind auch in der Grundform vorhanden.
Die Umsetzung des Airtable Chatbots war in 2 Stunden fertig (Demosystem) was sehr schnell geht. Die Airtable Datenbank mit dem spezifischen Wissen aufzubauen dauerte viel länger
Ein AI-Studio ist auch in Wotnot integriert der im Flow auf Basis des Wissen entsprechende Antworten geben kann.
Für komplexere Aufgabenstellungen würde ich aber uchat oder botpress nehmen, besonders wenn es um Omni-Channel Anbindungen geht.
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