Fallstudie: $Better-Chat.io: Die flexible Schnittstelle für moderne LLMs mit umfangreichen Funktionen

Entwicklungsprozess:

Die Entwicklung von better-chat.io begann mit der Vision, eine vielseitige und umfassende Plattform zu erstellen, die über die Möglichkeiten herkömmlicher ChatGPT-ähnlicher Tools hinausgeht. Unser Team entschied sich für Angular für die Frontend-Entwicklung, um eine flexible und skalierbare Benutzeroberfläche zu gewährleisten. Die Backend-Dienste wurden mit Node.js implementiert und verwenden MongoDB für die Datenverwaltung. Die Integration unterschiedlicher LLMs und Bildgenerierungs-APIs erforderte den Einsatz modernster AI/ML-Technologien.

Herausforderungen und Lösungen:

1. Integration mehrerer LLMs:

   • Herausforderung: Unterstützung und Integration verschiedener Language Models, um Flexibilität und Auswahlmöglichkeiten zu bieten.
   • Lösung: Implementierung einer modularen Architektur, die es ermöglicht, verschiedene LLMs nahtlos zu integrieren und zu wechseln.

2. Bildgenerierung:

   • Herausforderung: Erstellung von Bildern basierend auf Textprompts mit hoher Qualität.
   • Lösung: Integration von Bildgenerierungs-APIs und Optimierung der Algorithmen zur Sicherstellung qualitativ hochwertiger Grafiken.

3. Organisieren und Teilen von Inhalten:

   • Herausforderung: Ermöglichung des Teilens und Kategorisierens von Chats und Texten in einer benutzerfreundlichen Weise.
   • Lösung: Entwicklung eines flexiblen Kategorisierungssystems und eines intuitiven User-Interface zur Organisation und zum Teilen von Inhalten.

4. Branding für Unternehmen:

   • Herausforderung: Unternehmen die Möglichkeit zu geben, die Plattform mit eigenem Branding anzubieten.
   • Lösung: Entwicklung einer White-Label-Lösung, die Unternehmen eine anpassbare Benutzeroberfläche und Funktionalität bietet.

Ablauf der Entwicklung:

1. Anforderungsanalyse und Planung: Verständnis der Marktbedürfnisse und Erarbeitung eines umfassenden Funktionsumfangs.
2. Design und Prototyping: Entwicklung von Mockups und Prototypen zur Visualisierung der Benutzeroberfläche und der Funktionen.
3. Implementierung: Entwicklung der Frontend-Komponenten mit Angular, Backend-Services mit Node.js und MongoDB. Integration der verschiedenen LLMs und Bildgenerierungsdienste.
4. Testen und Optimieren: Umfassende Tests zur Sicherstellung der Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit in verschiedensten Szenarien.
5. Go-Live und Support: Veröffentlichung der Plattform und kontinuierlicher Support zur weiteren Optimierung und Anpassung an Benutzerbedürfnisse.

Was wir umgesetzt haben