Trainingsdaten und KI: So wird ein Chatbot trainiert

Trainingsdaten für maschinelles Lernen

Damit ein Chatbot funktioniert, muss er erst einmal lernen. Wie ein Kind, das mit der Zeit versteht, was „Guten Morgen“ bedeutet – lernt auch ein Chatbot aus Beispielen. Diese Beispiele nennt man Trainingsdaten.

Beispiel:

• Input: „Wie viel kostet euer Abo?“

• Erwartete Antwort: „Das hängt vom Plan ab – unsere Starter-Version beginnt bei 49 CHF/Monat.“

Der Chatbot lernt mit jedem Beispiel: Was wird gefragt, wie sieht eine passende Antwort aus?

Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Hier wird der Chatbot wie in der Schule „überwacht“. Er bekommt ein Beispiel und das richtige Ergebnis gleich mitgeliefert. So kann er genau lernen, wie er in Zukunft reagieren soll.

Beispiele:

• Text: „Hallo Chatly!“ → Thema: Begrüssung

• Text: „Ich brauche Hilfe bei der Rechnung.“ → Thema: Support

Je mehr solcher Paare du hast, desto besser versteht dein Chatbot die Welt.

Selbst-überwachtes Lernen (Self-supervised Learning)

Bei diesem Ansatz denkt die KI mit. Sie bekommt nur einen Teil des Textes und soll den Rest „erraten“. So funktionieren grosse Sprachmodelle wie GPT-4. Das Beste: Sie brauchen keine externen Labels – sie trainieren sich quasi selbst.

Beispiel:

„Ich hätte gerne ein E-___ mit langer Akkuzeit.“

→ Das Modell lernt, dass „E-Bike“ in den Kontext passt.

Qualität statt Quantität

Ja, grosse Datenmengen helfen – aber nur, wenn sie gut sind. Lieber 1000 präzise Beispiele als 10’000 chaotische. Denn schlechte Daten führen zu schlechten Antworten.

Gute Trainingsdaten sind:

• realistisch (echte Userfragen)

• ausgewogen (verschiedene Themen gleichmässig vertreten)

• sprachlich passend (z.B. in Schweizerdeutsch oder Hochdeutsch statt nur Englisch)

Testdaten vs. Trainingsdaten

Wichtig: Was du zum Trainieren verwendest, darfst du nicht zum Testen nehmen. Sonst „weiss“ der Chatbot die Lösung schon vorher – wie Schüler:innen mit Spickzettel.

• Trainingsdaten = lernen

• Testdaten = prüfen

• Dev-Daten = optimieren

Nur mit sauberer Trennung erkennst du, ob dein Modell wirklich gut ist.

Finetuning: Personalisierung mit Power

Stell dir vor, du nimmst ein fertiges Sprachmodell (z.B. GPT-4) und bringst ihm bei, wie deine Firma, deine Produkte und deine Kunden ticken. Das ist Finetuning.

Vorteile:

• Du brauchst weniger Daten

• Dein Bot versteht dein Business

• Antworten werden kontextgenau

Und das Beste: Es ist auch für KMUs bezahlbar.

Und beim Chatbot?

Chatly verwendet verschiedene Modelle – je nachdem, was gebraucht wird:

• Intent-Erkennung (Was will der User?) → Überwachtes Lernen

• Antwortgenerierung (Was soll gesagt werden?) → Generative KI

• Live-Feedback → Reinforcement Learning (z.B. Nutzerbewertungen)

Je nach Bot-Setup kann der Trainingsprozess also stark variieren. Aber immer gilt: Ohne gute Trainingsdaten keine gute KI.

Fazit

Trainingsdaten sind das Fundament jeder KI – auch bei Chatly. Sie entscheiden, ob dein Chatbot schnell, hilfreich und kompetent wirkt – oder eben nicht. Mit gezielten Daten, klarem Use Case und smartem Finetuning baust du ein System, das deinen Kund:innen wirklich weiterhilft.

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