Chatbots erfreuen sich bei Unternehmen jeder Größe und Branche großer Beliebtheit, da sie eine kostengünstige und effiziente Möglichkeit bieten, das Kundenerlebnis zu verbessern und Abläufe zu rationalisieren.

Wussten Sie, dass der Chatbot-Markt einen Wert hat? 435,2 Millionen US-Dollar im Jahr 2018? Experten gehen davon aus, dass der Chatbot-Markt bis 2025 ein Volumen von 2,3 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Das entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,9 % im Prognosezeitraum. Es ist erstaunlich zu sehen, wie schnell der Chatbot-Markt wächst.

Kein Wunder, dass Chatbots zunehmend im E-Commerce, im Bankwesen, im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und im Kundenservice eingesetzt werden. Seine Verwendung hat hat geholfen Unternehmen sparen jährlich über 8 Milliarden US-Dollar im E-Commerce und senken die Kundendienstkosten um bis zu 30 %.

Wenn Sie also noch nicht auf den Chatbot-Zug aufgesprungen sind, könnte es höchste Zeit sein, über die Möglichkeiten nachzudenken.

Echte Herausforderungen bei der Interaktion mit Chatbots wie chatgpt

Chatbots wie ChatGPT spielen eine dynamische Rolle im Web3-Bereich (der einen konstanten Bedarf an verteilter Datenverarbeitung hat). In diesem Zusammenhang ist es von entscheidender Bedeutung, den Wert der Verwendung eines KI-Sprachmodells zur Verbesserung und Rationalisierung von Web3-Entwicklungsvorgängen zu verstehen.

Ohne ein vordefiniertes Web3-Trainingsmodell stünde ChatGPT jedoch vor einigen erheblichen Herausforderungen. Stellen Sie sich beispielsweise ein Szenario vor, in dem ein Web3-Entwickler ChatGPT eine Eingabeaufforderung gibt, die eine komplexe Text-zu-SQL-Übersetzung erfordert.

Herausforderung 1: Mangel an Trainingsmodellen

ChatGPT ist mit der Projektdatenbank des Entwicklers nicht vertraut und kann die NQL-Logik nicht der SQL-Antwort zuordnen. Es liefert eine ungenaue SQL-Antwort auf die Eingabeaufforderung des Web3-Entwicklers. Dies liegt daran, dass der Schemarhythmus sowie die Primär- und Fremdschlüssel der Projektdatenbank des Entwicklers nicht bekannt sind.

Es gibt zwei vorherrschende Datensätze beteiligt in der NQL-zu-SQL-Übersetzung. Das eine ist WikiSQL (ein großes annotiertes Korpus zum Erstellen von Sprachschnittstellen) und das andere ist Spider (ein umfangreiches annotiertes semantisches Parsing und Text-to-SQL-Dataset).

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Jetzt sollte ein Chatbot wie ChatGPT den zugrunde liegenden Schemarhythmus der Datenbank verstehen und sich an die neuen Schemata gewöhnen. Um dies zu erreichen, gibt ein Web3-Entwickler derzeit die gesamte Datenbank in Eingabeaufforderungen ein, um ChatGPT zu trainieren. Für das Training von Datenmodellen durch Eingabeaufforderungen ist eine bestimmte Anzahl von Token erforderlich, was zu enormen Kosten für die Abfrageverarbeitung bei ChatGPT führt.

Herausforderung 2: Hohe Kosten für die Bearbeitung von Anfragen

Eine weitere große Herausforderung ist die Kostenberechnung von ChatGPTs neuester Version GPT 4. Für alle 3-4 Wörter, die ein Entwickler als Gegenleistung für SQL in seine Textabfrage eingibt, berechnet ChatGPT einen Token.

Wenn man also die Größe einer vollständigen Web3-Projektdatenbank bedenkt, kann sie mehr als 1.000 Token kosten (es können auch 8.192 bis 32.768 sein). Token) für eine voll funktionsfähige Anwendungsentwicklung.

Als angegeben Vom Mitbegründer von Mobula, (Krypto-Aggregator) Julian, ist ChatGPT ein revolutionäres Tool für Innovationen im Web3. Es fehlt jedoch das technische Potenzial, um ein bestimmtes Web3-Projekt aufzubauen und zu erweitern.

Mögliche Schritte zur Milderung dieser Herausforderungen

Dem Aufbau riesiger Sprachmodelle, die bereits trainiert wurden und Texte in SQL konvertieren können, sollten KI-Entwickler große Aufmerksamkeit widmen.

Pragmatisch gesehen bleibt die Erstellung vorab trainierter Modelle ein wichtiger Schritt bei der Erfindung von Chatbots. Damit sich die Chatbots selbstständig weiterentwickeln können, müssen wir ihnen stattdessen den Umgang mit der Projektdatenbank und Business Intelligence (BI) beibringen. Diese Schulung wird es Chatbots erleichtern, den Rhythmus des Datenbankschemas zu verstehen und die Erstellung von Web3-Code zu beschleunigen.

Ein Chatbot wie ChatGPT kann die Kosten pro Token senken, wenn er auf die Datenbankstruktur, den Primärschlüssel, den Fremdschlüssel und den Schemarhythmus eines Web3-Projekts zugeschnitten und verknüpft ist.

Vermeiden Sie die wiederholte Eingabe der Datenbank- und Schemacodes und die Zahlung eines Tokens pro drei bis vier Wörter. Verwenden Sie stattdessen die aggregierten Token-Kosten, um eine einmalige Chatbot-Schulung für die Web3-Entwicklung zu finanzieren.

Endnote

Chatbots wie ChatGPT tauchen als integrale Plattform für die dApp-Entwicklung mit der sich weiterentwickelnden Web3-Technologie auf. Allerdings stoßen Entwickler bei der Integration von Chatbots in diese Systeme auf einige Bodenhindernisse.

Wir können die Fähigkeit des Modells demonstrieren, geeignete Web3- und dApp-Codemuster zu erkennen und zu erstellen, indem wir die ChatGPT-Architektur aktualisieren. Es unterstützt auch mehrsprachige Programmiersprachen für die dApp-Entwicklung.

Indem wir die pragmatischen Probleme von ChatGPT lösen, können wir nahtlose und adaptive generative KI-Modelle erstellen, die neues Potenzial für zukünftige dApp- und Web3-Fortschritte bieten.

Vinita Rathi ist Gründerin und Chief Executive Officer von Systango, spezialisiert auf Web3, Daten und Blockchain.

Dieser Artikel wurde vom Cointelegraph Innovation Circle veröffentlicht, einer geprüften Organisation von Führungskräften und Experten der Blockchain-Technologiebranche, die die Zukunft durch die Kraft von Verbindungen, Zusammenarbeit und Vordenkerrolle gestalten. Die geäußerten Meinungen spiegeln nicht unbedingt die von Cointelegraph wider.

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