Einführung
Wir arbeiten mit Berechtigungen – das ist unser Kerngeschäft. LLMs hingegen nicht. Doch in letzter Zeit haben wir uns intensiv damit auseinandergesetzt, wie man sichere LLM-Chatbots unter Berücksichtigung von Berechtigungen entwickeln kann. Dieser Beitrag beschreibt nicht detailliert, wie man mit Oso Cloud einen solchen Chatbot erstellt und die Liste filtert, sondern dient als Einführung in LLM-Chatbots, ihre Funktionsweise und Best Practices für deren Entwicklung.
Was sind LLM-Chatbots?
Große Sprachmodelle (LLMs) sind hochentwickelte KI-Modelle, die anhand großer Datenmengen trainiert werden, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu produzieren. Sie vorhersagen die wahrscheinlichsten Wortfolgen in Texten. Diese Modelle unterstützen vielfältige Anwendungen, darunter Content-Erstellung, Textvervollständigung, Übersetzung, Stimmungsanalyse und Codegenerierung.
Eine der häufigsten Anwendungen von LLMs (Lerntechnologien) findet sich in Chatbots – KI-basierten Tools, die menschliche Konversation simulieren. Chatbots werden häufig für Kundensupport, Informationsabfrage und Aufgabenautomatisierung eingesetzt und interagieren mit Nutzern per Text oder Sprache.
Sprachverarbeitungssysteme (LLMs) und Chatbots sind eng miteinander verbunden, da LLMs die Basistechnologie – die Fähigkeiten zum Verstehen und Generieren natürlicher Sprache (NLU) – bilden, die viele moderne Chatbots (wie ChatGPT, Claude, Gemini usw.) antreibt. Wenn ein Nutzer eine Anfrage eingibt, sendet der Chatbot diese an das LLM. Dieses verarbeitet den Text, berücksichtigt den Kontext mithilfe von Aufmerksamkeitsmechanismen, ruft relevantes Wissen ab (gegebenenfalls erweitert durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder externe APIs) und generiert eine passende Antwort.
Diese Architektur ermöglicht es Chatbots, den Gesprächsverlauf und den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg zu speichern. Dadurch können sie komplexe Anfragen und sprachliche Nuancen verstehen und präzise Antworten geben oder Aufgaben ausführen.
Durch den Einsatz von LLMs erreichen moderne Chatbots eine höhere Sprachgewandtheit, Kohärenz und ein besseres Kontextverständnis, wodurch sie sich hervorragend für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, interaktiven Kundensupport und die Erstellung personalisierter Inhalte eignen.
Beispiele für LLM-Chatbots:
- ChatGPT (OpenAI): Ein universeller KI-Chatbot, basierend auf der GPT-Architektur von OpenAI, der für verschiedene textbasierte Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen, die Generierung von Inhalten und die Bereitstellung personalisierter Unterstützung entwickelt wurde. Seine Stärke liegt in seiner Fähigkeit, ein breites Themenspektrum abzudecken und menschenähnliche Antworten zu geben. Dabei nutzt er das Transformer-basierte GPT-Modell, um allgemeine Sprache zu verstehen und zu produzieren.
- Claude (Anthropic): Ein von Anthropic entwickelter KI-Chatbot mit Fokus auf KI-Sicherheit und -Konformität. Er legt Wert auf ethische Aspekte und bietet gleichzeitig hilfreiche Antworten. Im Gegensatz zu anderen Modellen setzt Claude auf umsichtiges Verhalten und Konformität und gewährleistet so, dass die Antworten Sicherheitsrichtlinien und ethischen Standards entsprechen.
- Google Gemini (ehemals Bard): Ein KI-Chatbot, der in das Google-Suchökosystem integriert ist und mithilfe von Googles fortschrittlichen Sprachmodellen kontextbezogene Echtzeitinformationen bereitstellt. Dieser Chatbot zeichnet sich durch seine enge Verknüpfung mit der Google-Suche und die Fähigkeit aus, Informationen nahtlos innerhalb der Suchumgebung abzurufen.
- Meta AI: Ein KI-gestützter Chatbot, der in Metas Social-Media-Plattformen wie Facebook und WhatsApp integriert ist. Der Dienst konzentriert sich auf personalisierte Antworten, Empfehlungen und Unterstützung, die auf den jeweiligen sozialen Kontext und die Nachrichtenübermittlung zugeschnitten sind und Metas firmeneigene Sprachmodelle nutzen, die speziell für diese Plattformen optimiert wurden.
Wie funktionieren LLM-Chatbots?
Sprachlernmodelle (LLMs) nutzen Deep-Learning-Techniken, insbesondere die Transformer-Architektur, um Texte zu verarbeiten und zu generieren. Diese Modelle werden mit einer Vielzahl von Datensätzen trainiert, darunter Bücher, Websites und andere Quellen. Dadurch lernen sie Muster, Grammatik, Kontextbeziehungen und semantische Strukturen innerhalb der Sprache. Kern ihrer Funktionsweise ist ein Aufmerksamkeitsmechanismus, der es dem Modell ermöglicht, sich auf relevante Teile des Eingabetextes zu konzentrieren und langfristige Abhängigkeiten sowie kontextuelle Nuancen zu verstehen. Dieser Mechanismus, kombiniert mit anderen fortschrittlichen Techniken wie Retrieval Augmentative Generation (RAG), ermöglicht es LLMs, hochgradig kohärente und kontextsensitive Antworten zu erzeugen, indem sie relevante Informationen sowohl im Eingabetext als auch aus externen Wissensquellen dynamisch berücksichtigen.
Aufmerksamkeit
Kernstück der Konverter ist ein Mechanismus namens Aufmerksamkeit, der es dem Modell ermöglicht, die Wichtigkeit verschiedener Wörter in einem Satz im Verhältnis zueinander zu gewichten. Dadurch kann das Modell langfristige Abhängigkeiten erfassen und den Kontext von Wörtern jenseits ihrer unmittelbaren Nachbarn verstehen. Anstatt Wörter einzeln zu verarbeiten, hilft die Aufmerksamkeit dem Modell zu verstehen, wie jedes Wort mit anderen Wörtern in der übergeordneten Satzstruktur interagiert.
Das Training eines LLM umfasst die Verarbeitung von Milliarden von Parametern (Gewichten), die im Laufe der Zeit optimiert werden, um Vorhersagefehler zu minimieren. Das Modell wird anhand großer Textdatensätze trainiert und lernt, das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen. Dadurch verbessert sich seine Fähigkeit, kohärente und kontextrelevante Texte zu erzeugen, je mehr Daten es verarbeitet.
Bei der Textgenerierung nutzt das Modell die erlernten Muster, um die wahrscheinlichste Fortsetzung eines bestimmten Satzes vorherzusagen. Jedes mögliche Folgewort wird anhand seiner Beziehung zu vorherigen Wörtern bewertet, und das Modell wählt das Wort aus, das basierend auf dem erlernten Kontext am wahrscheinlichsten ist.
Im Satz «Die Katze saß auf …» hilft der Aufmerksamkeitsmechanismus dem Modell beispielsweise dabei, «Matte» gegenüber weniger wichtigen Wörtern wie «Bus» oder «Computer» zu priorisieren, weil es erkennt, dass «Matte» zum Kontext passt und den Satz sinnvoll vervollständigt.
LLMs verarbeiten Texte also, indem sie Eingaben durch Schichten von Aufmerksamkeitsmechanismen kodieren, Vorhersagen durch Training verfeinern und Antworten generieren, indem sie die wahrscheinlichsten nächsten Wörter auf der Grundlage des gelernten Textes auswählen.
Erweiterte Generationswiederherstellung
RAG (Retrievable Augmented Generation) ist eine Technik, die Information Retrieval mit generativen Modellen kombiniert. In einem RAG-System ruft das Modell bei Eingang einer Anfrage zunächst relevante Informationen aus einer externen Quelle (z. B. einem Dokument oder einer Datenbank) mithilfe eines Suchmechanismus ab. Anschließend verwendet es ein generatives Modell (üblicherweise basierend auf einer Transformer-Architektur), um eine Antwort zu erzeugen, die sowohl die ursprüngliche Eingabe als auch die abgerufenen Informationen enthält.
In RAG:
- BErgebnis: Das Modell greift auf eine externe Wissensdatenbank oder Dokumentensammlung zu, um relevante Texte zu finden.
- Produktion: Ein transformatorbasiertes Modell, wie beispielsweise GPT oder BART, erzeugt dann eine Antwort auf der Grundlage der ursprünglichen Eingabe und der abgerufenen Informationen.
Während die Transformer-Architektur den generativen RAG-Teil speist, bezeichnet RAG selbst den Prozess der Anreicherung der Ausgabe mit externem, abgerufenem Wissen. Dies verbessert die Fähigkeit des Modells, fundiertere, kontextbezogenere und aktuellere Antworten zu generieren und ermöglicht es ihm, ein breiteres Spektrum an Informationen jenseits seines vortrainierten Wissens zu nutzen.
Stellen Sie sich beispielsweise vor, ein Nutzer fragt einen KI-gestützten Assistenten: “Was sind die neuesten Entwicklungen im Bereich Quantencomputing?” Ohne Echtzeit-Internetzugang könnte ein generatives Modell allein Schwierigkeiten haben, eine aktuelle Antwort zu liefern. In einem RAG-System hingegen kann das Modell zunächst eine relevante Datenbank mit aktuellen Forschungsarbeiten oder Nachrichtenartikeln zum Thema Quantencomputing durchsuchen. Anschließend generiert es eine Antwort, die die neuesten Erkenntnisse aus diesen Quellen berücksichtigt und somit eine fundiertere und genauere Aussage gewährleistet.
Indem RAG seinen generativen Prozess in Echtzeit mit externem Wissen erweitert, verbessert es die Leistungsfähigkeit des Modells und macht es so effektiver bei der Beantwortung spezifischer oder dynamischer Fragen.
Wie lernen LLM-Chatbots?
Unüberwachtes Lernen
LLMs lernen durch unüberwachtes Lernen, indem sie anhand großer Mengen an Textdaten trainiert werden, um das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen. Dieser Trainingsprozess beinhaltet die Fütterung des Modells mit großen, unbeschrifteten Datensätzen. Da keine expliziten menschlichen Annotationen vorliegen, lernt das Modell Muster, Grammatik, Kontext und Beziehungen zwischen Wörtern, indem es einfach Muster und Strukturen im Text erkennt.
Kern des Lernprozesses ist der Gradientenabstieg, ein Optimierungsalgorithmus, der die Modellparameter (Gewichte) im Laufe der Zeit anpasst, um Vorhersagefehler zu minimieren. Das Modell beginnt mit zufälligen Gewichten und sagt bei der Verarbeitung jeder Texteingabe das nächste Wort basierend auf dem Text voraus. Bei einer falschen Vorhersage aktualisiert das Modell seine Gewichte, um zukünftige Fehler zu reduzieren. Dieser iterative Prozess wird milliardenfach auf riesigen Datensätzen wiederholt, wodurch das Modell konsistente und textangemessene Texte erzeugen kann.
Während des Trainings lernt das Modell:
- NWie: Regeln, die den Aufbau der Sprache bestimmen.
- Semantik: Die verborgene Bedeutung von Wörtern und Sätzen.
- Kontext: Wie Wörter in verschiedenen Situationen miteinander interagieren, wodurch das Modell langfristige Abhängigkeiten und Nuancen berücksichtigen kann.
Ein praktisches Beispiel für unüberwachtes Lernen ist die Kundensegmentierung im Marketing. Angenommen, ein Unternehmen verfügt über einen großen Datensatz zum Kundenverhalten, aber nicht über vordefinierte Kategorien wie «wertvolle Kunden» oder «Stammkunden». Mithilfe des K-Means-Clustering, einem unüberwachten Algorithmus, kann das Modell Kunden automatisch anhand ihres Kaufverhaltens gruppieren (z. B. Vielkäufer, Gelegenheitskäufer). Diese Segmente können die Grundlage für gezieltere Marketingstrategien bilden.
Feinabstimmung unter Aufsicht
Während LLMs zunächst mithilfe unüberwachten Lernens trainiert werden, werden sie häufig durch überwachtes Lernen feinabgestimmt, um ihre Leistung bei spezifischen Aufgaben zu verbessern. In diesem Schritt wird das Modell anhand eines kleineren, gelabelten Datensatzes trainiert, der die korrekte Ausgabe liefert (z. B. eine Klassifizierung oder die Antwort auf eine Frage). Dadurch lernt das Modell aufgabenspezifischere Muster und verbessert seine Genauigkeit für spezifische Anwendungen wie Übersetzung oder Fragebeantwortung.
Nach einer unüberwachten Kundensegmentierung möchte ein E-Commerce-Unternehmen beispielsweise Kundenbewertungen als positiv, negativ oder neutral klassifizieren, um E-Mail-Kampagnen zu optimieren. Dazu kann es ein vortrainiertes Modell mithilfe eines Datensatzes von Kundenbewertungen mit Stimmungsanalysen feinabstimmen. Durch diese Feinabstimmung lernt das Modell, Stimmungen besser zu verstehen und zukünftige Bewertungen, die sich speziell auf die Produkte des Unternehmens beziehen, präziser zu klassifizieren.
Lerntransfer
LLMs nutzen auch Transferlernen, bei dem das aus einer Aufgabe gewonnene Wissen auf andere, oft unabhängige Aufgaben angewendet wird. Dadurch können Modelle in verschiedenen Szenarien effektiv eingesetzt werden, ohne dass ein explizites Training für jede einzelne Aufgabe erforderlich ist.
Anknüpfend an das Beispiel der Stimmungsanalyse: Angenommen, ein Unternehmen möchte die Fähigkeiten seines Modells erweitern, um ein breiteres Spektrum an Kundenfragen, einschließlich Kundendienstfragen, zu bearbeiten. Anstatt von Grund auf neu zu beginnen, kann das Unternehmen Transfer Learning nutzen, um das Verständnis des Stimmungsanalysemodells für die Kundenstimmung auf eine neue Aufgabe anzuwenden, beispielsweise die Beantwortung von Kundenfragen.
Ein Unternehmen könnte beispielsweise das optimierte Stimmungsmodell für einen Kundenservice-Chatbot anpassen. Der Chatbot kann nun die Emotionen im Kundenfeedback verstehen und intelligent darauf reagieren. Äußert ein Kunde beispielsweise Unmut über eine verspätete Lieferung, nutzt das Modell sein Wissen über die Emotion und den Kontext, um eine verständnisvolle und hilfreiche Antwort zu formulieren. Dieser Ansatz verbessert die Fähigkeit des Chatbots, Kunden zu helfen, erheblich, ohne dass umfangreiches neues Training erforderlich ist.
Entwicklung eines internen Chatbots: Warum und wie
Warum: Warum sollten wir einen internen Chatbot entwickeln?
- Verkaufszyklen verkürzen: Ein interner Chatbot kann die Erstellung personalisierter ausgehender E-Mails automatisieren, indem er Kundendaten aus CRM-Systemen abruft und so dem Vertriebsteam hilft, schneller relevante Textnachrichten zu erstellen.
- Verbesserter Kundenservice: Dieser Chatbot kann in bestehende Wissensdatenbanken und Support-Ticket-Systeme integriert werden, um Support-Teams schnelle und präzise Antworten zu liefern, Reaktionszeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
- Schulung neuer Mitarbeiter: Chatbots können den Einarbeitungs- und Einstellungsprozess automatisieren, indem sie sofortigen Zugriff auf interne Dokumente, Richtlinien und häufig gestellte Fragen ermöglichen und so neuen Mitarbeitern helfen, die Unternehmensprozesse effektiv zu erlernen.
- Identifizierung von Dokumentationslücken:
Dieser Chatbot kann unbeantwortete Fragen oder Informationsanfragen identifizieren, die in der aktuellen Dokumentation nicht abgedeckt sind, und dabei helfen, Bereiche hervorzuheben, die einer Aktualisierung bedürfen.
Anleitung: Wie baut man einen Chatbot?
- Definition von Geltungsbereich und rollenbasierter Zugriffskontrolle:
Legen Sie den Zweck des Chatbots fest – ob Vertrieb, Support oder Schulung – und implementieren Sie eine rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), um sicherzustellen, dass Benutzer nur für ihre Rolle relevante Informationen erhalten. Beispielsweise könnte ein Supportmitarbeiter Zugriff auf detaillierte interne Ressourcen haben, während ein allgemeiner Mitarbeiter eher auf grundlegende Informationen zugreifen könnte. - Technologieauswahl und -integration:
Nutzen Sie Transformer-basierte Modelle (z. B. GPT) für das natürliche Sprachverständnis und integrieren Sie diese in interne APIs, Datenbanken und Wissensbasen. Verwenden Sie RAG, um relevante Echtzeitinformationen für Antworten zu erhalten. - Implementierung von Autorisierungsmechanismen:
Integrieren Sie Ihren Chatbot in einen Berechtigungsdienst (wie Oso), um Berechtigungen basierend auf Benutzerrollen und -attributen durchzusetzen. So stellen Sie sicher, dass sensible Unternehmensdaten, wie beispielsweise Umsatzzahlen oder Mitarbeiterleistungsdaten, nur autorisierten Personen zugänglich sind. - Training und Feinabstimmung:
Trainieren Sie den Chatbot mit domänenspezifischen Daten und integrieren Sie interne Dokumente und Wissensdatenbanken. Optimieren Sie das Modell mithilfe von überwachtem Lernen, um kontextbezogene, präzise Antworten zu gewährleisten und gleichzeitig sicherzustellen, dass das Modell weiß, welche Informationen basierend auf den Benutzerberechtigungen ausgeblendet werden sollen. - Testen und Überwachen:
Testen Sie den Bot regelmäßig mit internen Nutzern, um Leistungsprobleme und unbefugte Zugriffsversuche zu identifizieren. Aktualisieren Sie kontinuierlich die Wissensdatenbank des Bots und passen Sie das Modell an Änderungen in Unternehmensprozessen, Richtlinien und Sicherheitsprotokollen an.
Vier Wege zum Erstellen eines LLM-Chatbots: Vor- und Nachteile
Vortrainierte Modelle und Feinabstimmung
Ein gängiger Ansatz zum Erstellen eines LLM-basierten Chatbots besteht darin, vortrainierte Modelle wie GPT oder BERT zu verwenden und diese anschließend anhand domänenspezifischer Datensätze feinabzustimmen. Vortrainierte Modelle werden mit großen Korpora trainiert, wodurch sie natürliche Sprache effektiv verarbeiten können. Die Feinabstimmung dieser Modelle beinhaltet das Training mit kleineren, spezifischeren Datensätzen für einen bestimmten Anwendungsfall, beispielsweise Kundensupport oder interne Dokumentation. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Chatbot, die umfassenden linguistischen Fähigkeiten des vortrainierten Modells zu nutzen und sich gleichzeitig auf die Merkmale der Zieldomäne zu konzentrieren.
Recovery Augmented Generation (RAG)
RAG kombiniert die Abfrage relevanter Informationen aus externen Quellen mit den generativen Fähigkeiten von LLMs. In einem RAG-basierten Chatbot fragt das Modell bei einer Nutzeranfrage zunächst eine externe Wissensdatenbank nach relevanten Informationen ab. Die abgerufenen Informationen werden dann an das generative Modell weitergeleitet, das daraus eine Antwort generiert. Dieser Ansatz verbessert die Genauigkeit der Antworten, indem er sie auf Echtzeitdaten stützt und ist daher besonders nützlich für Anwendungen, die aktuelle Informationen benötigen. Der Hauptvorteil von RAG liegt in seiner Fähigkeit, kontextbezogene Antworten zu generieren, ohne dass ein umfangreiches Training mit domänenspezifischen Datensätzen erforderlich ist.
Wenn der interne Chatbot von Oso beispielsweise einen RAG-basierten Ansatz zur Beantwortung von Entwicklerfragen verwendet, kann er vor der Generierung einer Antwort die neueste interne Dokumentation sowie GitHub-Repositories abfragen. So wird sichergestellt, dass Entwickler stets aktuelle und präzise Informationen zum Berechtigungssystem von Oso erhalten. Die Integration des Echtzeit-Datenabrufs in das generative Modell ermöglicht genauere und individuellere Antworten und reduziert den Bedarf an häufigen Aktualisierungen oder dem erneuten Training des Chatbots.
Die Implementierung von RAG-Systemen kann jedoch komplex sein, da sie die Integration externer Datenquellen und die Verwaltung von Abrufprozessen erfordert. Darüber hinaus ist die Sicherstellung der Datenqualität und -relevanz unerlässlich für die Effektivität des Systems.
Rechtsbasierte Systeme
Regelbasierte Systeme arbeiten mit vordefinierten Regeln. Ein Chatbot folgt dabei bestimmten Mustern oder Entscheidungsbäumen, um Antworten zu generieren. Dieser Ansatz eignet sich typischerweise für Aufgaben mit einem klar definierten Umfang, wie die Beantwortung häufig gestellter Fragen oder die Ausführung spezifischer Befehle. Da regelbasierte Systeme keine umfangreichen Trainingsdaten benötigen, sind sie ressourcenschonender als LLM-basierte Systeme. Allerdings stoßen sie bei unerwarteten Benutzereingaben oder komplexen Konversationen an ihre Grenzen, da sie nur gemäß den ursprünglich definierten Regeln reagieren können. Im Laufe der Zeit kann eine Wartung erforderlich sein, um den sich ändernden Benutzerbedürfnissen oder Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
In Oso könnte ein regelbasierter Chatbot beispielsweise vordefinierte Fragen wie «Zeigen Sie mir den Umfang dieses Migrationsprojekts» oder «Wo im Code definieren wir die Funktion?» enthalten. Der Chatbot antwortet anhand dieser festgelegten Regeln. Dieser Ansatz eignet sich zwar gut für klar definierte Fragen, kann aber komplexere oder unerwartete Eingaben nicht verarbeiten und erfordert die Hinzuziehung eines menschlichen Mitarbeiters oder eine Aktualisierung des Regelsatzes.
Kombinierte Ansätze
Hybride Ansätze kombinieren die Stärken von LLMs, RAGs und regelbasierten Systemen, um die jeweiligen Einschränkungen der einzelnen Methoden zu überwinden. Beispielsweise könnte ein Chatbot LLMs zur Verarbeitung und zum Verständnis von natürlichsprachlichen Eingaben nutzen, RAGs verwenden, um relevante Informationen aus externen Quellen abzurufen, und regelbasierte Logik für spezifische Aufgaben oder die Ausführung strukturierter Arbeitsabläufe einsetzen. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Chatbot, sowohl dynamische, kontextsensitive Anfragen als auch Aufgaben mit vordefinierten, festen Antworten zu bearbeiten. Allerdings bringen hybride Systeme Komplexitäten in Design und Wartung mit sich, da sie die Integration mehrerer Komponenten erfordern und eine nahtlose Interaktion zwischen den verschiedenen Methoden gewährleisten müssen.
API-basierte Lösungen
API-basierte Lösungen ermöglichen es Chatbots, mit externen Systemen zu interagieren, um Daten abzurufen, Aktionen auszulösen oder spezifische Funktionen auszuführen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Chatbots, die auf Echtzeitdaten zugreifen, Transaktionen durchführen oder sich in andere Softwaresysteme integrieren müssen. Beispielsweise kann ein Chatbot eine API aufrufen, um Kundendaten abzurufen oder eine Zahlungsanforderung zu verarbeiten. API-basierte Lösungen erweitern zwar die Fähigkeiten eines Chatbots über einfache Konversationsaufgaben hinaus, schaffen aber auch Abhängigkeiten von externen Diensten. Diese Abhängigkeiten können potenzielle Fehlerquellen darstellen, wenn die externen APIs nicht mehr funktionieren, nur eingeschränkt zugänglich sind oder Änderungen erfahren, die die Kompatibilität mit dem Chatbot beeinträchtigen. Darüber hinaus wirft die Verwendung externer APIs Fragen der Sicherheit und des Datenschutzes auf, insbesondere beim Umgang mit sensiblen oder personenbezogenen Daten.
Sicherheitsrisiken und Best Practices für Chatbots
Bei der Entwicklung eines LLM-basierten Chatbots ist es unerlässlich, potenzielle Sicherheitsrisiken zu berücksichtigen, die sowohl die Integrität des Chatbots als auch die Vertraulichkeit sensibler Daten gefährden könnten. Eines der Hauptrisiken ist die Täuschung, bei der das LLM falsche oder irreführende Informationen liefert. Dies kann gefährlich sein, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Kundensupport oder der internen Dokumentation, wo falsche Ratschläge zu Verwirrung oder sogar finanziellen Verlusten führen können.
Berechtigungen spielen eine entscheidende Rolle für die Sicherheit eines Chatbots, insbesondere wenn es um die Beschränkung des Zugriffs auf sensible Informationen geht. Ohne angemessene Zugriffskontrollen besteht ein erhebliches Risiko, dass unbefugte Nutzer Zugriff auf Informationen erhalten, zu denen sie keinen Zugriff haben sollten.
Werden beispielsweise keine angemessenen Zugriffsbeschränkungen angewendet, könnte ein Chatbot unbeabsichtigt Details zur persönlichen Leistung eines Mitarbeiters preisgeben. Ebenso könnten vertrauliche Informationen, wie etwa die Familiengeschichte eines Kollegen, offengelegt werden, wenn der Chatbot keine Sicherheitsvorkehrungen gegen unberechtigte Anfragen trifft.
Weitere mögliche Horrorgeschichten könnten sein:
- Ein Mitarbeiter, der Einkommensinformationen von anderen Mitarbeitern sucht, um sie mit seinem eigenen Einkommen zu vergleichen.
- Ein Mitarbeiter, der nach Informationen zur Krankenversicherung sucht, bemerkt dabei zufällig die Erkrankung einer Kollegin, beispielsweise Brustkrebs, und fragt danach.
- Ein Team, das außerhalb seiner Abteilung nach einem Dokument sucht, erlangt versehentlich Zugriff auf sensible Finanzdaten des Unternehmens.
- Ein Mitarbeiter einer niedrigeren Position, der versucht, vertrauliche Projektdetails vom Führungsteam zu erhalten und Zugang zu strategischen Plänen oder vertraulichen Verhandlungen zu erlangen, zu deren Einsicht er nicht befugt ist.
- Ein Benutzer sucht nach Informationen über eine bestimmte Unternehmensrichtlinie, erhält aber versehentlich alte oder sensible Versionen der Richtlinie, die veraltet oder als geheim eingestuft sind.
- Ein Auftragnehmer, der Zugang zu internen Dokumenten erhält, die geistiges Eigentum (IP) oder Geschäftsgeheimnisse enthalten, die nicht mit seiner vorübergehenden Tätigkeit in Zusammenhang stehen.
Abschluss
Daher erfordert die Entwicklung sicherer LLM-Chatbots ein sorgfältiges Abwägen zwischen fortschrittlichen KI-Techniken und starken Authentifizierungsmechanismen. Durch die Integration erweiterter Suchfunktionen, die Nutzung vortrainierter Modelle und die Implementierung strenger rollenbasierter Zugriffskontrollen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Chatbots nicht nur effizient, sondern auch sicher sind und personalisierte sowie kontextbezogene Interaktionen ermöglichen.
Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie Ihren LLM-Chatbot erstellen und ihn mithilfe von Authentifizierung absichern können, nehmen Sie am O'Reilly-Webinar SuperStream: Retrieval-Augmented Generation in Production teil.
