KI-Tools zum Erstellen von Websites und Generieren von Inhalten

Innowise hat die GPT-Modelle von OpenAI in eine No-Code-Plattform zur Erstellung von Websites integriert, um Website-Komponenten schnell zu erstellen und umzuwandeln und Medieninhalte zu erstellen.

Der Kunde

Branche

Informationstechnologie

Region

EMEA

Kunde seit

2022

Our customer is an international company providing a no-code website building platform with a large user base.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Der No-Code-Website-Builder unseres Kunden bietet Dutzende von Tools, einschließlich eines Baukastens und mehrerer Add-ons, die die Fähigkeiten der Plattform erweitern. Nichtsdestotrotz musste der Kunde mit den neuesten Branchentrends Schritt halten und seinen Nutzern eine fortschrittliche Website-Erstellung und Content-Management-Erfahrung bieten. Das Hauptziel war die Bereitstellung von Instrumenten, mit denen Änderungen an der Website-Struktur schnell vorgenommen werden können, ohne dass komplexe Code-Änderungen und ein hohes Maß an technischem Wissen erforderlich sind.

Unser Team musste die ML-Modelle implementieren, trainieren und testen, um sicherzustellen, dass sie den Erwartungen des Kunden entsprechen, mit der großen Nutzerbasis der Plattform umgehen können und effektive Ergebnisse auf der Grundlage der GPT-Modelle von OpenAI liefern.

Zu unseren Hauptaufgaben gehörten im Allgemeinen:

Integration der OpenAI API;
Entwicklung von benutzerdefinierten Plugins;
ML-Training und -Tests;
Entwicklung der Benutzeroberfläche für den KI-Berater;
Optimierung und Unterstützung von Werkzeugen.

Lösung

Innowise hat einen Berater mit künstlicher Intelligenz integriert, indem sie die Dienste von OpenAI zu Schulungszwecken nutzte und dann auf deren API auf der Plattform des Kunden zugriff.

Um die Funktionalität für die Benutzer zu vereinfachen, formulierten wir die wichtigsten Ansätze und untersuchten, wie man mit den Einschränkungen bei den Eingabedaten umgehen kann. Der nächste Schritt war die Suche nach Daten und Ansätzen für Auto-Tagging und Training. Unser Team bereitete Daten über das HTML/CSS/JS-Markup vor, sammelte sie und generierte Paare von Textbeschreibungen mit dem entsprechenden Code. Wir legten großen Wert auf die Validierung der Ergebnisse, da wir nicht nur die Designanforderungen erfüllen, sondern auch eine Geschäftslogikschicht unterstützen mussten.

Unser Team musste mehrere technische Herausforderungen im Zusammenhang mit der Interaktion des generierten Codes mit internen Plattformobjekten bewältigen. Insgesamt war die Integration mit einem erheblichen Arbeitsaufwand auf der Back-End- und Front-End-Seite der Plattform verbunden.

Infolgedessen ist der implementierte GPT-Code-Generator in der Lage, den Website-Code entsprechend den in der Abfragezeichenfolge eingegebenen Textabfragen zu generieren und zu ändern. Ein weiteres integriertes Plugin ist ein vollwertiger Dienst, der das routinemäßige Schreiben von Texten überflüssig macht und automatisch Blogbeiträge, Produktbeschreibungen, Studienfälle und große Themen auf der Grundlage der eingegebenen Tags erstellt.

KI-gestütztes Tool zur Codegenerierung

Unser Team hat die Kundenplattform mit einem Lösung für maschinelles Lernen Werkzeug zur Codegenerierung. Das Tool nutzt das GPT-3-Modell von OpenAI, um Code auf der Grundlage von natürlichsprachlichen Eingaben des Benutzers zu erstellen.

Unsere Entwickler testeten mehrere ML-Ansätze zur Codegenerierung und ermittelten die beste Strategie für das Modelltraining. Die KI-Engine wurde von der OpenAI-Plattform, verschiedenen Code- und visuellen Vorlagenquellen unterstützt.

Wir implementierten Azure für Dienste und Geschäftslogik sowie Codex- und GPT-3-Modelle, um ein Code- und Content-generierendes Plugin zu entwickeln. Die OpenAI-Lösungen haben die besten Ergebnisse erzielt, als unser Team sie mit anderen Methoden wie CodeRL und Code T5 verglichen hat.

Der AI-Berater ermöglicht es Nutzern mit begrenzten Programmierkenntnissen, komplexe Website-Funktionen zu erstellen oder zu ändern, ohne den Code von Grund auf neu schreiben zu müssen. Die Nutzer können einfach die gewünschten Website-Funktionen in natürlicher Sprache eingeben, und das Tool generiert den erforderlichen Code für sie oder bietet je nach Website-Funktionalität Designoptionen an.

Darüber hinaus kann die Funktion dazu beitragen, die Anzahl der Fehler im generierten Code zu verringern, was zu einem reibungsloseren Website-Entwicklungsprozess und einer besseren Nutzererfahrung für die Besucher führt.

GPT-basierter Inhaltsgenerator

Innowise hat das GPT-3-basierte Plugin implementiert, um die Benutzer bei der Generierung hochwertiger Inhalte für Websites zu unterstützen, die auf der Plattform des Kunden zu erstellen sind. Das GPT-3-Modell ist in der Lage, Texte zu generieren, die von menschlich geschriebenen Inhalten fast nicht zu unterscheiden sind. Dank der generativen Modelle können die Nutzer Inhalte für verschiedene Szenarien und Anwendungsfälle erstellen.

Wir begannen mit der Entwicklung einer API für den Website-Builder zur Kommunikation mit dem GPT-3-Modell. Unsere Spezialisten entwarfen eine benutzerfreundliche Plugin-Schnittstelle, die es den Nutzern ermöglicht, ein Thema oder ein Stichwort einzugeben und relevante KI-generierte Inhalte zu erhalten.

Wir haben das Modell mit einem großen Datensatz von Artikeln und Blogs trainiert, um die Genauigkeit und Qualität der Kopien sicherzustellen. Dies half dem Modell, die Feinheiten der Sprache unter Berücksichtigung der Ziele der Website und der Zielgruppe zu lernen. Das Plugin kann SEO-freundliche Texte und Produktbeschreibungen generieren, die dazu beitragen, dass Websites in den Suchmaschinenergebnissen besser platziert werden.

Technologien & Tools

Maschinelles Lernen

SPS, Hugging Face, MLFlow, NLTK, spaCy, TensorFlow, Azure ML, OpenAI

DevOps

Kubernetes, Azure Pipelines, Sentry, GitHub

Frontend

React, Redux, Ameisensäure, MUI

Backend

Python, FastAPI

Cloud

Azure (Blob Storage, VM, Funktionen, Endpunkte, statische Anwendungen, Azure ML)

Verarbeiten Sie

Wir arbeiteten eng mit dem Kunden zusammen, um sicherzustellen, dass die KI-Plugins seine Anforderungen an einen vereinfachten Plattformbetrieb erfüllen. Wir folgten während des gesamten Entwicklungsprozesses dem SCRUM-Framework. Unsere Arbeit wurde in Sprints unterteilt, wobei jeder Sprint nach Planungsgesprächen mit dem Kunden zwei Wochen dauerte. Unser Team führte dem Kunden die fertige Arbeit vor und holte in zweiwöchentlichen Sprint-Review-Meetings Feedback ein. Wir verwendeten JIRA als Projektmanagement-Tool, Confluence für die Dokumentation und Google Chat für die tägliche Kommunikation.

Über einen Zeitraum von sechs Monaten hat das Team die KI-Tools erfolgreich in das System integriert. Derzeit fügen wir neue Funktionen hinzu und trainieren Modelle auf neuen Datensätzen, um die Funktionalität der Plattform zu erhalten und zu verbessern.

Team

Projektmanager

Back-End-Entwickler

Front-end Entwickler

Datenwissenschaftler

Business-Analyst

Daten-Ingenieur

ML-Ingenieure

DevOps-Ingenieur

QA-Ingenieur

Erwartete Ergebnisse

Das KI-Integration into the website building environment improved the client’s operations. The machine learning code generation tool shortened the time required to develop custom modules and components, helping users avoid repetitive work and long documentation searches. The feature empowers users without deep technical knowledge to adjust site structure through code changes generated from natural language.

The GPT-based content generator accelerated content creation, which allows users to partly replace copywriters for creating short product descriptions or long topics on thematic websites. The plugin is now able to generate unique and relevant content for websites in a matter of minutes.

The integration of OpenAI models aided in enhancing on-page SEO by generating optimized meta descriptions and titles for each page, which supported higher search rankings.

Projektdauer

März 2022 - Laufend

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Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und geprüft haben, melden wir uns bei Ihnen, klären erste Fragen und unterzeichnen bei Bedarf ein NDA, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Nach der Analyse Ihrer Ziele, Anforderungen und Erwartungen erstellt unser Team einen Projektvorschlag mit Leistungsumfang, Teamgröße sowie Zeit- und Kostenschätzung.

Wir vereinbaren einen Termin, um das Angebot gemeinsam zu besprechen und alle Details festzulegen.

Abschließend unterzeichnen wir den Vertrag und starten umgehend mit der Umsetzung Ihres Projekts.

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