So lassen sich Schwächen von ChatGPT beheben

Erhöhen Sie die Verfügbarkeit von ChatGPT trotz Kapazitätsüberlastung

ChatGPT muss eine große Zahl von Benutzeranfragen verarbeiten. Die Beliebtheit, das schnelle Wachstum und die Unvorhersehbarkeit führen dazu, dass der Bot oft überfordert ist, mit der unbeständigen und "sprunghaften" Nachfrage umzugehen. Fehlermeldungen wie "Sorry, wir können Ihnen gerade nicht helfen", sind häufig zu sehen - sowohl für Premium- als auch für kostenlose ChatGPT-Benutzer.

Die vielen Ausfälle von ChatGPT zeigen, wie überlastet das System ist, wenn es darum kämpft, schnell zu skalieren, um den ständig wachsenden Datenverkehr zu bewältigen und mit Rivalen wie Google Bard zu konkurrieren. Bei Ausfällen könnte eine EDA Anfragen puffern und sie asynchron über mehrere ereignisgesteuerte Microservices abarbeiten, sobald der ChatGPT-Dienst wieder verfügbar ist. Bei entkoppelten Diensten führt der Ausfall eines Dienstes nicht zum Ausfall der anderen.

Der Event-Broker, eine Schlüsselkomponente der ereignisgesteuerten Architektur, ist ein statusabhängiger Vermittler, der als Puffer fungiert, indem er Ereignisse speichert und dann weiterleitet, wenn der Dienst wieder online ist. Aus diesem Grund können Service-Instanzen schnell hinzugefügt werden, ohne dass dies zu Ausfallzeiten des gesamten Systems führt. Das verbessert die Verfügbarkeit und Skalierbarkeit.

Mit EDA-Unterstützung können Benutzer von ChatGPT-Diensten jederzeit die gewünschten Informationen anfordern, und ChatGPT kann ihnen die Ergebnisse senden, sobald sie vorliegen. Das stellt sicher, dass die Benutzer eine Anfrage nicht mehrfach eingeben müssen, um eine generiertegenerierte Antwort zu erhalten. So lassen sich die Skalierbarkeit verbessern und Antwortzeiten verkürzen. Alles zu Generative AI auf CIO.de

Integrieren Sie ChatGPT in Ihre Geschäftsprozesse!

Der Markt für KI im E-Commerce soll bis 2032 ein Volumen von 45,72 Milliarden US-Dollar erreichen. Es überrascht daher nicht, dass führende E-Commerce-Unternehmen beginnen, auch ChatGPT in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. So hat beispielsweise Shopify auf Basis von ChatGPT einen Einkaufsassistenten entwickelt, der den Nutzern Produkte empfiehlt, indem er ihre Suchmaschinenanfragen analysiert.

Eine EDA bietet das Potenzial, das Einkaufserlebnis noch weiter zu verbessern. B2C- und B2B-Unternehmen können mehr über ihre Kunden erfahren, indem sie Schlüsselereignisse von ihren E-Commerce-Plattformen in größerem Maßstab verfolgen. Die Unternehmen können Muster im Kundenverhalten erkennen, zum Beispiel welche Artikel in bestimmten Regionen am profitabelsten sind und welche Faktoren Kaufentscheidungen beeinflussen. Diese Informationen können dann an einen Datenspeicher gesendet werden, damit das maschinelle Lernmodell von ChatGPT das Kundenverhalten vorhersagen und personalisierte Produktempfehlungen geben kann. Und das ist erst der Anfang der Entwicklung solcher Modelle auf Basis von ChatGPT.

Globale Nutzeranforderungen abdecken

Da ChatGPT und darauf basierende Anwendungen eine globale Nutzerbasis haben, ist es wichtig, dass Nutzer die Daten Ihrer GPT-Abfragen effizient verteilen. Ein Event-Mesh ist die perfekte Architektur, um diese Anforderung zu erfüllen.

Ein Event-Mesh ist eine Architekturschicht, die aus einem Netzwerk von Event-Brokern besteht und es ermöglicht, dass Ereignisse von einer Anwendung zu anderen Anwendungen gesendet und von ihr empfangen werden können, ganz egal wo die Anwendungen eingesetzt werden. Auf diese Weise lassen sich Daten dynamisch an interessierte Teilnehmer weiterleiten, statt dass ChatGPT-Ergebnisse an alle Anwendungen gesandt und anschließend durch eine Anwendungslogik gefiltert werden. Das verbessert die Benutzerfreundlichkeit und spart Rechen- und Netzwerkressourcen.

ChatGPT mag noch in den Kinderschuhen stecken, aber die rasche Akzeptanz durch die Nutzer und die regelmäßigen Ankündigungen neuer Funktionen deuten darauf hin, dass diese Geschichte gerade erst beginnt. Ganz gleich, ob es darum geht, Serviceausfälle und übermäßigen Energieverbrauch zu beheben, die Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Flexibilität zu erhöhen oder neue Geschäftsanwendungen für B2B- und B2C-Unternehmen bereitzustellen: Eine EDA kann dem GenAI-Tool helfen, seine Erfolgsbilanz weiter zu verbessern. (hv)