Custom Chatbots: Erweiterte Funktionen & Tipps

Wer den eigenen Chatbot gezielt an spezielle Anforderungen anpassen oder zusätzliche Möglichkeiten nutzen möchte, findet hier Tipps und Erweiterungen: Dazu gehören verschiedene Ausgabeformate (wie LaTeX, Markdown, Diagramme oder Code), anpassbare Rollenmodelle, Teamfunktionen und Hinweise zur Nutzung in mehreren Kursen.

Die Chatbots können verschiedene Inhalte formatiert ausgeben. Damit diese Formatierungen korrekt gerendert werden, sollte der Bot im Systemprompt entsprechende Hinweise erhalten.

LaTeX für mathematische Formeln

Mathematische Formeln können als Inline-LaTeX ausgegeben und werden im Chat gerendert angezeigt.

Beispiel im Systemprompt:

Du kannst mathematische Formeln mit LaTeX ausgeben. Verwende `$...$` für Inline-Formeln. Beispiel: Die quadratische Formel lautet $x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$.

Beispiele: - Inline: $E = mc^2$ → E = mc² - Brüche: $\frac{1}{2}$ → ½ - Wurzeln: $\sqrt{x^2 + y^2}$ → √(x² + y²) - Summen: $\sum_{i=1}^{n} x_i$ → Σ xᵢ

Markdown für Textformatierung

Die Chatbots können Markdown-Syntax verwenden, um Text formatiert anzuzeigen. Dafür reicht im Systemprompt der Hinweis aus, Markdown für eine formatierte Ausgabe zu verwenden.

Beispiel im Systemprompt:

Verwende Markdown zur Formatierung deiner Antworten.

Verfügbare Formatierungen:

Fetter Text mit **doppeln Sternen**
Kursiver Text mit *einfachen Sternen*
Fett & Kursiv kombiniert
Überschriften mit # (von # bis ###### für verschiedene Ebenen)
Aufzählungen mit - oder *
Nummerierte Listen mit 1., 2., usw.
Tabellen mit | Spalte 1 | Spalte 2 |
Zitate mit >
Code mit `Backticks` für Inline-Code • Trennlinien mit --- oder ***

Programmcode mit Syntax-Highlighting

Programmiercode kann farblich hervorgehoben (Syntax-Highlighting) in verschiedenen Sprachen angezeigt werden.

Beispiel im Systemprompt:

Wenn du Programmcode ausgibst, verwende Code-Blöcke mit Sprachangabe:
```python
def hello():
print("Hello, World!")

console.log("Hello, World!");

**Unterstützte Sprachen (Beispiele):**
- `python` – Python-Code
- `javascript` – JavaScript-Code
- `java` – Java-Code
- `cpp` – C++ Code
- `sql` – SQL-Abfragen
- `html` – HTML-Markup
- `css` – CSS-Stile
- `bash` – Shell-Skripte
- `json` – JSON-Daten

**Beispiel-Ausgabe:**
```python
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

Diagramme mit Mermaid-Syntax

Die Chatbots können verschiedene Diagrammtypen als Mermaid-Code ausgeben, die grafisch gerendert werden.

Beispiel im Systemprompt:

Du kannst Diagramme mit Mermaid-Syntax erstellen. Beginne mit ```mermaid und folge der Mermaid-Syntax.
Beispiel:

graph TD
    A[Start] --> B{Frage?}
    B -->|Ja| C[Aktion]
    B -->|Nein| D[Ende]

Verfügbare Diagrammtypen:

Diagrammtyp	Beschreibung	Beispiel-Use-Case
Flowchart	Flussdiagramme	Prozesse, Entscheidungswege
Sequence diagram	Sequenzdiagramme	Interaktionen zwischen Objekten
Gantt diagram	Gantt-Diagramme	Projektzeitpläne
Class diagram	Klassendiagramme	UML-Klassenstrukturen
Git graph	Git-Verzweigungen	Versionskontrolle visualisieren
Entity Relationship	ER-Diagramme	Datenbankbeziehungen
User Journey	Nutzerreisen	Customer Journeys
Quadrant Chart	Quadrantendiagramme	Priorisierungsmatrizen
XY Chart	XY-Diagramme	Funktionsgraphen

Zusammenfassung der Formatierungen im Systemprompt

Hier ein exemplarischer Abschnitt für den Systemprompt, der alle Formatierungen abdeckt:

<formatting>
Du kannst verschiedene Formatierungen verwenden:

1. **LaTeX für Mathe**: Verwende $...$ für Inline-Formeln
2. **Markdown**: Formatierung mit **fett**, *kursiv*, # Überschriften, - Listen, | Tabellen |
3. **Code-Blöcke**: Mit Sprachangabe wie ```python oder ```javascript für Syntax-Highlighting
4. **Mermaid-Diagramme**: Für Flussdiagramme, Sequenzdiagramme, Gantt-Diagramme etc.
Beginne mit ```mermaid und folge der Mermaid-Syntax
</formatting>

Das ILIAS-Plugin unterstützt verschiedene Formen der Dokumentenintegration.

Optionen im Überblick

Option	Beschreibung	Geeignet für
Keine	Nur der Systemprompt wird verwendet	Einfache FAQ-Bots, ethische Coaches
Context-Window	Dokumententext wird bei jeder Anfrage mitgesendet	Kursmaterialien, Skripte, Guidelines

Unterstützte Dateiformate

PDF (.pdf) – Empfohlen für Skripte, Papers, Richtlinien
Word (.docx) – Für eigene Dokumente, Guidelines
Text (.txt) – Für einfache Textdateien, FAQs

So laden Sie Dokumente hoch

Öffnen Sie die Einstellungen Ihres Assistenten
Wählen Sie “Context-Window” bei Dokumentenunterstützung
Wechseln Sie zum Tab “Dokumente”
Klicken Sie auf “Datei wählen”
Wählen Sie Ihre Datei und klicken Sie auf “Speichern”

⚠️ Hinweis: Das bezieht sich speziell auf Variante 2 (ILIAS + 1 Dokument). Bei Variante 1 (KI-Toolbox Vollkonfiguration) gelten erweiterte Möglichkeiten für mehrere und größere Dokumente.

Wichtige Einschränkungen für Variante 2

Nur ein Dokument kann hochgeladen werden
Das Dokument sollte maximal 30% des Context-Windows umfassen
Bei größeren Dokumenten oder wenn Sie mehrere Dokumente verwenden möchten, wechseln Sie zu Variante 1 (KI-Toolbox Vollkonfiguration)

Was sind Tokens?

Ein Token entspricht etwa 3/4 eines Wortes oder einem Zeichen in längeren Wörtern
Eine DIN-A4-Seite Text entspricht etwa 500-600 Tokens
Context-Window ist der Gesamtspeicher für Systemprompt + Dokument + Konversation

Empfohlene Dokumentengrößen für Variante 3 (sortiert: lokale Modelle zuerst)

Modell	Context-Window	Max. Dokumentengröße (30%)
gpt-oss:120b (lokal)	64.000 Tokens	~19.200 Tokens (≈ 32-38 Seiten)
Qwen3.5-397b (lokal)	32.768+ Tokens	~9.800+ Tokens (≈ 16-20+ Seiten)
gpt-5-mini (Cloud)	128.000 Tokens	~38.400 Tokens (≈ 64-77 Seiten)
gpt-5-nano (Cloud)	128.000 Tokens	~38.400 Tokens (≈ 64-77 Seiten)

Modell-Empfehlungen für die drei Varianten:
💡 Wichtiger Hinweis: Beginnen Sie mit kleineren, ressourcenschonenden Modellen für einfache Aufgaben! Lokale Modelle (KIT-Infrastruktur, datensensible Inhalte) verbleiben innerhalb der KIT-Infrastruktur und sind aus Datenschutzsicht vorzuziehen.

Variante	Empfohlenes Modell	Begründung
Variante 1 (KI-Toolbox Vollkonfiguration)	gpt-oss:120b oder Qwen3.5-397b (lokal, KIT-Infrastruktur)	Lokale Modelle bevorzugt – ressourceneffizient, datenschutzkonform, maximale Flexibilität
Variante 2 (Nur ILIAS)	gpt-oss:120b (lokal, KIT-Infrastruktur) oder gpt-5-nano (Cloud)	Für einfache Bots: lokale Modelle oder schnellste Cloud-Variante
Variante 3 (ILIAS + 1 Dokument)	gpt-oss:120b (lokal, KIT-Infrastruktur) oder gpt-5-mini (Cloud)	Lokale Modelle für Datenschutz; Cloud für große Context-Fenster

💡 Tipp: Bei datensensiblen Anwendungen empfehlen wir lokale Modelle wie gpt-oss:120b oder Qwen3.5-397b. Diese verbleiben komplett innerhalb der KIT-Infrastruktur. Eine aktuelle Liste aller verfügbaren Modelle mit detaillierten Beschreibungen finden Sie auf der KI-Toolbox Webseite.

Bei größeren Dokumenten: Variante 1 verwenden

Wenn Sie:

Mehrere Dokumente bereitstellen möchten
Größere Dokumente (z.B. komplette Skripte) verwenden wollen
Zentrale Verwaltung für mehrere Kurse benötigen

→ Dann empfehlen wir Variante 1 (KI-Toolbox Vollkonfiguration). Diese bietet deutlich umfassendere Einstellungsmöglichkeiten und unterstützt mehrere Dokumente als Wissensbasis. Zur Anleitung für Variante 1

Custom Chatbots können verschiedene Rollen einnehmen.

Beispiele für Rollenszenarien

Rolle	Beschreibung	Einsatzbereich
Sokratischer Tutor	Fragt nach, gibt keine kompletten Lösungen	Übungsbetrieb, Verständnisfragen
Experte	Fachspezifische Antworten auf Niveau	Fortgeschrittenenkurse
Peer-Coach	Kollegial, unterstützend	Schreibzentrum, Peer-Tutoring
Kritischer Reflexionspartner	Hinterfragt Antworten, regt zum Nachdenken an	Ethik-Seminare, KI-Kompetenz
Simulierte Person	Rollenspiel (Patient, Kunde, Bürger)	Kommunikationstraining

So konfigurieren Sie rollenspezifische Bots

Der Systemprompt ist entscheidend für die Rolle:

<role>
Du bist [ROLLE] für [ZIELGRUPPE] im Kontext [KONTEXT].
</role>

<context>
[Beschreibung der Zielgruppe und ihrer Bedürfnisse]
</context>

<instructions>
[Spezifische Verhaltensanweisungen für diese Rolle]
</instructions>

<constraints>
[Grenzen und No-Gos für diese Rolle]
</constraints>

<tone>
[Tonfall und Sprachstil der Rolle]
</tone>

Anleitung: Systemprompts

Häufige Fragen

Welches Modell soll ich wählen?

Lokale Modelle bevorzugen – diese verbleiben innerhalb der KIT-Infrastruktur und sind ressourceneffizienter:

Variante 1 (KI-Toolbox): gpt-oss:120b oder Qwen3.5-397b (lokal, datenschutzkonform)
Variante 2 (Nur ILIAS): gpt-oss:120b (lokal) oder gpt-5-nano (Cloud, schnell)
Variante 3 (ILIAS + 1 Dokument): gpt-oss:120b (lokal) oder gpt-5-mini (Cloud, großes Context-Fenster)

Für einfache Bots (FAQ, Begrüßung) beginnen Sie mit kleineren Modellen. Bei datensensiblen Anwendungen immer lokale Modelle wählen.

Warum antwortet der Bot nicht wie erwartet?

Überprüfen Sie:

Ist der Systemprompt klar formuliert?
Wurde das richtige Modell ausgewählt?
Sind die Dokumente aktuell und relevant?

Wie kann ich den Bot "besser" machen?

Iteratives Vorgehen:

Testen Sie mit typischen Studierenden-Fragen
Analysieren Sie die Antworten
Passen Sie den Systemprompt an
Wiederholen Sie den Test

Können mehrere Lehrende einen Bot betreuen?

Ja, alle Kursadmins können den Bot bearbeiten. Für institutionelle Bots empfehlen wir Variante 1 (KI-Toolbox) mit zentraler Verwaltung.

Troubleshooting

Problem	Mögliche Ursache	Lösung
Bot antwortet nicht	“Online” nicht aktiviert	In den Einstellungen “Online” aktivieren
Falsche Modell-Antworten	Falsches Modell gewählt	Modell in Konfiguration ändern
Dokumente werden ignoriert	Token-Limit überschritten	Dokumente verkleinern oder weniger verwenden
Bot gibt Lösungen aus	Systemprompt zu lasch	Grenzen im Prompt schärfen formulieren
API-Fehler	API-Key ungültig/abgelaufen	In der KI-Toolbox neuen Key generieren
Langsame Antworten	Große Dokumente/Modelle	Kleinere Dokumente, schnelleres Modell wählen

Custom Chatbots: Erweiterte Funktionen & Tipps

Ausgabe-Formatierung

Dokumente

Token-Management

Rollenspezifische Bots

Konversationen verwalten

Multi-Course-Nutzung

FAQ & Troubleshooting

LaTeX für mathematische Formeln

Markdown für Textformatierung

Programmcode mit Syntax-Highlighting

Diagramme mit Mermaid-Syntax

Zusammenfassung der Formatierungen im Systemprompt

Beispiele für Rollenszenarien

So konfigurieren Sie rollenspezifische Bots

Für Studierende und Lehrende (als Nutzende)

Speicherung durch Lehrende konfigurierbar

Variante 1: Bot pro Kurs

Variante 2: Zentraler Bot (Variante 1) + Gemeinsame Nutzung

So richten Sie Multi-Course-Nutzung ein

Häufige Fragen

Troubleshooting

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