Diagramme mithilfe des ChatGPT Plugins “AI Diagrams” erstellen

Um bestimmte Abläufe zu visualisieren und so besser verstehen zu können, eignen sich Diagramme, die auch von Lehrenden sehr gerne genutzt werden, um etwa komplexe Prozesse anschaulich darzustellen. Die Erstellung solch eines Diagramms kann schon mal so einiges an Zeit in Anspruch nehmen und genau hier könnte das ChatGPT Plugin AI Diagram unterstützen. Innerhalb von ChatGPT per Texteingabe eine schicke Abbildung ausgeben lassen, diese herunterladen und dann im Rahmen der eigenen Lehre verwenden dürfen. So könnte effiziente Unterrichtsvorbereitungen gehen. Die Plugins sind nur für Premium-User verfügbar. Dazu im Plugin Store die gewünschte Erweiterung auswählen und kurz installieren. Bis maximal 3 Plugins in einem einzigen Chat sind möglich. Je nach Eingabe und analysierter Sinnhaftigkeit switchen die Anwendungen dann innerhalb dieses Chats ganz automatisch.

Prompt: “gib die interaktion eines Chatbots mit dem User und Large Language Model als abbildung aus. verwende unterschiedliche farbtöne”

Mit dieser Eingabe ist die obige Abbildung entstanden. Der untere Screenshot zeigt Euch eine weitere Version, die mit dem Prompt “gib einen anderen stil aus” generiert wurde. Es gibt also flexible Möglichkeiten bezüglich des Designs. Auch etwa 4 Diagramme hintereinander in unterschiedlichen Stilrichtungen sind machbar.

Nachdem das Plugin AI Diagrams seine Arbeit getan hat, könnt Ihr im Anschluss ChatGPT zum Beispiel für die Analyse dieser Abbildung nutzen. Mit dem Prompt “interpretiere die grafik bezüglich der abläufe” hat ChatGPT folgenden Output ausgegeben (Copy & Paste)

Output Start

Die Grafik, die ich zuvor erstellt habe, stellt den Interaktionsfluss zwischen einem User, einem Chatbot und einem Large Language Model dar. Hier ist eine Interpretation der Abläufe, wie sie in der Grafik dargestellt sind:

1. User sendet Anfrage: Der Prozess beginnt damit, dass der User eine Anfrage stellt. Dies könnte eine Frage, eine Befehlseingabe oder eine andere Form von Benutzerinteraktion sein, die eine Antwort oder Aktion erfordert.

2. Chatbot leitet Anfrage weiter: Nachdem der Chatbot die Anfrage des Users erhalten hat, leitet er sie an das Large Language Model weiter. In dieser Phase findet keine Verarbeitung oder Antwortgenerierung durch den Chatbot selbst statt; er fungiert als Vermittler zwischen dem User und dem Large Language Model.

3. Large Language Model verarbeitet Anfrage: Das Large Language Model empfängt die Anfrage und verarbeitet sie. Basierend auf seinem Training und seiner Programmierung generiert es eine angemessene Antwort oder führt eine erforderliche Aktion aus.

4. Chatbot sendet Antwort an User: Nachdem das Large Language Model die Antwort generiert hat, sendet es diese zurück an den Chatbot. Der Chatbot empfängt die Antwort und leitet sie an den User weiter.

5. User erhält Antwort: Schließlich erhält der User die Antwort vom Chatbot. Diese Antwort ist das Ergebnis der Verarbeitung durch das Large Language Model, vermittelt durch den Chatbot.

Zusammenfassend zeigt die Grafik einen klaren, linearen Ablauf, in dem der Chatbot als Schnittstelle zwischen dem User und dem Large Language Model dient, um Anfragen zu verarbeiten und Antworten zu generieren.

Output Ende

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