{"id":11578,"date":"2025-02-28T21:26:04","date_gmt":"2025-02-28T21:26:04","guid":{"rendered":"https:\/\/news.dream.press\/news\/?post_type=announcement&#038;p=11578"},"modified":"2025-05-06T17:04:17","modified_gmt":"2025-05-06T17:04:17","slug":"wie-wir-einen-ki-gesttzten-geschftsplan-generator-mit-langgraph-langchain-entwickelt-haben-de","status":"publish","type":"announcement","link":"https:\/\/news.dream.press\/news\/de\/announcements\/wie-wir-einen-ki-gesttzten-geschftsplan-generator-mit-langgraph-langchain-entwickelt-haben-de\/","title":{"rendered":"Wie Wir Einen KI-gest\u00fctzten Gesch\u00e4ftsplan-Generator Mit LangGraph &#038; LangChain Entwickelt Haben"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Dieser Beitrag ist <strong>Teil 1<\/strong> einer vierteiligen Serie. Stelle sicher, dass Du die anderen Beitr\u00e4ge der Serie ansiehst, um tiefer in unseren <strong>AI-gesteuerten Gesch\u00e4ftsplanersteller<\/strong> einzutauchen.<br>Teil 1: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-built-an-ai-powered-business-plan-generator-using-langgraph-langchain\/\">Wie wir einen AI-gesteuerten Gesch\u00e4ftsplanersteller mit LangGraph &amp; LangChain entwickelt haben<\/a><br>Teil 2: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-optimized-ai-business-plan-generation-speed-vs-quality-trade-offs\/\">Wie wir die AI-Gesch\u00e4ftsplangenerierung optimiert haben: Geschwindigkeit vs. Qualit\u00e4ts-Kompromisse<\/a><br>Teil 3: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-created-273-unit-tests-in-3-days-without-writing-a-single-line-of-code\/\">Wie wir in 3 Tagen 273 Unit-Tests erstellt haben, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben<\/a><br>Teil 4: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/ai-evaluation-framework-how-we-built-a-system-to-score-and-improve-ai-generated-business-plans\/\">AI-Bewertungsframework \u2013 Wie wir ein System entwickelt haben, um AI-erstellte Gesch\u00e4ftspl\u00e4ne zu bewerten und zu verbessern<\/a><\/em><\/p>\n\n\n<p>Beim Aufbau eines KI-gest\u00fctzten Gesch\u00e4ftsplan-Generators haben wir von Grund auf mit <strong>LangChain<\/strong> und <strong>LangGraph<\/strong> begonnen, da wir ein agentisches Framework ben\u00f6tigten, das komplexe Workflows handhaben kann. Im Gegensatz zu unserem vorherigen Projekt, dem <strong>Business Advisor<\/strong> \u2014 einem Chat-basierten Agenten, der auf OpenAI&#8217;s SDK und pipeline-basierter Verarbeitung beruhte \u2014 erforderte dieses neue Projekt einen <strong>strukturierten, mehrstufigen KI-Workflow<\/strong>, um Gesch\u00e4ftspl\u00e4ne dynamisch zu generieren und zu verfeinern.<\/p>\n\n\n<p id=\"a238\">Unser Produktteam hat die Kernfunktionalit\u00e4t wie folgt definiert:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Benutzer w\u00fcrden ein&nbsp;<strong>Gesch\u00e4ftsinterview<\/strong>&nbsp;durchf\u00fchren, bei dem sie strukturierte Fragen beantworteten.<\/li>\n\n\n\n<li>Jedes&nbsp;<strong>Frage-Antwort-Paar<\/strong>&nbsp;w\u00fcrde spezifischen Abschnitten im Gesch\u00e4ftsplan zugeordnet.<\/li>\n\n\n\n<li>Benutzer k\u00f6nnten sp\u00e4ter Antworten aktualisieren, was eine&nbsp;<strong>Regenerierung<\/strong>&nbsp;der betroffenen Abschnitte ausl\u00f6sen w\u00fcrde.<\/li>\n\n\n\n<li>Das System war darauf ausgelegt, &nbsp;<strong>zuk\u00fcnftige dom\u00e4nenspezifische Agenten<\/strong> zu unterst\u00fctzen, wie etwa Spezialisten f\u00fcr Finanzmodellierung oder Marktforschung.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<p id=\"66cf\">Angesichts des zunehmenden Trends von&nbsp;<strong>Multi-Agenten-AI-Workflows<\/strong>&nbsp;in Gesch\u00e4ftsanwendungen haben wir unser System mit modularen, skalierbaren AI-Komponenten strukturiert, die effizient zusammenarbeiten k\u00f6nnen, w\u00e4hrend sie&nbsp;<strong>Genauigkeit, Konsistenz und Anpassungsf\u00e4higkeit<\/strong>&nbsp;sicherstellen.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cccb\">Warum Wir Uns F\u00fcr LangChain &amp; LangGraph Entschieden Haben<\/h2>\n\n\n<p id=\"0807\">Der Aufbau einer komplexen, von KI angetriebenen Anwendung erforderte mehr als nur einfache LLM-Abfragen. Wir ben\u00f6tigten:<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modellunabh\u00e4ngige Architektur<\/strong>: Die F\u00e4higkeit, zwischen OpenAI-Modellen, Claude und sogar lokalen LLMs ohne gro\u00dfe Umschreibungen zu wechseln.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Graphbasierte Ausf\u00fchrung<\/strong>: Eine M\u00f6glichkeit, Arbeitsabl\u00e4ufe dynamisch zu strukturieren und starre Pipelines zu vermeiden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Zustandsspeicher<\/strong>: Die F\u00e4higkeit des Systems, Zwischenergebnisse \u00fcber Schritte hinweg zu behalten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Skalierbarkeit<\/strong>: Die Flexibilit\u00e4t, in Zukunft mehr spezialisierte KI-Agenten hinzuzuf\u00fcgen.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"02c9\">LangChain und LangGraph erm\u00f6glichten diese F\u00e4higkeiten durch <strong>gerichtete azyklische Graphen (DAG)-basierte<\/strong> Workflows, die komplexe Interaktionen zwischen mehreren Verarbeitungsknoten erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n<p id=\"c4e1\">Obwohl wir nicht sofort dom\u00e4nenspezifische Agenten implementiert haben, haben wir das System so entworfen, dass es zuk\u00fcnftige KI-Modelle unterst\u00fctzt, die sich auf <strong>finanzielle Prognosen, rechtliche Konformit\u00e4t oder Marktanalyse<\/strong> spezialisieren, um sicherzustellen, dass das Framework flexibel bleibt.<\/p>\n\n\n<p id=\"cd36\">Ein Haupttrend, den wir identifiziert haben, war die zunehmende Einf\u00fchrung von&nbsp;<strong>Multi-Agenten-KI-Workflows<\/strong>&nbsp;in komplexen Gesch\u00e4ftsanwendungen. Unternehmen wie LinkedIn und Uber haben erfolgreich agentenbasierte Architekturen eingesetzt, um Betrieb und Entscheidungsfindung zu verbessern. Inspiriert davon haben wir unser System so gestaltet, dass mehrere KI-Knoten dynamisch zusammenarbeiten k\u00f6nnen, um sicherzustellen, dass jeder Verarbeitungsschritt unabh\u00e4ngig optimiert werden kann, w\u00e4hrend eine nahtlose Integration aufrechterhalten wird.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"96a4\">Implementierung des AI-Workflows<\/h2>\n\n\n<p id=\"bf08\">Die Kernarchitektur bestand aus:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Nutzerantworten aus dem Interview<\/strong>&nbsp;als strukturierte Daten gespeichert.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>LangGraph-basierter Workflow<\/strong>&nbsp;der Aufgaben dynamisch an relevante KI-Knoten weiterleitete.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Eine hybride Modellauswahlstrategie<\/strong>, die es erm\u00f6glichte, verschiedene Aufgaben von unterschiedlichen OpenAI-Modellen bearbeiten zu lassen (GPT-4o f\u00fcr detaillierte Abschnitte, GPT-4o-mini f\u00fcr allgemeine Entw\u00fcrfe).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ein hybrider Generierungsansatz<\/strong>, bei dem einige Abschnitte&nbsp;<strong>individuell f\u00fcr Genauigkeit<\/strong> generiert wurden, w\u00e4hrend andere in&nbsp;<strong>Bl\u00f6cken f\u00fcr Effizienz<\/strong> verarbeitet wurden.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"1dce\">Schritt-F\u00fcr-Schritt Zerlegung Der Abl\u00e4ufe<\/h2>\n\n\n<p id=\"4917\">Unser Workflow zur Erstellung von Gesch\u00e4ftspl\u00e4nen umfasste mehrere aufeinanderfolgende Schritte:<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Entwurfsknoten<\/strong>&nbsp;\u2014 Generiert einen ersten Entwurf des Gesch\u00e4ftsplans basierend auf Benutzerantworten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bewertungsknoten<\/strong>&nbsp;\u2014 Bewertet den Entwurf, identifiziert L\u00fccken und Verbesserungsbereiche.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nachbewertungs-Verfeinerung<\/strong>&nbsp;\u2014 Passt den Entwurf basierend auf dem Bewertungsfeedback an.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Endg\u00fcltige Erstellung<\/strong>&nbsp;\u2014 Erstellt die finale Version, die Vollst\u00e4ndigkeit und Koh\u00e4renz sicherstellt.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"e349\">Dieser mehrstufige Ansatz gew\u00e4hrleistete eine <strong>progressive Verfeinerung<\/strong> des Gesch\u00e4ftsplans, anstatt sich auf einen einzelnen Durchlauf der KI-Generierung zu verlassen. Aufgrund von Leistungsbeschr\u00e4nkungen haben wir dies jedoch sp\u00e4ter zu einem <strong>einstufigen Generierungsprozess<\/strong> vereinfacht aus Gr\u00fcnden der Benutzerfreundlichkeit, wor\u00fcber wir in einem zuk\u00fcnftigen Artikel diskutieren werden.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"82ae\">Beispiel F\u00fcr Graphbasierte Verarbeitung<\/h2>\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted has-black-color has-text-color has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\"><br>    graph TD;<br>        A[Nutzerinterview] --&gt; B[Entwurfserstellung];<br>        B --&gt; C[Bewertung];<br>        C --&gt; D[Nachbewertungsverfeinerung];<br>        D --&gt; E[Endg\u00fcltiger Gesch\u00e4ftsplan];<br><br><\/pre>\n\n\n<p id=\"7e79\">Diese Struktur veranschaulicht, wie Aufgaben durch verschiedene Stufen flie\u00dfen und so eine modulare und skalierbare Ausf\u00fchrung gew\u00e4hrleistet wird.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"d6d4\">Beispiel: Verwendung Von Tool-Aufrufen F\u00fcr Strukturierte Erzeugung<\/h2>\n\n\n<p id=\"ec96\">Eine unserer wichtigsten Entscheidungen war es, das <strong>Tool Calling<\/strong> im strengen Modus von OpenAI zu nutzen. Dies erm\u00f6glichte es den KI-Modellen, mit strukturierten Funktionen zu interagieren und <strong>vorhersehbare, formatierte Antworten<\/strong> zu erzwingen, wodurch Halluzinationen reduziert wurden.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"d534\">Beispiel F\u00fcr Toolaufruf: Erstellen Von Gesch\u00e4ftsplanabschnitten<\/h3>\n\n\n<pre class=\"wp-block-code has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\"><code>\n       import { StructuredToolWithStrict } from 'langchain\/tools';\n       import { z } from 'zod';\n\n<\/code><\/pre>\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\">const sectionsSchema = z.object({\n  sections: z.array(\n    z.object({\n      id: z.string().describe('Die ID des Abschnitts'),\n      slug: z.string().describe('Der Template-Slug f\u00fcr diesen Abschnitt'),\n      content: z.string().describe('Der generierte Inhalt f\u00fcr diesen Abschnitt')\n    })\n  ).describe('Eine Reihe von Abschnitten des Gesch\u00e4ftsplans')\n}).strict();\nexport class GenerateBusinessPlanSections extends StructuredToolWithStrict {\n  name = 'generate_sections';\n  description = 'Erzeugt strukturierte Abschnitte des Gesch\u00e4ftsplans basierend auf Benutzereingaben.';\n  schema = sectionsSchema;\n  async _call(input) {\n    return { sections: input.sections }; \/\/ AI-generierter Inhalt, bereitgestellt als Tool-Argumente\n  }\n}<\/pre>\n\n\n<p id=\"5de7\">Die Verwendung von&nbsp;<strong>Zod zur Schemavalidierung<\/strong>&nbsp;stellte sicher, dass die Antworten immer wohlgeformt und typsicher waren, wodurch Parsierfehler reduziert und eine&nbsp;<strong>automatisierte Validierung<\/strong>&nbsp;von AI-generierten Inhalten erm\u00f6glicht wurde.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"9979\">Herausforderungen &amp; LangChain-\u00c4nderungen<\/h2>\n\n\n<p id=\"feed\">Trotz der Vorteile von LangChain und LangGraph stie\u00dfen wir auf mehrere Hindernisse, die benutzerdefinierte Anpassungen erforderten:<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>LangChain-Einschr\u00e4nkungen<\/strong>&nbsp;\u2192 Fehlender strenger Modus f\u00fcr Tool-Aufrufe und mangelnde Unterst\u00fctzung f\u00fcr das Streaming von Tool-Ausgaben. Wir haben LangChains eingebaute Funktionen erweitert, um strengere Ausgabebedingungen durchzusetzen und LangGraph modifiziert, um das inkrementelle Streaming von strukturierten Antworten zu erm\u00f6glichen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mangelhafte LangChain-Dokumentation<\/strong>&nbsp;\u2192 Wir mussten h\u00e4ufig den Quellcode von LangChain lesen und analysieren, da die Dokumentation unzureichend war, was die Implementierung verlangsamte und das Debugging erschwerte.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Probleme mit der Codequalit\u00e4t<\/strong>&nbsp;\u2192 Bestimmte Bereiche der LangChain-Implementierung waren wartungsintensiv, was uns dazu veranlasste, Schl\u00fcsselkomponenten zu \u00fcberarbeiten und zu optimieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Performance-Engp\u00e4sse mit OpenAI\u2019s Assistants API<\/strong>&nbsp;\u2192 Anfangs verwendeten wir die Assistants API, stellten jedoch fest, dass die Thread-Erzeugung erhebliche Latenz verursachte und zus\u00e4tzliche unstrukturierte Nachrichten in Tool-Aufrufen die Antwortzeiten verlangsamten. Letztendlich wechselten wir zur Chat API f\u00fcr strukturierte Antworten und verbesserten die Effizienz.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"864f\">Um diese zu adressieren, haben wir eine spezielle <strong>OpenAIAssistantRunnable<\/strong> entwickelt, eine spezialisierte Komponente basierend auf der bestehenden Implementierung von LangChain, jedoch erweitert um Streaming, strikte Toolaufrufe und mehrstufige Workflows zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"67b4\">Endg\u00fcltige Architekturanpassung<\/h2>\n\n\n<p id=\"1a33\">Obwohl die urspr\u00fcngliche Architektur der Operationen intakt blieb, haben wir die Anzahl der Verarbeitungsschritte von <strong>mehreren Iterationen zu einer Einzelschrittgenerierung<\/strong> reduziert, um die Geschwindigkeit und Benutzererfahrung in der endg\u00fcltigen Version zu verbessern.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"9d01\">Wichtige Erkenntnisse<\/h2>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>LangChain + LangGraph waren unerl\u00e4sslich<\/strong>&nbsp;aber erforderten tiefgreifende Anpassungen f\u00fcr strukturierte Antworten und Werkzeugaufrufe.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hybride Generierungsans\u00e4tze<\/strong>&nbsp;\u2014 die Kombination von Einzel- und Stapelverarbeitung \u2014 erm\u00f6glichten es uns, <strong>Genauigkeit und Effizienz<\/strong> auszubalancieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Strukturierte Antworten und Schema-Validierung<\/strong>&nbsp;verbesserten die Qualit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit der KI-Ausgabe erheblich.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ein mehrstufiger Verarbeitungsansatz<\/strong>&nbsp;wurde anfangs verwendet, aber aufgrund von Leistungseinschr\u00e4nkungen wurde eine <strong>vereinfachte einstufige Generierung<\/strong>&nbsp;implementiert.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Optimierung der KI-Ausf\u00fchrungsgeschwindigkeit<\/strong>&nbsp;durch den Wechsel von der Assistants-API zur Chat-API reduzierte drastisch die Generierungszeit, w\u00e4hrend strukturierte Antworten erhalten blieben.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"5db2\">Probiere Unser AI-gesteuertes Business-Suite Aus<\/h2>\n\n\n<p id=\"eee3\">Erlebe die vollen F\u00e4higkeiten unserer von KI angetriebenen Gesch\u00e4ftstools, die auf <strong>DreamHost<\/strong> aufgebaut und gehostet sind. Von der Gesch\u00e4ftsplanung bis zur Inhaltsproduktion, unsere Suite von KI-Tools ist darauf ausgelegt, Unternehmern und Unternehmen zu helfen, ihre Abl\u00e4ufe zu optimieren.<\/p>\n\n\n<p id=\"be88\">DreamHost-Kunden k\u00f6nnen <a href=\"https:\/\/panel.dreamhost.com\/index.cgi?tree=ai.dashboard#\/business-planner\">hier<\/a> klicken, um zu beginnen und unseren <strong>AI-gesteuerten Gesch\u00e4ftsplan-Generator<\/strong>&nbsp;und andere AI-Tools zu erkunden. <\/p>\n\n\n<p><em>Dieser Beitrag ist <strong>Teil 1<\/strong> einer vierteiligen Serie. Schau Dir unbedingt die anderen Beitr\u00e4ge der Serie an, um einen tieferen Einblick in unseren <strong>mit KI betriebenen Gesch\u00e4ftsplan-Generator<\/strong> zu erhalten.<br>Teil 1: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-built-an-ai-powered-business-plan-generator-using-langgraph-langchain\/\">Wie wir einen KI-betriebenen Gesch\u00e4ftsplan-Generator mit LangGraph &amp; LangChain entwickelt haben<\/a><br>Teil 2: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-optimized-ai-business-plan-generation-speed-vs-quality-trade-offs\/\">Wie wir die Erstellung von KI-Gesch\u00e4ftspl\u00e4nen optimiert haben: Geschwindigkeit gegen\u00fcber Qualit\u00e4tsabw\u00e4gungen<\/a><br>Teil 3: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-created-273-unit-tests-in-3-days-without-writing-a-single-line-of-code\/\">Wie wir in 3 Tagen 273 Unit-Tests erstellt haben, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben<\/a><br>Teil 4: <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/ai-evaluation-framework-how-we-built-a-system-to-score-and-improve-ai-generated-business-plans\/\">KI-Bewertungsframework \u2013 Wie wir ein System entwickelt haben, um KI-erzeugte Gesch\u00e4ftspl\u00e4ne zu bewerten und zu verbessern<\/a><\/em><\/p>\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dieser Beitrag ist Teil 1 einer vierteiligen Serie. 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