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So verwenden Sie GenAI für Rapid Prototyping und MVP-Entwicklung


So verwenden Sie GenAI für Prototyping und MVPs

Die Fähigkeit, schnell vom Konzept zu einem brauchbaren Produkt zu gelangen, ist von unschätzbarem Wert. Hier kommt General AI (GenAI) ins Spiel, das die frühen Phasen der Produktentwicklung revolutioniert – insbesondere während der Prototypenentwicklung und der Erstellung eines Minimum Viable Product (MVP) . Wir verwenden die Idee eines „KI-Sprachassistenten für Karten“ und veranschaulichen, wie GenAI nicht nur den Ideenfindungsprozess beschleunigen, sondern auch Innovation und Effizienz in die Produktentwicklung bringen kann. Dieser Blog soll einen detaillierten Fahrplan für die Nutzung von GenAI bei der Umwandlung einer visionären Idee in ein funktionales MVP bieten und Projektmanager, Entwickler und Innovatoren mit umsetzbaren Erkenntnissen für jede Produktentwicklung ausstatten.

 

Schritt 1: Identifizieren der Kernfunktionen Ihrer Software

Eingabeaufforderung: Erstellen Sie eine Liste der Kernfunktionen für einen KI-Sprachassistenten für die Kartennavigation

Antwort: Bei einem KI-Sprachassistenten, der speziell für die Kartennavigation entwickelt wurde, sollten die Kernfunktionen darauf ausgerichtet sein, das Benutzererlebnis zu verbessern, die Navigationsgenauigkeit zu verbessern und eine nahtlose Interaktion zu ermöglichen. Hier ist eine detaillierte Liste der Kernfunktionen, die ein solcher Assistent idealerweise besitzen sollte:

1. Sprachaktivierte Befehle : Ermöglichen Sie Benutzern, Suchvorgänge durchzuführen, die Navigation zu starten und die App freihändig zu steuern, indem sie die Verarbeitung natürlicher Sprache zum Verstehen und Ausführen von Befehlen nutzen.

2. Navigation und Verkehrsmeldungen in Echtzeit : Bieten Sie den Benutzern die effizientesten Routen basierend auf der aktuellen Verkehrslage, Straßensperrungen und anderen Echtzeitfaktoren.

3. Dynamische Routenneukalibrierung : Automatisches Vorschlagen alternativer Routen als Reaktion auf unerwartete Verkehrsbedingungen oder Benutzeranfragen, um sicherzustellen, dass immer der optimale Weg verfügbar ist.

4. Suchfunktion : Ermöglicht Benutzern die Suche nach bestimmten Zielen, Sonderzielen oder Unternehmen nach Namen oder Kategorie (z. B. Restaurants, Tankstellen, Parkplätze).

5. Standortfreigabe und Live-Tracking : Ermöglicht Benutzern, ihren aktuellen Standort oder Reiseverlauf mit vertrauenswürdigen Kontakten zu teilen, was die Sicherheit und Koordination verbessert.

6. Eingabehilfefunktionen : Bieten Sie sehbehinderten Benutzern verbesserte Eingabehilfeoptionen, wie beispielsweise eine detaillierte sprachgeführte Navigation und akustische Hinweise.

7. Mehrsprachige Unterstützung : Bietet Unterstützung für mehrere Sprachen, sodass Benutzer in ihrer bevorzugten Sprache mit dem Sprachassistenten interagieren können.

8. Integration mit lokalen Geschäftsinformationen : Zeigen Sie relevante Informationen zu interessanten Orten an, einschließlich Öffnungszeiten, Kontaktdaten und Benutzerbewertungen.

9. Anpassbare Einstellungen : Ermöglicht Benutzern, Einstellungen für Routenoptionen (z. B. Vermeidung von Mautstraßen, Bevorzugung von Autobahnen), Spracheinstellungen und andere Personalisierungsfunktionen festzulegen.

10. Offline-Navigation : Bietet die Möglichkeit, Karten und Navigationsdaten für die Nutzung ohne Internetverbindung herunterzuladen und so Zuverlässigkeit in Gebieten mit schlechter Netzabdeckung zu gewährleisten.

11. Sicherheitswarnungen : Bietet Warnungen vor Geschwindigkeitsbegrenzungen, Radarkameras und gefährlichen Straßenbedingungen in der Zukunft.

12. Umweltfreundliche Routenplanung : Schlagen Sie die kraftstoffeffizientesten Routen vor, um den CO2-Fußabdruck zu reduzieren und nachhaltige Fahrpraktiken zu fördern.

13. Parkhilfe : Unterstützt Benutzer bei der Suche nach verfügbaren Parkplätzen in der Nähe ihres Ziels, einschließlich Informationen zu Preisen und Einschränkungen.


Die Einbindung dieser Funktionen in einen KI-Sprachassistenten für Karten erfüllt nicht nur die grundlegenden Bedürfnisse der Benutzer, sondern verbessert durch intelligente, benutzerfreundliche Interaktionen auch das gesamte Navigationserlebnis.

 

Um die Funktionen Ihres AI Voice Assistant für Maps zu priorisieren, analysieren Sie zunächst das Benutzerfeedback und die Markttrends, um wesentliche Funktionen zu identifizieren. Sprechen Sie Ihre Zielgruppe durch Umfragen und Betatests an, um ihre wichtigsten Bedürfnisse herauszufinden. Führen Sie parallel dazu Marktforschung durch, um Chancen zu erkennen und Angebote der Konkurrenz zu bewerten. Nutzen Sie diese Daten, um Funktionen in „Must-have“, „Nice-to-have“ und „zukünftige Ergänzungen“ zu kategorisieren, wobei Sie sich auf die Auswirkungen auf die Benutzer, die technische Machbarkeit und die Marktdifferenzierung konzentrieren. Dieser iterative Prozess, der durch fortlaufendes Feedback und Marktanalysen geleitet wird, stellt sicher, dass Ihr Produkt den Benutzererwartungen entspricht.

 

Schritt 2: UI-Ideen mit GenAI generieren

Aufforderung: Erstellen Sie ein UI-Konzept für einen KI-Sprachassistenten für Karten mit Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit

Antwort: Für einen KI-Sprachassistenten, der für Karten entwickelt wurde und bei dem Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit im Vordergrund stehen, sollte das UI-Konzept intuitive Designelemente integrieren, die eine reibungslose Interaktion für alle Benutzer ermöglichen, auch für Benutzer mit Zugänglichkeitsanforderungen. Hier ist eine detaillierte Beschreibung des UI-Konzepts:


Startbildschirm
  • Minimalistisches Design : Der Startbildschirm bietet eine klare, übersichtliche Oberfläche mit einer auffälligen Sprachbefehlstaste in der Mitte. Diese Taste ist in einer Kontrastfarbe gestaltet, um die Aufmerksamkeit des Benutzers zu erregen.

  • Anzeige für Sprachaktivierung : Eine visuelle Anzeige (z. B. ein Mikrofonsymbol) pulsiert, wenn der Sprachassistent aktiv ist, und gibt den Benutzern so eine klare Rückmeldung, dass das System bereit ist, Sprachbefehle zu empfangen.

  • Schnellzugriffsmenü : Ein diskretes Wischmenü unten enthält Symbole für häufig verwendete Funktionen wie Lieblingsziele, letzte Suchvorgänge und Einstellungen, auf die mit einfachen Gesten zugegriffen werden kann.


Feedback zur Sprachinteraktion
  • Transkription auf dem Bildschirm : Während der Benutzer spricht, werden seine Worte in Echtzeit oben auf dem Bildschirm transkribiert. So wird sichergestellt, dass die Befehle des Benutzers richtig empfangen werden.

  • Bestätigung und Aktionen : Sobald ein Befehl verstanden wurde, fasst der Assistent die Aktion kurz zusammen („Zum Main Street Café navigieren“), bevor er sie ausführt, wobei visuelle Hinweise die Sprachrückmeldung ergänzen.


Navigationsoberfläche
  • Kontrastreiche Karten : Die Karte nutzt kontrastreiche Farben, um Straßen, Orientierungspunkte und Richtungen deutlich hervorzuheben und so für Benutzer mit Sehbehinderungen das Verständnis zu erleichtern.

  • Große, klare Schriftarten : Der gesamte Text, einschließlich Straßennamen und Wegbeschreibungen, wird in großen, lesbaren Schriftarten mit ausreichendem Kontrast zum Hintergrund angezeigt.

  • Zoomen und Scrollen auf Gestenbasis : Benutzer können mithilfe von Pinch-Gesten einfach hinein- und herauszoomen und mit Wischbewegungen durch die Karte scrollen, wodurch die Notwendigkeit präzisen Tippens minimiert wird.


Zugänglichkeitsfunktionen
  • Voice-Over-Beschreibungen : Für sehbehinderte Benutzer begleiten detaillierte Voice-Over-Beschreibungen jedes UI-Element und jede Aktion und bieten so ein umfassendes akustisches Navigationserlebnis.

  • Haptisches Feedback : Während der Navigation macht haptisches Feedback (Vibrationen) den Benutzer auf bevorstehende Abbiegungen oder Benachrichtigungen aufmerksam und bietet so eine zusätzliche Orientierungsebene.

  • Anpassbare UI-Elemente : Benutzer können die Größe von UI-Elementen und die Kontrasteinstellungen an ihre visuellen Vorlieben anpassen und so sicherstellen, dass die App für ein breiteres Spektrum visueller Fähigkeiten zugänglich ist.


Personalisierung und Einstellungen
  • Einfache Personalisierung : Über ein vereinfachtes Einstellungsmenü können Benutzer Spracheinstellungen, das Erscheinungsbild der Karte und Routeneinstellungen anpassen, ohne durch komplexe Optionen navigieren zu müssen.

  • Eingabehilfen-Einstellungen : Spezielle Eingabehilfen-Einstellungen ermöglichen es Benutzern, das Navigationserlebnis an ihre Bedürfnisse anzupassen, einschließlich Text-to-Speech-Geschwindigkeit, Schriftgrößen und Kontrasteinstellungen.


Interaktion mit Points of Interest (POIs)
  • POI-Details per Sprachbefehl : Benutzer können nach Details zu interessanten Orten fragen (z. B. „Erzählen Sie mir etwas über den Central Park“) und erhalten gesprochene Informationen sowie einfache, leicht lesbare Karten, die mit Details wie Öffnungszeiten, Bewertungen und Kontaktinformationen aufpoppen.


Bei der Entwicklung dieses UI-Konzepts für einen KI-Sprachassistenten für Karten lag der Fokus auf Einfachheit, Intuitivierung und Inklusivität, um sicherzustellen, dass Benutzer aller Fähigkeiten effizient und komfortabel navigieren können.

 

Um mit Ihrem Designteam effektiv Ideen für die Benutzeroberfläche zu sammeln, veranstalten Sie eine gemeinsame Sitzung, in der von GenAI generierte Konzepte diskutiert werden. Fördern Sie offenes und konstruktives Feedback, damit die Teammitglieder Erkenntnisse zu Benutzerfreundlichkeit, ansprechendem Design und technischer Umsetzung austauschen können. Nutzen Sie visuelle Hilfsmittel wie die generierten Bilder, um Kreativität anzuregen und sicherzustellen, dass die Diskussion fokussiert bleibt. Sorgen Sie für eine integrative Atmosphäre, in der unterschiedliche Perspektiven willkommen sind, und verbessern Sie so die Tiefe und Breite der Brainstorming-Sitzung. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die vielversprechendsten Ideen verfeinert und sowohl an die Benutzererwartungen als auch an die übergeordneten Ziele des Projekts angepasst werden, wodurch der Entwicklungsprozess in Richtung eines benutzerzentrierten und innovativen MVP gelenkt wird.

 

Schritt 3: Skizzieren von Wireframes und visuellen Mock-ups

Eingabeaufforderung: Erstellen Sie einen Drahtrahmen für den Hauptnavigationsbildschirm eines KI-Sprachassistenten für Karten.

Antwort:


Von GenAI generiertes Bild für UX Wireframe

Hier ist der Drahtmodell des Hauptnavigationsbildschirms eines KI-Sprachassistenten für Karten. Dieses Design konzentriert sich auf Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit und verfügt über eine zentrale Sprachbefehlsschaltfläche, eine minimalistische Benutzeroberfläche mit Suchleiste, Schnellzugriffsschaltflächen für Favoriten, aktuelle Suchvorgänge und Einstellungen sowie einen Abschnitt für Echtzeit-Verkehrsinformationen und Routenoptionen. Das übersichtliche Layout mit klaren Abgrenzungen soll eine intuitive Benutzernavigation erleichtern.

 

Um diese Wireframes zu einem detaillierteren Design zu verfeinern, beginnen Sie damit, Benutzerfeedback und Erkenntnisse aus Usability-Tests zu integrieren, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Verbessern Sie das Wireframe, indem Sie Farbschemata, Typografie und hochpräzise UI-Elemente hinzufügen, die zu Ihrer Markenidentität passen und die Benutzererfahrung verbessern. Testen und iterieren Sie diese Designs iterativ mit Ihrer Zielgruppe


Schritt 4: Entwickeln Sie Ihr MVP

Eingabeaufforderung: Identifizieren Sie die wichtigsten Funktionen, die in die MVP-Version des AI Voice Assistant für Maps aufgenommen werden sollen.

Antwort: Für die MVP-Version eines KI-Sprachassistenten für Maps ist die Konzentration auf einen schlanken, aber wirkungsvollen Funktionsumfang von entscheidender Bedeutung. Hier sind die wichtigsten Funktionen, die ein Gleichgewicht zwischen Kernfunktionalität und Benutzererfahrung herstellen:

1. Sprachaktivierte Suche und Befehle : Ermöglicht Benutzern, Kartensuchen durchzuführen und die Navigation mithilfe von Sprachbefehlen zu starten, sodass die Anwendung auch unterwegs zugänglich ist.

2. Navigation und Verkehrsmeldungen in Echtzeit : Bietet Benutzern die effizientesten Routen auf Grundlage der aktuellen Verkehrsbedingungen, einschließlich der Möglichkeit, Routen als Reaktion auf Änderungen im Verkehrsmuster anzupassen.

3. Dynamische Routenneukalibrierung : Bietet die Funktion, automatisch alternative Routen vorzuschlagen und anzupassen, wenn die aktuelle Strecke aufgrund von Staus oder Straßensperrungen weniger effizient wird.

4. Freihändige Ortssuche : Ermöglicht Benutzern, interessante Orte wie Tankstellen, Restaurants und Parkplätze über Sprachbefehle zu finden, und macht so den Suchvorgang noch bequemer.

5. Einfache, intuitive Benutzeroberfläche : Gestalten Sie die Benutzeroberfläche minimalistisch und legen Sie den Schwerpunkt auf die Sprachinteraktion. So stellen Sie sicher, dass Benutzer ohne umfangreiche manuelle Eingaben durch die Funktionen der App navigieren können.

6. Einfache Offline-Navigation : Integrieren Sie eine Funktion, die das Herunterladen von Karten und Routen für die Offline-Verwendung ermöglicht und so Bereiche mit schlechter oder keiner Internetverbindung berücksichtigt.

7. Mehrsprachige Unterstützung : Bietet Unterstützung für mehrere Sprachen bei der Spracherkennung und den Antworten, um einer vielfältigen Benutzerbasis gerecht zu werden.

8. Funktionen zur Barrierefreiheit : Integrieren Sie Voiceover und Optionen für große Texte für sehbehinderte Benutzer, um sicherzustellen, dass die App für alle zugänglich ist.


Diese Funktionen bilden die Grundlage für ein funktionales und wettbewerbsfähiges MVP und konzentrieren sich auf das, was Benutzer am meisten von einem KI-Sprachassistenten für Karten benötigen. Sie adressieren zentrale Navigationsherausforderungen und stellen gleichzeitig sicher, dass das Produkt zugänglich und benutzerfreundlich bleibt. Die Priorisierung dieser Funktionen für die MVP-Phase ermöglicht eine solide und fokussierte Produkteinführung mit Raum für Erweiterungen auf der Grundlage von Benutzerfeedback und technologischen Fortschritten.

 

Priorisieren Sie bei der Auswahl von Funktionen für das MVP Ihres AI Voice Assistant für Maps diejenigen mit dem größten potenziellen Einfluss auf die Benutzerzufriedenheit und der Machbarkeit der Implementierung. Beginnen Sie mit der Bewertung der Fähigkeit jeder Funktion, ein zentrales Benutzerproblem zu lösen oder das Benutzererlebnis erheblich zu verbessern. Dazu gehört die Bewertung der Benutzernachfrage durch Feedback, Umfragen und Marktanalysen. Berücksichtigen Sie gleichzeitig die technische und ressourcenmäßige Machbarkeit jeder Funktion und konzentrieren Sie sich darauf, was innerhalb Ihrer Zeit- und Budgetbeschränkungen realistisch entwickelt und getestet werden kann. Funktionen, die ein Gleichgewicht zwischen hohem Benutzerwert und praktischem Entwicklungsaufwand herstellen, sollten für das MVP priorisiert werden, um eine robuste Grundlage für Ihr Produkt zu gewährleisten, das die Benutzeranforderungen erfüllt und gleichzeitig skalierbar und kostengünstig bleibt.

 

Schritt 5: Identifizierung der erforderlichen Tools und Dienste

Eingabeaufforderung: Empfehlen Sie Entwicklungstools und -dienste zum Erstellen eines KI-Sprachassistenten für Karten

Antwort: Die Erstellung eines KI-Sprachassistenten für Karten erfordert die Integration verschiedener Technologien, von der Spracherkennung bis hin zu Kartendiensten. Hier ist eine Liste empfohlener Entwicklungstools und -dienste, die Sie für die Erstellung einer umfassenden und effizienten Lösung in Betracht ziehen sollten:


Spracherkennung und -verarbeitung
  • Google Cloud Speech-to-Text : Bietet leistungsstarke und genaue Spracherkennungsfunktionen, ideal für die Umwandlung von Sprachbefehlen des Benutzers in Text.

  • Amazon Alexa Skills Kit : Bietet eine Sammlung von Tools und APIs zum Erstellen sprachgesteuerter Funktionen und ermöglicht so die Erstellung ansprechender Benutzerinteraktionen.

Verstehen natürlicher Sprache (NLU)
  • IBM Watson Assistant : Bietet erweiterte NLU-Funktionen, um den Kontext und die Absicht hinter Benutzerbefehlen zu verstehen und so natürlichere Interaktionen zu ermöglichen.

  • Rasa : Ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen für automatisierte text- und sprachbasierte Konversationen, das eine anpassbare und skalierbare Konversations-KI ermöglicht.


Karten- und Navigationsdienste
  • Google Maps Platform : Bietet umfassende Karten-, Routen- und Ortsinformationen, die für die Bereitstellung der wichtigsten Navigationsfunktionen Ihrer App unverzichtbar sind.

  • Mapbox : Bietet umfassende Karten- und Standortdienste mit anpassbarem Kartendesign und ist somit eine vielseitige Wahl für die Erstellung einzigartiger Navigationserlebnisse.


Entwicklungsframeworks und -plattformen
  • Flutter : Ein UI-Toolkit von Google zum Erstellen nativ kompilierter Anwendungen für Mobilgeräte, das Web und den Desktop aus einer einzigen Codebasis, das schnelle Entwicklungszyklen und eine Vielzahl vorgefertigter Widgets bietet.

  • React Native : Ermöglicht Ihnen die Erstellung mobiler Apps mit JavaScript und React und erleichtert die Entwicklung einer nahtlosen Benutzeroberfläche mit Hot Reloading und einem breiten Ökosystem an Bibliotheken.


Cloud-Dienste und -Infrastruktur
  • AWS (Amazon Web Services) : Bietet eine breite Palette an Tools und Services für Cloud Computing, einschließlich Rechenleistung, Datenbankspeicher und Inhaltsbereitstellung, und unterstützt so eine skalierbare und flexible App-Entwicklung.

  • Microsoft Azure : Bietet eine breite Palette an Cloud-Diensten, darunter KI- und maschinelles Lernen, IoT und Analysefunktionen, geeignet zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen in einem globalen Netzwerk.


Kontinuierliche Integration und Bereitstellung
  • Jenkins : Ein Open-Source-Automatisierungsserver, der es Entwicklern ermöglicht, die Erstellungs-, Test- und Bereitstellungsphasen ihres Entwicklungsprozesses zu automatisieren.

  • GitHub Actions : Bietet CI/CD-Funktionen direkt in Ihrem GitHub-Repository und vereinfacht den Workflow für die Codeintegration und -bereitstellung.


Die Auswahl der richtigen Kombination dieser Tools und Dienste hängt von Ihren spezifischen Projektanforderungen, Ihrem Budget und dem technischen Know-how Ihres Entwicklungsteams ab. Das Ziel besteht darin, einen Stack auszuwählen, der nicht nur eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung ermöglicht, sondern auch Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und ein nahtloses Benutzererlebnis gewährleistet.

 

Wenn Sie Entwicklungs- und Bereitstellungstools für Ihren AI Voice Assistant auswählen, sollten Sie Tools bevorzugen, die sich gut in Ihren vorhandenen Stack integrieren lassen und starken Community-Support bieten. Bewerten Sie ihre Skalierbarkeit, um sicherzustellen, dass sie Ihr Projekt bei dessen Wachstum unterstützen können, und berücksichtigen Sie ihre Kosteneffizienz, um sie an Ihr Budget anzupassen. Sicherheitsfunktionen sind entscheidend, also wählen Sie Tools, die Ihre Anwendungs- und Benutzerdaten schützen. Dieser strategische Ansatz hilft Ihnen bei der Auswahl von Tools, die eine effiziente Entwicklung ermöglichen, Skalierbarkeit ermöglichen und Sicherheit gewährleisten.

 

Schritt 6: Erstellen des ersten Features

Eingabeaufforderung: Geben Sie die Schritte zur Implementierung der ersten Funktion „Sprachaktivierte Suche und Befehle“ an. Geben Sie nur den Entwicklungsteil aus Architektur, Umgebungseinrichtung, Codierung und Implementierung an. Geben Sie tatsächliche Details an.

Antwort: Wenn man sich ausschließlich auf die Entwicklungsaspekte der Implementierung der Funktion „Sprachaktivierte Suche und Befehle“ für einen KI-Sprachassistenten für Karten konzentriert, ist eine detaillierte Planung und Ausführung in den Phasen Architekturdesign, Umgebungseinrichtung und Codierung erforderlich. Hier ist ein verfeinerter Ansatz:


Architektur-Design
  • Interaktionsmodell definieren : Entwerfen Sie ein Sprachinteraktionsmodell, das Absichten (was Benutzer tun möchten), Äußerungen (wie Benutzer ihre Absicht ausdrücken) und Slots (Variablen innerhalb der Äußerungen) umfasst. Für eine Maps-Anwendung könnten Absichten „FindLocation“, „StartNavigation“ und „TrafficUpdate“ sein.

  • Wählen Sie einen Spracherkennungsdienst : Entscheiden Sie sich für eine zuverlässige Spracherkennungs-API oder einen zuverlässigen Spracherkennungsdienst wie Google Cloud Speech-to-Text, um gesprochene Befehle in Text umzuwandeln. Diese Wahl hängt von den Anforderungen an Genauigkeit, Sprachunterstützung und Skalierbarkeit ab.

  • Integrieren Sie NLP (Natural Language Processing) : Integrieren Sie einen NLP-Dienst wie Dialogflow oder Amazon Lex, um den Kontext der Benutzerbefehle aus dem transkribierten Text zu analysieren und zu verstehen.

  • Backend-Integration : Entwerfen Sie das Backend, um Anfragen der Sprachverarbeitungslogik zu verarbeiten, relevante Daten (z. B. Kartenstandorte, Navigationsrouten) abzurufen und an den Benutzer zurückzugeben.


Einrichten der Entwicklungsumgebung
  • SDKs und APIs : Installieren Sie die erforderlichen SDKs für die ausgewählten Spracherkennungs- und NLP-Dienste. Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf die für Kartendaten und Navigationsdienste erforderlichen APIs haben.

  • Entwicklungstools : Richten Sie Ihre IDE mit Unterstützung für die Programmiersprache Ihres Backends (z. B. Visual Studio Code für JavaScript/TypeScript, IntelliJ IDEA für Java) und Versionskontrolle (z. B. Git) ein.

  • Lokale Testumgebung : Konfigurieren Sie eine lokale Testumgebung, die die Produktionsumgebung einschließlich aller Server, Datenbanken und Dienste nachahmt, um eine nahtlose Entwicklung und Prüfung zu ermöglichen.


Kodierung und Implementierung

  • Erkennung der Sprachaktivierung : Implementieren Sie eine Funktion zum Lauschen auf Sprachbefehle, entweder durch ein Aktivierungswort oder eine bestimmte Benutzeraktion (z. B. Drücken einer Taste).

  • Codebeispiel (Pseudocode):

javascriptCopy code
// Start listening for voice input when the user activates the voice command button voiceCommandButton.onclick = () => { voiceRecognitionService.startListening(); }; 
  • Sprachbefehle verarbeiten :

  • Verwenden Sie die Spracherkennungs-API, um Spracheingaben in Text umzuwandeln.

  • Senden Sie den Text an den NLP-Dienst, um die Absicht zu analysieren und alle erforderlichen Parameter (z. B. Ortsnamen) zu extrahieren.

  • Codebeispiel (Pseudocode):

javascriptCopy code
// Process voice input and handle the recognized intent voiceRecognitionService.onResult = (text) => { nlpService.processText(text).then(handleIntent); }; 
  • Befehle ausführen :

  • Führen Sie basierend auf der erkannten Absicht die entsprechende Aktion aus, z. B. die Suche nach einem Standort oder das Starten der Navigation, und geben Sie dem Benutzer Feedback.

  • Codebeispiel (Pseudocode):

javascriptCopy code
// Example function to handle intents function handleIntent(intent) { switch (intent.type) { case 'FindLocation': mapsService.searchLocation(intent.parameters.locationName).then(showResults); break; case 'StartNavigation': navigationService.beginNavigation(intent.parameters.destination).then(updateUI); break; // Additional cases for other intents } } 

Dieser optimierte Ansatz konzentriert sich auf die wesentlichen Entwicklungsaufgaben, die erforderlich sind, um die Funktion „Sprachaktivierte Suche und Befehle“ zum Leben zu erwecken und eine robuste, benutzerfreundliche Implementierung in Ihrem AI Voice Assistant für Karten sicherzustellen.

 

Gehen Sie beim Entwickeln, Testen und Verfeinern der Funktion „Sprachaktivierte Suche und Befehle“ und beim anschließenden Anwenden desselben Prozesses auf andere Funktionen iterativ vor. Beginnen Sie mit einer grundlegenden Implementierung und verbessern Sie dann die Funktionalität basierend auf Feedback. Führen Sie Unit-Tests zur Prüfung der Komponentenzuverlässigkeit durch und verwenden Sie CI/CD für optimiertes Testen und Bereitstellen. Sammeln Sie Benutzerfeedback direkt in der App, um Verbesserungen zu steuern. Stellen Sie sicher, dass die Tests reale Bedingungen abdecken, um die Robustheit der Funktionen zu validieren, einschließlich der Barrierefreiheit.


Schritt 7: Bereitstellungstools für die Produktionsaufnahme

Eingabeaufforderung: So stellen Sie den AI Voice Assistant für Maps auf Cloud-Plattformen für den Produktionseinsatz bereit. Geben Sie die erforderlichen Tools und Schritte an.

Antwort: Für die MVP-Bereitstellung eines KI-Sprachassistenten für Karten auf einer Cloud-Plattform ist es wichtig, die Dinge einfach und dennoch effektiv zu halten. Hier ist ein optimierter Prozess, der sich auf das Wesentliche konzentriert:


1. Wählen Sie einen Cloud-Dienstanbieter
  • Empfohlen : Google Cloud Platform (GCP) aufgrund der starken Unterstützung von KI- und maschinellem Lernen-Diensten, die für einen Sprachassistenten von entscheidender Bedeutung sein können.


2. Stellen Sie Ihre Anwendung bereit
  • Tool : Google App Engine (GAE), eine vollständig verwaltete Plattform, die Bereitstellung und Skalierung vereinfacht. Aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit ist sie ideal für MVPs.

  • Prozess : Verpacken Sie Ihre Anwendung und stellen Sie sie dann mithilfe des Google Cloud SDK direkt in GAE bereit. GAE übernimmt die Bereitstellung, Ressourcenbereitstellung und Skalierung automatisch.


3. Datenbank einrichten
  • Tool : Firestore, eine flexible, skalierbare NoSQL-Cloud-Datenbank. Es lässt sich problemlos in GAE integrieren und unterstützt schnelle Entwicklungsanforderungen.

  • Vorgang : Erstellen Sie eine Firestore-Instanz in der Google Cloud-Konsole. Integrieren Sie sie mithilfe der SDKs von Google in Ihre Anwendung, um Datensynchronisierung in Echtzeit und Offline-Support zu ermöglichen.


4. Implementieren Sie die Sprachverarbeitung
  • Tool : Google Cloud Speech-to-Text zum Umwandeln von Sprachbefehlen in Text und Dialogflow für das Verständnis natürlicher Sprache.

  • Prozess : Integrieren Sie Cloud Speech-to-Text- und Dialogflow-APIs in Ihre Anwendung, um Spracheingaben des Benutzers zu verarbeiten und die Absichten des Benutzers zu verstehen.


5. Überwachung
  • Tool : Google Cloud Operations Suite zur Überwachung und Protokollierung. Es ist entscheidend, um die Leistung Ihres MVP im Auge zu behalten und Probleme schnell zu erkennen.

  • Prozess : Richten Sie grundlegende Überwachung und Protokollierung für Ihre GAE-Anwendung und Firestore-Datenbank ein. Verwenden Sie vorkonfigurierte Dashboards und Warnungen für wichtige Kennzahlen.


6. Sichern Sie Ihre Anwendung
  • Tool : Verwenden Sie Google Cloud IAM zur Verwaltung von Zugriffskontrollen und SSL zur Sicherung von Daten während der Übertragung.

  • Prozess : Stellen Sie durch die Konfiguration von IAM-Rollen sicher, dass Ihre GAE-Anwendung nur für autorisierte Benutzer zugänglich ist. SSL wird automatisch von GAE verwaltet und bietet sofort einsatzbereite sichere Verbindungen.


Bereitstellungsschritte:
  1. Bereiten Sie Ihre Anwendung vor : Stellen Sie sicher, dass Ihre Anwendung cloudfähig und entsprechend verpackt ist.

  2. In GAE bereitstellen : Verwenden Sie das Google Cloud SDK, um Ihre Anwendung in GAE bereitzustellen, und geben Sie dabei Ihre Projekt- und App-Details an.

  3. Firestore konfigurieren : Richten Sie Ihre Firestore-Datenbank ein, definieren Sie Ihr Datenmodell und integrieren Sie es in Ihre Anwendung.

  4. Integrieren Sie KI-Dienste : Fügen Sie Ihrer Anwendung Cloud Speech-to-Text und Dialogflow hinzu und konfigurieren Sie sie für die Verarbeitung von Spracheingaben.

  5. Überwachen und sichern : Richten Sie mit Google Cloud Operations eine grundlegende Überwachung ein und stellen Sie sicher, dass die IAM-Rollen richtig konfiguriert sind.


Mit dieser minimalen Einrichtung wird Ihr AI Voice Assistant MVP in der Cloud zum Laufen gebracht, sodass Sie sich auf das Testen der Kernfunktionen und das Sammeln von Benutzerfeedback für zukünftige Iterationen konzentrieren können.

 

Priorisieren Sie beim Einsatz eines KI-Sprachassistenten für Maps eine Bereitstellungsstrategie, die einfache Updates und minimale Ausfallzeiten unterstützt, z. B. die Verwendung automatisierter CI/CD-Pipelines für optimierte Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse. Entscheiden Sie sich aus Gründen der Skalierbarkeit für Cloud-basierte Dienste mit automatischen Skalierungsfunktionen, um unterschiedliche Lasten ohne manuelle Eingriffe effizient zu verwalten. Zu den Sicherheitsüberlegungen sollten die Implementierung robuster Authentifizierungs- und Autorisierungsmaßnahmen, die Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand sowie die regelmäßige Aktualisierung Ihrer Systeme zum Schutz vor Schwachstellen gehören.

 

Abschluss: Von der Definition der Kernfunktionen und der Generierung von UI-Ideen bis hin zur Erstellung von Wireframes und der Eingrenzung der Funktionen für ein MVP kann GenAI diese Prozesse nicht nur beschleunigen, sondern auch auf Schritt und Tritt Innovationen einbringen. Mit diesem Blog zum Thema „So verwenden Sie GenAI für Rapid Prototyping und MVP-Entwicklung“ ermutigen wir alle, in Ihren Projekten mit GenAI zu experimentieren. Nutzen Sie seine Möglichkeiten, um die Effizienz, Kreativität und Agilität Ihrer Entwicklungsprozesse zu steigern und den Weg für schnellere, innovativere Lösungen zu ebnen.

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