Dialog System

Ein Dialog System ist ein KI-System, das natürlichsprachliche Konversationen mit Menschen führen kann — von einfachen task-orientierten Bots bis zu den heutigen offenen Konversationssystemen wie ChatGPT.

Die Evolution umfasst drei Generationen. Regelbasiert: ELIZA (1966) nutzte Pattern Matching. AIML-Bots definierten Frage-Antwort-Paare manuell. Kein Verständnis, aber manchmal überraschend überzeugend.

Intent-basiert: Dialogflow (Google), Rasa, Amazon Lex. Diese Systeme erkennen die Absicht des Nutzers (Intent: „Flug buchen") und die relevanten Entitäten (Datum, Destination) und führen vordefinierte Aktionen aus. Sie funktionieren gut in geschlossenen Domänen (Kundenservice, Bestellungen) und schlecht bei Freiform-Gesprächen.

LLM-basiert: ChatGPT, Claude, Gemini. Diese Systeme generieren Antworten durch autoregressive Textvervollständigung, ohne vordefinierte Intents oder Regeln. Sie beherrschen offene Konversation, aber „verstehen" den Dialog nicht im menschlichen Sinne — sie produzieren statistisch plausible Fortsetzungen.

Die technischen Herausforderungen moderner Dialog-Systeme: Multi-Turn-Kohärenz (der Bot muss sich an den Gesprächsverlauf erinnern), Grounding (Verknüpfung mit externem Wissen und Fakten), Personalisierung (Anpassung an den individuellen Nutzer) und Handlungsfähigkeit (Tool Use — der Bot kann Aktionen auslösen, nicht nur Text produzieren).

Die Architektur verschiebt sich: Moderne Dialog Agents kombinieren ein LLM für Sprachverständnis und -generierung mit externen Tools (API-Aufrufe, Datenbankzugriff, Web-Suche) und einem Orchestrierungsframework (LangChain, Semantic Kernel).