In diesem Artikel führt Rebecca Schwarz den KNIME-Workflow aus der letzten Ausgabe #93 wie angekündigt weiter. Dort wurde beschrieben, wie Vektor-Embeddings von Seiteninhalten mithilfe des Screaming Frog generiert werden können. Anschließend wurden die Inhalte aufgrund dieser Embeddings in KNIME geclustert. Um den Workflow nun zu ergänzen, soll jetzt sichtbar gemacht werden, um welche Themen es sich bei den gebildeten Clustern handelt. Dafür wird in den Workflow ein gewünschtes LLM (Large Language Model) angebunden bzw. über eine API angezapft. Im Workflow werden die Informationen der verschiedenen Cluster in einen Prompt eingebunden und an das LLM übergeben. Als Antwort gibt das LLM je ein Thema für jedes Cluster zurück. Das hilft, zu erkennen, wie eine KI die einzelnen Seiten eines Webauftritts thematisch einordnet, und lässt erkennen, ob der Content vom Website-Betreiber auch den richtigen Themenclustern zugeordnet wird.
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