Für fortgeschrittene Benutzer, die ihre lokale KI von einem „Chatbot“ zu einem „hocheffizienten Produktivitätstool“ aufrüsten möchten, bietet dieser Leitfaden einen praktischen Weg zum Aufbau eines KI-Workflows mit realen Ausführungsfunktionen:

1. Bereitstellung in der Umgebung: Wählen Sie ein geeignetes lokales Großmodell (LLM) für Ihre Hardware aus und schließen Sie die Installation ab.
2. Rollendefinition: Legen Sie Ihre berufliche Identität mithilfe der Systemaufforderung fest, um das Gefühl einer lockeren Konversation zu vermeiden.
3. Erweiterung der Fähigkeiten: Konfigurieren Sie RAG (Retrieval Enhanced Generation), um auf eine private Wissensbasis zuzugreifen und das Problem der KI-Illusion zu lösen.
4. Tool-Integration: Verbinden Sie AI über API oder Plugins mit dem lokalen Dateisystem und Anwendungen von Drittanbietern.
5. Closed-Loop-Verifizierung: Entwicklung eines spezifischen Aufgabensatzes zur Realisierung der Transformation vom Dialog zur automatisierten Zustellung.