Wie man eine Social-Media-Plattform mit KI-gestütztem Kundenservice-Chatbot aufbaut

Erstellen Sie eine moderne Social-Media-Anwendung, die traditionelle soziale Netzwerkfunktionen mit einem leistungsstarken, KI-gesteuerten Kundenservice-Chatbot kombiniert. Dieses Projekt bietet ein nahtloses Nutzererlebnis, von der Inhaltsfreigabe bis zur sofortigen KI-unterstützten Unterstützung, alles auf einer skalierbaren und sicheren Plattform.

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Einfache Zusammenfassung

Bauen Sie einen intelligenten Kundenservice-Chatbot mit Sprachverarbeitungsfähigkeiten, der in eine funktionsreiche Social-Media-Anwendungsplattform integriert ist.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Entwicklung einer benutzerfreundlichen Social-Media-Plattform
Integration eines KI-gesteuerten Kundenservice-Chatbots mit Sprachverarbeitung
Sicherstellung von Skalierbarkeit, Sicherheit und Echtzeit-Funktionalität

Zielgruppe:

Social-Media-Nutzer, die nach einer neuen, innovativen Plattform suchen
Unternehmen, die nach integrierten Kundensupportlösungen suchen

Schlüsselmerkmale:

Benutzerregistrierung und Profilverwaltung
Inhaltsveröffentlichung und -freigabe
Soziale Interaktionen (Likes, Kommentare)
Echtzeit-Messaging
KI-gesteuerte Kundenservice-Chatbots
Push-Benachrichtigungen
Feed-Anpassung
Suchfunktionalität

Benutzeranforderungen:

Intuitive Benutzeroberfläche für einfache Navigation
Kurze Ladezeiten und reaktionsschnelles Design
Nahtlose Integration des Chatbots für schnelle Unterstützung
Datenschutzkontrollen und Datensicherheitsmaßnahmen
Plattformübergreifende Kompatibilität (Web und Mobil)

Benutzerflüsse

Neue Benutzerregistrierung:
- Benutzer klickt auf "Registrieren"
- Gibt persönliche Informationen ein
- Bestätigt E-Mail
- Erstellt Profil
- Erhält eine Einführungstour
Inhalte veröffentlichen:
- Benutzer navigiert zu "Beitrag erstellen"
- Lädt Medien hoch oder gibt Text ein
- Fügt Tags oder Erwähnungen hinzu
- Zeigt Beitrag in Vorschau an
- Veröffentlicht in den Feed
Chatbot-Interaktion:
- Benutzer greift über das Hilfemenü auf den Chatbot zu
- Gibt Abfrage ein oder wählt häufige Abfrage
- Chatbot verarbeitet mit NLP
- Liefert relevante Antwort oder leitet an menschliche Unterstützung weiter, wenn nötig

Technische Spezifikationen

Frontend:

React für komponentenbasierte UI-Entwicklung
Redux für Zustandsverwaltung
Styled-components für CSS-in-JS-Styling
React Router für Navigation

Backend:

Node.js mit Express für API-Server
Socket.io für Echtzeit-Kommunikation
Passport.js für Authentifizierung
Sequelize ORM für Datenbankinteraktionen

Datenbank:

PostgreSQL für relationale Datenspeicherung

KI/NLP:

TensorFlow.js für die NLP-Fähigkeiten des Chatbots
Vorgefertigte Modelle, die auf Kundenservicedaten verfeinert wurden

DevOps:

Docker für Containerisierung
Jenkins für CI/CD-Pipeline
ELK-Stack für Protokollierung und Überwachung

API-Endpunkte

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/users/:id
POST /api/posts
GET /api/posts
POST /api/comments
POST /api/likes
GET /api/messages
POST /api/messages
GET /api/notifications
POST /api/chatbot/query

Datenbankschema

Benutzer:

id (PK)
Benutzername
E-Mail
Passwort_Hash
Profilbild
Erstellt_am

Beiträge:

id (PK)
Benutzer_id (FK)
Inhalt
Media_URL
Erstellt_am

Kommentare:

id (PK)
Beitrag_id (FK)
Benutzer_id (FK)
Inhalt
Erstellt_am

Likes:

id (PK)
Beitrag_id (FK)
Benutzer_id (FK)
Erstellt_am

Nachrichten:

id (PK)
Absender_id (FK)
Empfänger_id (FK)
Inhalt
Erstellt_am

Benachrichtigungen:

id (PK)
Benutzer_id (FK)
Typ
Inhalt
Ist_gelesen
Erstellt_am

Dateistruktur

/src
  /components
    /Auth
    /Feed
    /Profile
    /Chatbot
    /Benachrichtigungen
  /pages
    Home.js
    Login.js
    Register.js
    Profile.js
    Nachrichten.js
  /api
    auth.js
    posts.js
    users.js
    chatbot.js
  /utils
    helpers.js
    validators.js
  /styles
    global.css
    theme.js
  /context
    AuthContext.js
    ChatbotContext.js
/public
  /assets
    images/
    icons/
/server
  /controllers
  /models
  /routes
  /middleware
  /config
  app.js
/tests
README.md
package.json
.env
.gitignore

Implementierungsplan

Projektaufbau (1 Woche)
- Repository initialisieren
- Projektstruktur einrichten
- Entwicklungsumgebung konfigurieren
Backend-Entwicklung (3 Wochen)
- Implementierung der Benutzerauthentifizierung
- Entwicklung der Kern-API-Endpunkte
- Datenbankeinrichtung und ORM-Integration
- Integration von WebSocket für Echtzeit-Funktionen
Frontend-Entwicklung (4 Wochen)
- Erstellung von React-Komponenten für alle Funktionen
- Implementierung von Zustandsverwaltung mit Redux
- Entwicklung eines responsiven UI/UX
Chatbot-Integration (2 Wochen)
- Training des NLP-Modells mit Kundenservicedaten
- Implementierung der Chatbot-Logik und -API
- Chatbot-Integration in das Frontend
Testen und Verfeinerung (2 Wochen)
- Durchführung von Unit- und Integrationstests
- Benutzerakzeptanztests durchführen
- Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung
Bereitstellung Vorbereitung (1 Woche)
- Einrichtung der CI/CD-Pipeline
- Konfiguration der Produktionsumgebung
- Erstellung von Dokumentation
Start und Überwachung (1 Woche)
- Bereitstellung in der Produktion
- Überwachung der Systemleistung und des Benutzer-Feedbacks
- Behandlung unmittelbarer Post-Launch-Probleme

Bereitstellungsstrategie

Containerisieren Sie die Anwendungskomponenten mit Docker
Stellen Sie das Backend auf AWS Elastic Beanstalk bereit
Hosten Sie das Frontend auf AWS S3 mit CloudFront CDN
Richten Sie Amazon RDS für PostgreSQL-Datenbank ein
Implementieren Sie AWS Elastic Cache für Sitzungsverwaltung
Verwenden Sie AWS Lambda für serverlosen Chatbot-Funktionalität
Konfigurieren Sie AWS CloudWatch für Überwachung und Warnungen
Implementieren Sie Blue-Green-Bereitstellung für unterbrechungsfreie Updates
Verwenden Sie AWS Route 53 für DNS-Management
Richten Sie tägliche Datenbankbackups in S3 ein

Designbegründung

React wurde für seine komponentenbasierte Architektur und das große Ökosystem ausgewählt
Node.js/Express für den Backend-Teil, um JavaScript im gesamten Stack beizubehalten
PostgreSQL wurde für seine Robustheit bei der Handhabung relationaler Daten und ACID-Konformität ausgewählt
WebSocket-Implementierung stellt sicher, dass Echtzeit-Funktionen reibungslos ablaufen
Containerisierung mit Docker vereinfacht die Bereitstellung und Skalierung
AWS-Dienste wurden für ihre Zuverlässigkeit und nahtlose Integration ausgewählt
TensorFlow.js für NLP ermöglicht die Verarbeitung auf der Client-Seite und reduziert die Serverbelastung
Responsive Design hat hohe Priorität, um plattformübergreifende Kompatibilität sicherzustellen
Modularer Dateiaufbau, um Wartbarkeit und Skalierbarkeit zu verbessern