KNIME-Webinar mit Rebecca Schwarz
Das Thema: Wie können mithilfe von KNIME Prompte automatisiert erstellt, angereichert und direkt bei OpenAI abgefragt werden?
- Die gesamte Aufzeichnung ist hier kostenfrei abrufbar: >> zur Aufzeichnung >>
- Den gesamten Workflow zur Arbeit in der eigenen KNIME-Umgebung gibt es hier: >> zum Workflow >>
- Grundlage des Webinars war der passende Artikel in der Website Boosting #90, der im Februar 2025 erschienen ist: >> zum Artikel >>
Hinweise zum Workflows
Zur kurzen Intro stellen wir euch hier vor, um was es in dem Workflow geht und was zu beachten ist, um den Workflow einwandfrei durchzuführen.
Um den Workflow selbst zu verwenden wird Folgendes benötigt:
- Installation der KNIME-Umgebung ab Version 5.0
- API-Key zu OpenAI
SEO-Anwendungsfall für den Workflow
Im Beispiel des Workflows geht es darum, dass OpenAI anhand von gegebenen URLs den Seiteninhalt analysieren und einordnen soll, ob es sich bei den Inhalten, um transaktionale oder informationale Inhalte handelt.
Im Prompt wird definiert, welche Kriteren es für diese Klassifizierung gibt.
Das Ziel soll sein, dass OpenAI als Antwort ausschließlich die Antwort „transaktional“ zurückgibt, wenn die Seite als transaktional eingeordnet wird und als Antwort „informational“ liefert, wenn die Seite als informational eingeordnet wird.
Selbstverständlich kann der Workflow ganz leicht auf andere Anwendungsfälle umgebaut werden.
Aufbau des Workflows
Der Workflow teils sich in fünf Bereiche auf, die hier kurz skizziert werden.
Teil 1: Einlesen der Daten
Zunächst wird ein READER-Knoten benötigt, um Daten ins Tool einzulesen.
Sind die Daten nicht als Datei vorhanden, kann auch auf einen TABLE-CREATOR zurückgegriffen werden. Hiermit können einfach aus der Zwischenablage Daten in die KNIME-Umgebung eingefügt werden.
Die Daten, die hier eingefügt werden, sind URLs, die später für die Generation der Prompts benötigt werden.
Teil 2: Prompts generieren
Nun wird eine neue Spalte für das Datenset erstellt, die den definierte Prompt beinhaltet.
Im nächsten Schritt wird dann mit Hilfe der STRING MANIPULATION der allgemeine Prompt je Zeile mit der URL des Datensets der entsprechenden Spalte angereichert.
Das Ergebnis ist, dass in jeder Zeile der Tabelle ein Prompt existiert, in welchem eine URL mit angegeben ist, die zur Analyse des Prompts untersucht werden soll.
Teil 3: Verbindung zu OpenAI herstellen
Sind alle Prompts vorbereitet, wird nun die Verbindung zu OpenAI hergestellt.
Dazu sind drei Knoten notwendig. Zunächst wird der eigene API-Key eingegeben und dann an OpenAI verifiziert. Als Nächstes wird noch das passende Modell gewählt, mit welchem die Prompts abgefragt werden sollen.
Hier ist es sinnvoll zu recherchieren, welches Modell für den eigenen Anwendungsfall tatsächlich benötigt wird. Denn je nach Wahl des Modells fallen auch die Kosten pro Abfrage höher oder niedriger aus.
Teil 4: Prompts an OpenAI schicken & abfragen
Damit die Prompts nicht alle einzeln abgefragt werden müssen, wird nun eine Schleife gebaut. Mithilfe dieses gegenannten Loops, werden alle Zeilen des Datensatzes nacheinander abgefragt, solange bis keine weiteren Daten mehr im Datenset vorhanden sind.
Bei einer großen Datenmenge kann das auch mal mehrere Minuten in Anspruch nehmen.
Tipp: Für einen ersten Test sollte erstmal ein kleines Datenset verwendet werden. Das spart Zeit und Kosten. Denn an den Prompts muss unter Umständen immer nochmal etwas nachjustiert werden, um zum gewünschten Ergebnis zu kommen.
Teil 5: Aufbereitung der Daten
Der letzte Schritt besteht darin die Daten in eine ordentiche und lesbare Form zu bringen.
Somit werden zum Beispiel keine unnötigen Daten mitgeschleppt und die Spalten des Datensets werden so benannt, dass auch im Nachhinein noch nachvollziehbar ist, was hier eigentlich analysiert wurde.
Ist alles wie gewünscht aufbereitet, werden die Daten über einen WRITER-Knoten in das gewünschte Dateiformat gebracht. So kann die Auswertung dann zum Beispiel als Excel-Datei ganz einfach mit KollegInnen geteilt werden.
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Rebecca Schwarz
SEO CONSULTANT
Mein Interesse für Online-Marketing und seine vielen Facetten wurden schon früh geweckt. Bereits während meines Studiums der Informationswissenschaft an der Hochschule Darmstadt fiel meine Wahl durch erfolgreiche Projekte und erste Berufserfahrungen auf die Suchmaschinenoptimierung. Hier habe ich gerade durch das Zusammenspiel aus Technik, Marketing, Kreativität und dem analytischen Denken meine Leidenschaft gefunden. In meiner Rolle als SEO-Consultant stelle ich mich immer wieder gerne neuen Herausforderungen, um mein Wissen praktisch anzuwenden und in der Zusammenarbeit mit Kunden Erfolge zu erzielen.
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