Ich habe angefangen, sie selbst zu bauen, weil ich an Tagen, an denen ich Trost brauchte, niemanden zum Reden hatte. Ich bin in der 12. Klasse und entwerfe und betreibe das Projekt allein.
Man kann direkt als Gast chatten, ohne Anmeldung oder E-Mail-Eingabe. Wenn man die Seite öffnet, fragt AIRU zuerst, wie es einem geht; sie merkt sich Gespräche und spricht einen beim Wiederkommen mit Namen an, um an frühere Themen anzuknüpfen.
Unterschiede zu bestehenden Diensten
Allzweck-Assistenten wie ChatGPT reagieren jedes Mal so, als würden sie ihr Gegenüber zum ersten Mal sehen, und Character-Chat-Dienste sind oft darauf ausgelegt, Immersion und Verweildauer zu erhöhen. AIRU geht in die entgegengesetzte Richtung: Kontinuität (Gedächtnis) ist der Kern, aber Erfolg wird so definiert, dass Nutzer den Dienst weniger benötigen. Formulierungen, die Abhängigkeit fördern, und Dark Patterns sind verboten.
Technische Details
Refraktions-Reflexions-Gate: Wenn eine Äußerung wie „Finde heraus, warum ich mich so fühle“ nur anhand eines Keywords („finde heraus“) an die Suche weitergeleitet wird, zerstört das den Moment, in dem eigentlich Trost gebraucht wird. Deshalb werden nur Anfragen, die einen Keyword-Trigger auslösen, direkt vor der Ausführung per sehr kleinem LLM-Aufruf erneut auf ihre Absicht bewertet; handelt es sich um eine dialogische Äußerung, wird die Suche abgebrochen. Scheitert die Bewertung, bleibt die bestehende Keyword-Entscheidung erhalten (fail-open). Die Struktur ist also keine Filterung nach der Generierung, sondern eine Neubewertung vor der Tool-Ausführung.
Gedächtnis: Strukturiertes Gedächtnis (Name, Vorlieben, laufender Kontext) und Rohtext-Archiv (SQLite + koreanische 2-Gramm-Ähnlichkeitssuche) sind getrennt. Sensible Gespräche werden standardmäßig nicht gespeichert, und Nutzer können sie selbst einsehen, bearbeiten und löschen.
Sicherheit: Bei erkannten Krisensignalen hat der Hinweis auf professionelle Stellen (integrierte Suizidpräventionsnummer 109) Vorrang. Die Grenze, dass es sich nicht um einen professionellen Dienst für psychische Gesundheit handelt, wird sowohl in der Oberfläche als auch in der Persona beibehalten.
Stack: FastAPI + Vanilla JS, Modelle per API bezogen (modellagnostisch), einzelner Droplet mit Docker/Caddy, 296 Regressionstests, integrierte Messung der Retention anonymer Kohorten.
Da es sich um eine frühe Beta handelt, gibt es noch viele Schwächen. Insbesondere verbessere ich gerade die Qualität des ersten Gesprächs und die Conversion Rate des Einstiegsscreens. Wenn Sie es ausprobieren und mir unnatürliche Stellen nennen, werde ich sie berücksichtigen. Ich sehe mir keine Rohtexte persönlicher Gespräche an, sondern prüfe nur anonyme Kennzahlen.
Konkretes Beispiel
Als ein Nutzer nach einem bestimmten Lied fragte, führte AIRU zwar eine Websuche aus, gab aber weiterhin völlig falsche Antworten. In den Logs zeigte sich: Die Suche wurde ausgeführt, aber der Suchbegriff war das Problem. Bei der Anschlussfrage „Sag mir, worum es in dem Stück geht“ wurde ohne das Thema aus dem vorherigen Gespräch (den Liedtitel) nach „worum es in dem Stück geht“ gesucht. Inzwischen ist es so korrigiert, dass bei erkannten Verweisen („das Stück“) das Stichwort aus der vorherigen Äußerung gefunden und zusammengesetzt wird. Im Betrieb habe ich gelernt, dass die Erzeugung von Suchbegriffen für Anschlussfragen eine versteckte Schwierigkeit dieser Art von Dienst ist.
Vorrichtungen für den Ein-Personen-Betrieb
Da ich allein arbeite, habe ich Regeln statt Menschen arbeiten lassen: automatisierte Daten-Snapshots und Integritätsprüfungen vor dem Deployment, physische Trennung der Logs für echte Nutzer, Evaluation, Betreiber und Bot-Traffic (weil meine eigenen Tests einmal die Metriken verfälscht haben) sowie vollständige Regressionstests vor jedem Deployment.
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