AI Python Prüfungen

Teilprüfungen aus dem KI-Python-Modul meiner Weiterbildung zur KI-Entwicklung (August 2025).

Prüfungsübersicht

Prüfung	Thema	Technologien
Teilprüfung 1	Regelbasierter Chatbot mit Intent-Recognition, Entity-Extraktion und Kontextverwaltung	Python, Regex
Teilprüfung 2	Multi-Channel Chatbot über Telegram und Web	Python, Flask, Telegram Bot API, wttr.in API, pytest

Architektur – Multi-Channel Chatbot

multi_channel_chatbot/
├── bot/
│   └── telegram_bot.py      # Telegram Bot mit Polling-Loop
├── webapp/
│   ├── app.py               # Flask REST API
│   ├── templates/
│   │   └── index.html       # Web-Frontend
│   └── static/
│       └── script.js        # Async JavaScript
├── shared/
│   └── logic.py             # Gemeinsame Logik für beide Kanäle
├── tests/
│   └── test_bot_logic.py    # pytest Tests mit Mocking
└── config.py                # Konfiguration via .env

Highlights

• Dual-Channel Architektur – Telegram und Web teilen dieselbe Logik
• Parametrisierte pytest Tests mit @pytest.mark.parametrize
• HTTP-Mocking mit unittest.mock.patch – kein echtes Internet nötig
• @pytest.fixture für saubere Testisolation
• Regelbasierte NLP-Pipeline mit Kontextverwaltung
• Mehrstufiger Reservierungsdialog mit Datum- und Zeitverständnis

Installation

1. Abhängigkeiten installieren:

   pip install flask python-telegram-bot requests python-dotenv pytest
   

2. .env Datei anhand von .env.example erstellen

3. Telegram Bot starten:

   python bot/telegram_bot.py
   

4. Flask App starten:

   python webapp/app.py
   

5. Tests ausführen:

   pytest tests/
   

Hinweis

Die .env Datei mit den API Keys wird nicht im Repository gespeichert.

Technologien

• Sprache: Python 3
• Frameworks: Flask, pytest
• APIs: Telegram Bot API, wttr.in
• IDE: PyCharm

Weiterbildung

Dieses Repository ist Teil der Weiterbildung KI-Entwicklung (Juni – Dezember 2025).