Schulung · Workshop · Coaching · Beratung

Chatbots mit Next.js und AI SDK – Schulung

Intelligente Chatbots mit Next.js: Einstieg in moderne KI-Webentwicklung

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Chatbots mit Next.js: Sie bauen eine vollständige KI-Chat-Anwendung mit dem AI SDK – Streaming, wählbare Modellanbieter, Verläufe in IndexedDB mit Dexie, Zustand, Seitenleiste und automatische Titel, dazu Werkzeugaufrufe, Absicherung und Deployment.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Was gehört zu einem Chatbot in Next.js, außer dass er antwortet?

Ein Chatbot mit Next.js ist schnell gestartet: ein Eingabefeld, ein Route Handler, ein Aufruf an ein Sprachmodell. Zur Anwendung, die Menschen täglich nutzen, wird er erst durch das, was drumherum entsteht – Antworten, die Wort für Wort erscheinen und sich abbrechen lassen, Konversationen, die nach dem Neuladen noch da sind, eine Seitenleiste mit sprechenden Titeln statt „Neuer Chat 17“ und eine Fehlerbehandlung, die bei einem Zeitlimit des Anbieters nicht die ganze Unterhaltung verliert. Genau diese Anwendung bauen Sie im Seminar Schritt für Schritt, mit Next.js, TypeScript und dem AI SDK von Vercel.

Die Gliederung folgt dem Projekt. Nach Zielarchitektur und Setup mit App Router und Tailwind CSS binden Sie das AI SDK an: ein Route Handler mit streamText auf dem Server, useChat im Client. Das ursprünglich eingesetzte GPT-4o ersetzen wir durch ein aktuelles Modell, und weil das SDK anbieterunabhängig ist, tauschen Sie den Anbieter mit einer Zeile. Verläufe speichern Sie im Browser in IndexedDB, komfortabel über Dexie.js mit Schema, Indizes und useLiveQuery. Für Oberflächenzustand wie aktiven Chat und Einstellungen sorgt ein Store mit Zustand, die Seitenleiste listet alle Konversationen, und ein eigener Endpunkt erzeugt aus der ersten Nachricht einen kurzen Titel.

Gegenüber der ersten Fassung kommen drei Blöcke hinzu. Werkzeugaufrufe lassen den Chatbot Daten nachschlagen, statt sie zu erfinden. Ein Absicherungsmodul behandelt, was ein öffentlich erreichbarer Chat-Endpunkt aushalten muss: missbräuchliche Nutzung, Prompt Injection, Kosten. Zum Schluss bringen Sie die Anwendung auf Vercel oder einen eigenen Node.js-Server. Beim Programmieren arbeitet Claude Code im Terminal mit; ihm geben wir die eingesetzte AI-SDK-Version als Projektregel vor, damit er keine Muster aus älteren Releases mischt, und lassen ihn Dexie-Schemaänderungen nur als neue Version anlegen.

Als Beispiel dient ein Gäste-Chat für eine Jugendherberge, der Fragen zu Zimmern, Anreise und Hausordnung beantwortet und freie Betten nachschlägt. Wer bereits React und die Grundlagen von Next.js kennt, kommt ohne Vorbereitung mit; den Einstieg ins Framework bieten „Next.js für Einsteiger“ und „Next.js Grundlagen“, strukturierte Ausgaben, RAG und generative Oberflächen vertieft ein eigenes Seminar zu React-Oberflächen für die OpenAI-API.

Den ersten Chatbot hat man an einem Nachmittag. Die Arbeit beginnt am nächsten Morgen, wenn jemand fragt, wo der Verlauf von gestern geblieben ist, warum die Antwort mitten im Satz abbricht und wer die Rechnung des Modellanbieters bezahlt. Ein guter Chatbot ist zu zwanzig Prozent Modellaufruf und zu achtzig Prozent ganz normale Webentwicklung. Next.js ist dafür ein guter Rahmen, weil Server und Oberfläche in einem Projekt liegen und der API-Schlüssel trotzdem nie den Browser erreicht.

Was Sie danach können

  • Sie entwickeln eine moderne, produktionsreife KI-Chatanwendung mit Next.js und einem Modellanbieter wie OpenAI
  • Sie integrieren das AI SDK von Vercel mit Streaming, Abbruch und austauschbarem Modell
  • Sie setzen ein threadbasiertes Chat-System mit automatisch erzeugten Titeln um
  • Sie verwalten den Oberflächenzustand reaktiv mit Zustand
  • Sie speichern Konversationen clientseitig mit IndexedDB und Dexie.js
  • Sie behandeln Fehler der KI-Kommunikation robust und sichern den Chat-Endpunkt gegen Missbrauch ab

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • Web-Entwickler:innen mit Grundlagen in React und Next.js
  • Technische Projektverantwortliche, die einen Chat-Prototyp für Produkt oder internes Werkzeug planen
  • Teams, die KI-Funktionen in bestehende Next.js-Anwendungen integrieren möchten
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Intelligente Chatbots mit Next.js: Einstieg in moderne KI-Webentwicklung

Projektgrundlagen und Setup
  • Projektüberblick und Zielarchitektur: Oberfläche, Route Handler, Modellanbieter, Speicher im Browser
  • Weg einer Chatnachricht vom Eingabefeld über den Server zum Modell und als Stream zurück
  • Lokale Entwicklungsumgebung: Node.js LTS, Paketmanager, VS Code mit TypeScript und ESLint
  • API-Schlüssel in .env.local ablegen, nie mit NEXT_PUBLIC_-Präfix
  • Next.js-Projekt mit create-next-app initialisieren: App Router, TypeScript, Tailwind CSS
  • Ordnerstruktur: app/, Route Handler unter app/api/, Komponenten und lib/
  • Moderne Styling-Ansätze: Tailwind CSS mit shadcn/ui-Komponenten
  • Fertige Chat-Bausteine wie die AI Elements von shadcn/ui einordnen und anpassen
  • Dunkelmodus und responsive Darstellung für Desktop und Smartphone
Integration des AI SDK von Vercel
  • AI SDK einrichten: Pakete ai, @ai-sdk/react und Provider wie @ai-sdk/openai
  • Modelle konfigurieren: aktuelles OpenAI-Modell statt GPT-4o, Temperatur, maximale Ausgabelänge
  • Anbieter wechseln: Modelle von Anthropic, Google oder lokal betriebene Modelle über Provider
  • KI-Route app/api/chat/route.ts mit streamText und Streaming-Antwort erstellen
  • Route testen: Anfrage mit curl, Streaming-Ausgabe und Fehlercodes prüfen
  • Chat-Logik mit useChat anbinden: Nachrichten senden, Status anzeigen, Antwort abbrechen
  • Nachrichten über parts darstellen: Text, Reasoning und Werkzeugaufrufe
  • Systemprompt und Länge des mitgeschickten Verlaufs serverseitig steuern
  • Robuste Fehlerbehandlung: Zeitüberschreitung, Rate Limit des Anbieters, erneut senden
Clientseitige Datenbankanbindung
  • IndexedDB als Browserdatenbank: Speicherplatz, Transaktionen, Grenzen von localStorage
  • Daten bleiben auf dem Gerät: kein Abgleich zwischen Geräten, Löschen durch den Browser möglich
  • Dexie.js einsetzen: Schema mit version().stores(), Tabellen für Chats und Nachrichten
  • Abfragen, Indizes und Schema-Migrationen mit Dexie
  • useLiveQuery aus dexie-react-hooks für automatisch aktualisierte Listen
  • Nachrichtenpersistenz: Konversation nach jeder Antwort speichern und beim Öffnen laden
  • Gespeicherten Verlauf als Startnachrichten an useChat übergeben
  • Konversationen exportieren und durch Nutzer:innen löschen lassen
Chatoberfläche und Kommunikationslogik
  • Zentrales Komponentensystem: Chatfenster, Nachrichtenliste, Eingabefeld, Nachrichtenblase
  • Server- und Client-Komponenten trennen: 'use client' nur, wo Interaktion nötig ist
  • State Management mit Zustand: Store für aktiven Chat, Seitenleiste und Einstellungen
  • Aufgaben trennen: Einstellungen per persist-Middleware von Zustand, Nachrichten in Dexie
  • Dynamische Interaktionen: Tipp-Anzeige, automatisches Scrollen, Tastenkürzel
  • Markdown-Antworten mit Codeblöcken sicher darstellen, kein ungeprüftes HTML
  • Funktionale Sidebar zur Chatnavigation: Liste, neuer Chat, Umbenennen, Löschen
  • Chats per URL adressierbar machen: dynamische Route app/chat/[id]
Automatische Titelgenerierung für Konversationen
  • API-Endpunkt zur Titelgenerierung mit generateText und einem kleinen, günstigen Modell
  • Titel aus der ersten Nachricht ableiten, Länge begrenzen, Rückfallwert bei Fehlern
  • Titel in Seitenleiste und Browser-Tab anzeigen, von Hand überschreibbar
Werkzeugaufrufe und Deployment
  • Werkzeuge mit tool(), Zod-Eingabeschema und execute definieren
  • Mehrstufige Antworten mit stopWhen auf wenige Schritte begrenzen
  • Ergebnisse von Werkzeugaufrufen im Chat als eigene Komponente anzeigen
  • Deployment auf Vercel: Umgebungsvariablen, maximale Funktionsdauer für lange Streams
  • Alternative: eigener Node.js-Server oder Container mit output: 'standalone'
  • Tokenverbrauch je Antwort aus usage protokollieren und Kosten abschätzen
Next.js-Chatbot absichern: Endpunkt, Eingaben, lokale Verläufe
  • Rate Limit je Sitzung für app/api/chat, Ausgabenlimit im Konto des Modellanbieters
  • Prompt Injection: Nutzereingaben und Werkzeugergebnisse nie als Systemanweisung behandeln
  • Werkzeuge mit Schreibzugriff erst nach Bestätigung im Chat ausführen
  • Verläufe in IndexedDB liegen unverschlüsselt: Hinweis, Löschfunktion, Vorsicht auf geteilten Geräten
  • Claude Code mit fester AI-SDK-Version als Projektregel; Dexie-Schemaänderungen nur als neue version()
Praxisprojekt: Gäste-Chat für eine Jugendherberge
  • Fragen zu Zimmern, Anreise und Hausordnung aus der hinterlegten Hausinfo beantworten
  • Werkzeug schlägt freie Betten für einen Zeitraum nach, nur lesend
  • Verläufe mit Dexie, automatische Titel und Seitenleiste für mehrere Gespräche
  • Deployment mit Rate Limit, Abnahme mit zwanzig typischen Gästefragen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

Häufige Fragen zur Schulung

Gilt der Ab-Preis pro Person oder für die Veranstaltung?

Die 900 EUR netto sind der niedrigste Gesamtpreis für eine firmeninterne Veranstaltung mit bis zu drei Teilnehmenden. Größere Gruppen und einen anderen Umfang bieten wir individuell an. Der verbindliche Preis steht in Ihrem Angebot.

Können wir eigene Aufgaben einbringen?

Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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