إنشاء روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي التوليدي: ابدأ اليوم واندهش!

إنشاء روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي: 5 خطوات سهلة

مقدمة

تستخدم روبوتات الدردشة الذكية الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم استجابات ذكية وسياقية 🧠. يتم استخدام نهج هجين، مع إعطاء الأولوية للنوايا والإجابات المحددة مسبقًا استنادًا إلى الأسئلة الشائعة، باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي عندما لا يتم العثور على تطابق مع أي نية. ويضمن هذا الكفاءة ويسمح لبرنامج المحادثة الآلي بالتعامل مع الاستعلامات المعقدة بشكل ديناميكي ⚡.

عملية التنفيذ

1. 1. جمع البيانات

يتم جمع مصادر البيانات ذات الصلة لتشكيل قاعدة المعرفة الخاصة ببرنامج المحادثة الآلي، بما في ذلك:

1. 1. • ملفات PDF وصفحات الويب والمستندات المنظمة مثل CSV وJSON.
      • معلومات خاصة بالعميل ذات صلة بمجال روبوت المحادثة.
      • المستندات الأصلية مثل سياسات الشركة، أو الإرشادات الطبية، أو المعلومات المالية.
   2. معالجة البيانات مسبقًا

إزالة الهوية والصور: للامتثال لقواعد الخصوصية، تتم إزالة المعلومات الحساسة من مجموعات بيانات معينة.

المعالجة المسبقة الآلية: يتم استخدام نصوص Python لمعالجة الملفات، مما يضمن احتوائها على نص مجهول الهوية فقط.

التنسيق القياسي: يتم استخراج النص وتنظيفه وتنظيمه من أجل الفهرسة، مما يضمن الاتساق.

1. 1. تخزين البيانات

يتم تخزين كافة المستندات المعالجة في حلول سحابية مثل Azure Blob Storage أو AWS S3 أو Google Cloud Storage ☁️.

تتضمن التنسيقات المدعومة للفهرسة تنسيقات CSV وHTML وJSON وPDF وTXT وتنسيقات Microsoft Office (Word وPPT وExcel).

يحتوي كل تنفيذ لروبوت المحادثة على حاوية تخزين مخصصة للحفاظ على تنظيم مستندات قاعدة المعرفة.

1. 1. إنشاء الفهارس

لتحسين كفاءة الاسترجاع، يتم إنشاء فهرس باستخدام Azure OpenAI Studio، أو ElasticSearch، أو VectorDB، أو أدوات البحث بالذكاء الاصطناعي الأخرى.

يتم إنشاء الفهرس عن طريق استخراج النص وتقسيمه إلى أقسام قابلة للإدارة وحفظ هذه الأجزاء للبحث السريع.

يتيح هذا لنموذج الذكاء الاصطناعي البحث واسترجاع المعلومات ذات الصلة بكفاءة، بدلاً من معالجة المستندات بالكامل وقت التشغيل.

1. 1. نشر نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي

يتم نشر نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT-3.5 أو GPT-4 أو نماذج LLM الأخرى من خلال الخدمات السحابية.

يجب التكامل للوصول إلى النماذج، ويمكن تعديل حدود الحصص بناءً على احتياجات الاستخدام 🔧.

يمكن استخدام نماذج التضمين عند تنفيذ فهرس بحث متجه لإمكانيات البحث الدلالي، وخاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

1. 1. تكوين واجهة برمجة التطبيقات

بمجرد تكوين فهرس البحث ونشر نموذج الذكاء الاصطناعي، يتم تكوين واجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة:

1. • يتكامل روبوت المحادثة مع فهرس البحث ونموذج الذكاء الاصطناعي للحصول على البيانات ذات الصلة.
   • تتم هيكلة مكالمات واجهة برمجة التطبيقات لاسترداد البيانات، والحفاظ على سجل الدردشة، وإنشاء استجابات موجزة.

سير عمل روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي

معالجة استفسارات المستخدم: يرسل المستخدم سؤالاً إلى روبوت المحادثة.

استعادة فهرس البحث: يتم إرسال الاستعلام إلى فهرس البحث، لاسترداد K من أجزاء النص الأكثر صلة استنادًا إلى التشابه.

إنشاء استجابات نموذج الذكاء الاصطناعي: يتم إدخال مقتطفات النصوص المسترجعة، إلى جانب استعلامات المستخدم وسجل الدردشة، في نموذج الذكاء الاصطناعي.

الإجابة المختصرة والاقتباسات: يولد نموذج الذكاء الاصطناعي استجابة سياقية، غالبًا ما تتضمن إشارات إلى المصادر الأصلية.

تسليم الاستجابة: يوفر روبوت المحادثة الاستجابة المُولدة، بالإضافة إلى روابط للمستندات المذكورة عند الاقتضاء 🔗.

توضيحات إضافية حول كيفية بناء روبوت محادثة بكفاءة باستخدام خدمات مختلفة

تخزين المستندات والوصول إليها

يتم تخزين المستندات في حلول التخزين السحابي وفهرستها بواسطة خدمات البحث بالذكاء الاصطناعي.

يسترجع نموذج الذكاء الاصطناعي المراجع المفهرسة ويوفر عناوين URL للمستندات ليتمكن المستخدمون من الوصول إليها.

إذا تم تطبيق إزالة التعريف، فسيتم إعادة توجيه المستخدمين إلى الملفات الأصلية المخزنة.

التعامل مع أنواع مختلفة من الملفات

بالنسبة لملفات HTML: بدلاً من توفير رابط إلى مستند، يمكن لروبوت المحادثة إعادة توجيه المستخدمين إلى إصدار صفحة ويب مباشرة عبر إعداد الوسيط.

بالنسبة لملفات PDF والملفات الثابتة الأخرى: يتم توفير الوصول المباشر إلى المستند المفهرس عبر عناوين URL للتخزين السحابي.

تحديث فهرس البحث

يتم تحميل الملفات الجديدة إلى التخزين السحابي ويجب فهرستها يدويًا.

يجب إعادة إنشاء الفهرس في كل مرة تحدث فيها تحديثات أو إضافات أو عمليات حذف.

هذه العملية ليست آلية بالكامل ويجب إجراؤها يدويًا لضمان توفر بيانات محدثة.

تخصيص أداء البحث

يمكن تعديل المعلمات في Azure AI Search أو خدمات الفهرسة الأخرى لتحسين دقة الاستجابة.

تتضمن الإعدادات حجم القطعة وطرق الفرز وتكرار الفهرسة لتحسين الأداء.

إجابات سريعة والتنقل الهرمي

غالبًا ما تستخدم برامج الدردشة الآلية أزرار الاستجابة السريعة (أدوات الاختيار) لتوجيه المستخدمين عبر الفئات الهرمية.

يجب تكوين هذه المحددات يدويًا داخل إطار عمل روبوت المحادثة لتتوافق مع تدفق المحادثة.

تخزين المستندات وتخطيط الفهرس

فيما يلي مثال منظم لتخزين الدردشة الآلية وخدمات البحث وقواعد المعرفة المفهرسة:

خاتمة

بناء روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي يتضمن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي جمع البيانات، ومعالجتها مسبقًا، وفهرستها، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج آلية استرجاع بحث فعّالة وتوليد إجابات قائمة على واجهة برمجة التطبيقات (API)، يمكن لروبوتات الدردشة تقديم استجابات دقيقة وفعّالة وملائمة لاستفسارات المستخدمين.

إن الصيانة المنتظمة لقاعدة المعرفة وفهرس البحث تضمن أن تظل استجابات روبوت المحادثة محدثة. قد تتضمن التحسينات المستقبلية البحث الدلالي القائم على التضمين، وقدرات الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط، وتحديثات المعرفة الديناميكية، مما يتيح حلول دردشة روبوتية أكثر ذكاءً وقابلية للتطوير 🌐.