जेनरेटिव AI के साथ AI चैटबॉट बनाना: 5 आसान चरण

परिचय

AI चैटबॉट बुद्धिमान, प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं देने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करते हैं। एक हाइब्रिड दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है, जो अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के आधार पर पूर्वनिर्धारित इरादों और उत्तरों को प्राथमिकता देता है, जब किसी भी इरादे से कोई मिलान नहीं मिलता है तो एआई मॉडल का उपयोग किया जाता है। यह दक्षता सुनिश्चित करता है और चैटबॉट को जटिल प्रश्नों को गतिशील रूप से संभालने की अनुमति देता है।

कार्यान्वयन प्रक्रिया

1. 1. डेटा संग्रहण

चैटबॉट के ज्ञान आधार को बनाने के लिए प्रासंगिक डेटा स्रोत एकत्र किए जाते हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. 1. • पीडीएफ, वेब पेज और संरचित दस्तावेज़ जैसे CSV, JSON.
      • चैटबॉट के डोमेन से संबंधित ग्राहक-विशिष्ट जानकारी।
      • मूल दस्तावेज़ जैसे कंपनी की नीतियां, चिकित्सा दिशानिर्देश, या वित्तीय जानकारी।
   2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग

पहचान हटाना एवं छवि हटाना: गोपनीयता विनियमों का पालन करने के लिए, कुछ डेटा सेटों से संवेदनशील जानकारी हटा दी जाती है।

स्वचालित प्रीप्रोसेसिंग: फाइलों को प्रोसेस करने के लिए पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग किया जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उनमें केवल अज्ञात पाठ ही हो।

मानक स्वरूपण: अनुक्रमण के लिए पाठ को निकाला जाता है, साफ किया जाता है और संरचित किया जाता है, जिससे संगतता सुनिश्चित होती है।

1. 1. आधार सामग्री भंडारण

सभी संसाधित दस्तावेज़ Azure Blob Storage, AWS S3, या Google Cloud Storage ☁️ जैसे क्लाउड समाधानों में संग्रहीत किए जाते हैं।

अनुक्रमण के लिए समर्थित प्रारूपों में CSV, HTML, JSON, PDF, TXT, और Microsoft Office प्रारूप (Word, PPT, Excel) शामिल हैं।

प्रत्येक चैटबॉट कार्यान्वयन में ज्ञान आधार दस्तावेजों को व्यवस्थित रखने के लिए एक समर्पित भंडारण कंटेनर होता है।

1. 1. अनुक्रमणिका बनाना

पुनर्प्राप्ति दक्षता को अनुकूलित करने के लिए, Azure OpenAI स्टूडियो, ElasticSearch, VectorDB या अन्य AI खोज टूल का उपयोग करके एक इंडेक्स बनाया जाता है।

सूचकांक का निर्माण पाठ को निकालकर, उसे प्रबंधनीय खंडों में विभाजित करके, तथा त्वरित खोज के लिए इन टुकड़ों को सहेजकर किया जाता है।

यह एआई मॉडल को रनटाइम पर संपूर्ण दस्तावेजों को संसाधित करने के बजाय प्रासंगिक जानकारी को कुशलतापूर्वक खोजने और पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देता है।

1. 1. जनरेटिव एआई मॉडल की तैनाती

GPT-3.5, GPT-4 या अन्य LLM जैसे AI मॉडल क्लाउड सेवाओं के माध्यम से तैनात किए जाते हैं।

मॉडलों तक पहुंचने के लिए एकीकरण की आवश्यकता होती है, और उपयोग की आवश्यकताओं के आधार पर कोटा सीमाओं को समायोजित किया जा सकता है।

एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग सिमेंटिक खोज क्षमताओं के लिए वेक्टर खोज इंडेक्स को क्रियान्वित करते समय किया जा सकता है, विशेष रूप से बड़े डेटा सेटों को संभालते समय।

1. 1. एपीआई कॉन्फ़िगरेशन

एक बार खोज सूचकांक कॉन्फ़िगर हो जाने और AI मॉडल तैनात हो जाने के बाद, चैट पूर्णता API कॉन्फ़िगर हो जाती है:

1. • प्रासंगिक डेटा प्राप्त करने के लिए चैटबॉट खोज सूचकांक और एआई मॉडल के साथ एकीकृत होता है।
   • एपीआई कॉल को डेटा पुनः प्राप्त करने, चैट इतिहास को बनाए रखने और सारांश प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए संरचित किया गया है।

एआई चैटबॉट वर्कफ़्लो

उपयोगकर्ता पूछताछ प्रसंस्करण: एक उपयोगकर्ता चैटबॉट को एक प्रश्न भेजता है।

खोज सूचकांक पुनर्प्राप्ति: क्वेरी को खोज अनुक्रमणिका में प्रस्तुत किया जाता है, तथा समानता के आधार पर सर्वाधिक प्रासंगिक पाठ अंशों को पुनः प्राप्त किया जाता है।

एआई मॉडल प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करना: उपयोगकर्ता की क्वेरी और चैट इतिहास के साथ पुनर्प्राप्त टेक्स्ट स्निपेट को एआई मॉडल में फीड किया जाता है।

सारांश उत्तर एवं उद्धरण: एआई मॉडल एक प्रासंगिक प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है, जिसमें अक्सर मूल स्रोतों के संदर्भ शामिल होते हैं।

प्रतिक्रिया वितरण: चैटबॉट उत्पन्न प्रतिक्रिया प्रदान करता है, साथ ही जहां लागू हो वहां उद्धृत दस्तावेजों के लिंक भी प्रदान करता है।

विभिन्न सेवाओं का उपयोग करके कुशलतापूर्वक चैटबॉट बनाने के तरीके पर अतिरिक्त स्पष्टीकरण

दस्तावेज़ संग्रहण और पहुँच

दस्तावेजों को क्लाउड स्टोरेज समाधानों में संग्रहीत किया जाता है और एआई खोज सेवाओं द्वारा अनुक्रमित किया जाता है।

एआई मॉडल अनुक्रमित संदर्भों को पुनः प्राप्त करता है और उपयोगकर्ताओं को उपयोग करने के लिए दस्तावेज़ यूआरएल प्रदान करता है।

यदि पहचान हटाने की प्रक्रिया लागू की जाती है, तो भी उपयोगकर्ताओं को स्टोरेज में मूल फ़ाइलों पर पुनः निर्देशित किया जाएगा।

विभिन्न प्रकार की फ़ाइलों को संभालना

HTML फ़ाइलों के लिए: किसी दस्तावेज़ का लिंक प्रदान करने के बजाय, चैटबॉट उपयोगकर्ताओं को मिडलवेयर सेटिंग के माध्यम से लाइव वेबपेज संस्करण पर पुनर्निर्देशित कर सकता है।

पीडीएफ और अन्य स्थिर फाइलों के लिए: अनुक्रमित दस्तावेज़ तक सीधी पहुंच क्लाउड स्टोरेज यूआरएल के माध्यम से प्रदान की जाती है।

खोज सूचकांक अद्यतन

नई फ़ाइलें क्लाउड स्टोरेज पर अपलोड की जाती हैं और उन्हें मैन्युअल रूप से अनुक्रमित किया जाना चाहिए।

प्रत्येक बार अद्यतन, परिवर्धन या विलोपन होने पर सूचकांक को पुनः बनाया जाना चाहिए।

यह प्रक्रिया पूर्णतः स्वचालित नहीं है और अद्यतन डेटा उपलब्ध कराने के लिए इसे मैन्युअल रूप से किया जाना चाहिए।

खोज प्रदर्शन को अनुकूलित करना

प्रतिक्रिया सटीकता में सुधार करने के लिए Azure AI Search या अन्य अनुक्रमण सेवाओं में पैरामीटर्स को संशोधित किया जा सकता है।

प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए सेटिंग्स में खंड का आकार, सॉर्टिंग विधियां और अनुक्रमण आवृत्ति शामिल हैं।

त्वरित उत्तर और पदानुक्रमित नेविगेशन

चैटबॉट अक्सर पदानुक्रमित श्रेणियों के माध्यम से उपयोगकर्ताओं का मार्गदर्शन करने के लिए त्वरित प्रतिक्रिया बटन (पिकर) का उपयोग करते हैं।

वार्तालाप प्रवाह के साथ संरेखित करने के लिए इन पिकर को चैटबॉट फ्रेमवर्क के भीतर मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए।

दस्तावेज़ संग्रहण और अनुक्रमणिका मानचित्रण

नीचे चैटबॉट भंडारण, खोज सेवाओं और अनुक्रमित ज्ञानकोषों का एक संरचित उदाहरण दिया गया है:

निष्कर्ष

जनरेटिव एआई का लाभ उठाते हुए एआई चैटबॉट बनाने में डेटा संग्रह, प्रीप्रोसेसिंग, इंडेक्सिंग और एआई मॉडल की तैनाती शामिल है। एक मजबूत एपीआई-आधारित खोज पुनर्प्राप्ति और प्रतिक्रिया उत्पादन तंत्र को एकीकृत करके, चैटबॉट उपयोगकर्ता प्रश्नों के लिए प्रासंगिक, सटीक और कुशल प्रतिक्रियाएं प्रदान कर सकते हैं।

ज्ञान आधार और खोज सूचकांक का नियमित रखरखाव यह सुनिश्चित करता है कि चैटबॉट की प्रतिक्रियाएं अद्यतन रहें। भविष्य के संवर्द्धन में एम्बेडिंग-आधारित सिमेंटिक खोज, मल्टीमॉडल एआई क्षमताएं और गतिशील ज्ञान अपडेट शामिल हो सकते हैं, जो और भी अधिक स्मार्ट और अधिक स्केलेबल चैटबॉट समाधान को सक्षम कर सकते हैं।