Membuat Chatbot AI dengan Generative AI: 5 Langkah Mudah

Perkenalan

Chatbot AI menggunakan AI Generatif untuk memberikan respons yang cerdas dan kontekstual 🧠. Pendekatan hibrida digunakan, mengutamakan maksud dan jawaban yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan pertanyaan yang sering diajukan, menggunakan model AI ketika tidak ditemukan kecocokan dengan maksud apa pun. Hal ini memastikan efisiensi dan memungkinkan chatbot menangani pertanyaan kompleks secara dinamis ⚡.

Proses Implementasi

1. 1. Pengumpulan Data

Sumber data yang relevan dikumpulkan untuk membentuk basis pengetahuan chatbot, termasuk:

1. 1. • PDF, halaman web, dan dokumen terstruktur seperti CSV, JSON.
      • Informasi khusus pelanggan yang relevan dengan domain chatbot.
      • Dokumen asli seperti kebijakan perusahaan, pedoman medis, atau informasi keuangan.
   2. Praproses Data

De-identifikasi & Penghapusan Gambar: Untuk mematuhi peraturan privasi, informasi sensitif dihapus dari kumpulan data tertentu.

Prapemrosesan Otomatis: Skrip Python digunakan untuk memproses berkas, memastikan bahwa berkas hanya berisi teks yang dideidentifikasi.

Pemformatan Standar: Teks diekstraksi, dibersihkan, dan disusun untuk pengindeksan, memastikan konsistensi.

1. 1. Penyimpanan Data

Semua dokumen yang diproses disimpan dalam solusi cloud seperti Azure Blob Storage, AWS S3, atau Google Cloud Storage ☁️.

Format yang didukung untuk pengindeksan meliputi format CSV, HTML, JSON, PDF, TXT, dan Microsoft Office (Word, PPT, Excel).

Setiap implementasi chatbot memiliki wadah penyimpanan khusus untuk menjaga dokumen basis pengetahuan tetap teratur.

1. 1. Membuat Indeks

Untuk mengoptimalkan efisiensi pengambilan, indeks dibuat menggunakan Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB, atau alat pencarian AI lainnya.

Indeks dibuat dengan mengekstraksi teks, membaginya ke dalam beberapa bagian yang mudah dikelola, dan menyimpan fragmen-fragmen ini untuk pencarian cepat.

Hal ini memungkinkan model AI untuk mencari dan mengambil informasi yang relevan secara efisien, daripada memproses seluruh dokumen pada saat runtime.

1. 1. Penerapan Model AI Generatif

Model AI seperti GPT-3.5, GPT-4, atau LLM lainnya diterapkan melalui layanan cloud.

Integrasi diperlukan untuk mengakses model, dan batas kuota dapat disesuaikan berdasarkan kebutuhan penggunaan 🔧.

Model penanaman dapat digunakan saat mengimplementasikan indeks pencarian vektor untuk kemampuan pencarian semantik, khususnya saat menangani set data besar.

1. 1. Konfigurasi API

Setelah indeks pencarian dikonfigurasi dan model AI diterapkan, API Penyelesaian Obrolan dikonfigurasi:

1. • Chatbot terintegrasi dengan indeks pencarian dan model AI untuk memperoleh data yang relevan.
   • Panggilan API disusun untuk mengambil data, memelihara riwayat obrolan, dan menghasilkan respons ringkasan.

Alur Kerja Chatbot AI

Pemrosesan Pertanyaan Pengguna: Seorang pengguna mengirimkan pertanyaan ke chatbot.

Pemulihan Indeks Pencarian: Permintaan dikirimkan ke indeks pencarian, mengambil K fragmen teks yang paling relevan berdasarkan kesamaan.

Menghasilkan Respons Model AI: Potongan teks yang diambil, bersama dengan pertanyaan dan riwayat obrolan pengguna, dimasukkan ke dalam model AI.

Jawaban Ringkasan & Kutipan: Model AI menghasilkan respons kontekstual, sering kali menyertakan referensi ke sumber asli.

Pengiriman Respons: Chatbot memberikan respons yang dihasilkan, disertai tautan ke dokumen yang dikutip jika berlaku 🔗.

Klarifikasi tambahan tentang cara membangun chatbot secara efisien menggunakan berbagai layanan

Penyimpanan & Akses Dokumen

Dokumen disimpan dalam solusi penyimpanan cloud dan diindeks oleh layanan pencarian AI.

Model AI mengambil referensi yang diindeks dan menyediakan URL dokumen untuk diakses pengguna.

Jika de-identifikasi diterapkan, pengguna akan tetap diarahkan ke file asli dalam penyimpanan.

Menangani Berbagai Jenis File

Untuk berkas HTML: Alih-alih menyediakan tautan ke suatu dokumen, chatbot dapat mengarahkan pengguna ke versi halaman web langsung melalui pengaturan middleware.

Untuk PDF dan file statis lainnya: Akses langsung ke dokumen yang diindeks disediakan melalui URL penyimpanan cloud.

Pembaruan Indeks Pencarian

File baru diunggah ke penyimpanan cloud dan harus diindeks secara manual.

Indeks harus dibuat ulang setiap kali terjadi pembaruan, penambahan, atau penghapusan.

Proses ini tidak sepenuhnya otomatis dan harus dilakukan secara manual untuk memastikan data terkini tersedia.

Menyesuaikan Kinerja Pencarian

Parameter dalam Azure AI Search atau layanan pengindeksan lainnya dapat dimodifikasi untuk meningkatkan akurasi respons.

Pengaturannya meliputi ukuran fragmen, metode penyortiran, dan frekuensi pengindeksan untuk mengoptimalkan kinerja.

Jawaban Cepat & Navigasi Hirarkis

Chatbot sering menggunakan tombol respons cepat (picker) untuk memandu pengguna melalui kategori hierarkis.

Pemilih ini harus dikonfigurasikan secara manual dalam kerangka chatbot agar selaras dengan alur percakapan.

Penyimpanan Dokumen & Pemetaan Indeks

Berikut adalah contoh terstruktur penyimpanan chatbot, layanan pencarian, dan basis pengetahuan terindeks:

Kesimpulan

Membangun chatbot AI yang memanfaatkan AI Generatif melibatkan pengumpulan data, praproses, pengindeksan, dan penerapan model AI. Dengan mengintegrasikan mekanisme pencarian dan pembuatan respons berbasis API yang tangguh, chatbot dapat memberikan respons yang kontekstual, akurat, dan efisien terhadap pertanyaan pengguna.

Pemeliharaan rutin basis pengetahuan dan indeks pencarian memastikan respons chatbot tetap terkini. Peningkatan di masa mendatang mungkin mencakup pencarian semantik berbasis penyematan, kemampuan AI multimoda, dan pembaruan pengetahuan dinamis, yang memungkinkan solusi chatbot yang lebih cerdas dan lebih terukur 🌐.