Maak een AI-chatbot met generatieve AI: begin vandaag nog en laat u verbazen!

Een AI-chatbot maken met generatieve AI: 5 eenvoudige stappen

Invoering

AI-chatbots gebruiken generatieve AI om intelligente, gecontextualiseerde antwoorden te geven 🧠. Er wordt een hybride aanpak gebruikt, waarbij vooraf gedefinieerde intenties en antwoorden op basis van veelgestelde vragen worden geprioriteerd en het AI-model wordt gebruikt wanneer geen enkele intentie overeenkomt. Dit zorgt voor efficiëntie en stelt de chatbot in staat om complexe vragen dynamisch af te handelen ⚡.

Implementatieproces

1. 1. Gegevensverzameling

Relevante gegevensbronnen worden verzameld om de kennisbank van de chatbot te vormen, waaronder:

1. 1. • PDF's, webpagina's en gestructureerde documenten zoals CSV, JSON.
      • Klantspecifieke informatie die relevant is voor het domein van de chatbot.
      • Originele documenten, zoals bedrijfsbeleid, medische richtlijnen of financiële informatie.
   2. Gegevensvoorverwerking

Anonimisering en verwijdering van afbeeldingen: om te voldoen aan de privacyregelgeving, wordt gevoelige informatie uit bepaalde datasets verwijderd.

Geautomatiseerde voorverwerking: Python-scripts worden gebruikt om de bestanden te verwerken, zodat ze alleen geanonimiseerde tekst bevatten.

Standaardopmaak: Tekst wordt geëxtraheerd, opgeschoond en gestructureerd voor indexering, waardoor consistentie wordt gewaarborgd.

1. 1. Gegevensopslag

Alle verwerkte documenten worden opgeslagen in cloudoplossingen zoals Azure Blob Storage, AWS S3 of Google Cloud Storage ☁️.

Ondersteunde formaten voor indexering zijn onder meer CSV, HTML, JSON, PDF, TXT en Microsoft Office-formaten (Word, PPT, Excel).

Elke chatbot-implementatie heeft een eigen opslagcontainer om kennisbankdocumenten georganiseerd te houden.

1. 1. Indexen maken

Om de ophaalefficiëntie te optimaliseren, wordt er een index gemaakt met Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB of andere AI-zoekhulpmiddelen.

De index wordt opgebouwd door tekst te extraheren, de tekst in hanteerbare secties te verdelen en deze fragmenten op te slaan voor snel zoeken.

Hierdoor kan het AI-model efficiënt naar relevante informatie zoeken en deze ophalen, in plaats van dat het hele documenten tijdens de uitvoering moet verwerken.

1. 1. Implementatie van het generatieve AI-model

AI-modellen zoals GPT-3.5, GPT-4 en andere LLM's worden geïmplementeerd via cloudservices.

Integratie is vereist om toegang te krijgen tot modellen en quotalimieten kunnen worden aangepast op basis van de gebruiksbehoeften 🔧.

Ingesloten modellen kunnen worden gebruikt bij het implementeren van een vectorzoekindex voor semantische zoekmogelijkheden, vooral bij het verwerken van grote datasets.

1. 1. API-configuratie

Zodra de zoekindex is geconfigureerd en het AI-model is geïmplementeerd, wordt de Chat Completions API geconfigureerd:

1. • De chatbot integreert met de zoekindex en het AI-model om relevante gegevens te verkrijgen.
   • API-aanroepen zijn gestructureerd om gegevens op te halen, de chatgeschiedenis bij te houden en samenvattende reacties te genereren.

AI Chatbot-workflow

Verwerking van gebruikersvragen: Een gebruiker stuurt een vraag naar de chatbot.

Zoekindexherstel: De zoekopdracht wordt naar de zoekindex gestuurd, waarbij op basis van gelijkenis de K meest relevante tekstfragmenten worden opgehaald.

AI-modelreacties genereren: De opgehaalde tekstfragmenten worden samen met de zoekopdracht en chatgeschiedenis van de gebruiker ingevoerd in het AI-model.

Samenvatting Antwoorden & Citaten: Het AI-model genereert een contextuele respons, vaak met verwijzingen naar de oorspronkelijke bronnen.

Antwoordlevering: De chatbot geeft het gegenereerde antwoord, eventueel aangevuld met links naar geciteerde documenten 🔗.

Aanvullende verduidelijkingen over hoe je efficiënt een chatbot bouwt met behulp van verschillende services

Documentopslag en -toegang

Documenten worden opgeslagen in cloudopslagoplossingen en geïndexeerd door AI-zoekdiensten.

Het AI-model haalt geïndexeerde referenties op en biedt document-URL's waartoe gebruikers toegang hebben.

Als anonimisering wordt toegepast, worden gebruikers nog steeds omgeleid naar de oorspronkelijke bestanden in de opslag.

Verschillende bestandstypen verwerken

Voor HTML-bestanden: in plaats van een link naar een document te verstrekken, kan de chatbot gebruikers via een middleware-instelling doorverwijzen naar een live webpaginaversie.

Voor PDF's en andere statische bestanden: directe toegang tot het geïndexeerde document wordt geboden via URL's voor cloudopslag.

Zoekindex bijwerken

Nieuwe bestanden worden geüpload naar cloudopslag en moeten handmatig worden geïndexeerd.

De index moet telkens opnieuw worden gemaakt wanneer er updates, toevoegingen of verwijderingen plaatsvinden.

Dit proces is niet volledig geautomatiseerd en moet handmatig worden uitgevoerd om ervoor te zorgen dat de gegevens actueel zijn.

Zoekprestaties aanpassen

Parameters in Azure AI Search of andere indexeringsservices kunnen worden aangepast om de nauwkeurigheid van de respons te verbeteren.

Instellingen omvatten fragmentgrootte, sorteermethoden en indexeringsfrequentie om de prestaties te optimaliseren.

Snelle antwoorden en hiërarchische navigatie

Chatbots gebruiken vaak snelle reactieknoppen (pickers) om gebruikers door hiërarchische categorieën te leiden.

Deze pickers moeten handmatig worden geconfigureerd binnen het chatbot-framework, zodat ze aansluiten op de conversatiestroom.

Documentopslag en indextoewijzing

Hieronder ziet u een gestructureerd voorbeeld van chatbot-opslag, zoekdiensten en geïndexeerde kennisbanken:

Conclusie

Bouw een AI-chatbot Het benutten van generatieve AI omvat het verzamelen, voorbewerken, indexeren en implementeren van AI-modellen. Door een robuust zoekmechanisme te integreren en API-gebaseerde antwoorden te genereren, kunnen chatbots contextuele, accurate en efficiënte antwoorden geven op vragen van gebruikers.

Regelmatig onderhoud van de kennisbank en zoekindex zorgt ervoor dat chatbotreacties up-to-date blijven. Toekomstige verbeteringen kunnen onder meer bestaan uit embedding-gebaseerd semantisch zoeken, multimodale AI-mogelijkheden en dynamische kennisupdates, waardoor chatbotoplossingen nog slimmer en schaalbaarder worden.