Tworzenie chatbota AI z generatywną sztuczną inteligencją: 5 prostych kroków

Wstęp

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują sztuczną inteligencję generatywną do udzielania inteligentnych, kontekstualizowanych odpowiedzi 🧠. Zastosowano podejście hybrydowe, nadając priorytet wstępnie zdefiniowanym intencjom i odpowiedziom na podstawie często zadawanych pytań, a w przypadku braku dopasowania do żadnej intencji, korzystając z modelu sztucznej inteligencji. Zapewnia to wydajność i pozwala chatbotowi dynamicznie obsługiwać złożone zapytania ⚡.

Proces wdrażania

1. 1. Zbieranie danych

W celu utworzenia bazy wiedzy chatbota gromadzone są odpowiednie źródła danych, w tym:

1. 1. • Pliki PDF, strony internetowe i dokumenty strukturalne, takie jak CSV, JSON.
      • Informacje specyficzne dla klienta, istotne dla domeny chatbota.
      • Oryginalne dokumenty, takie jak zasady firmy, wytyczne medyczne lub informacje finansowe.
   2. Wstępne przetwarzanie danych

Anonimizacja i usuwanie wizerunku: Aby zachować zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności, poufne informacje są usuwane z niektórych zestawów danych.

Automatyczne przetwarzanie wstępne: do przetwarzania plików używane są skrypty Pythona, co gwarantuje, że zawierają one wyłącznie tekst pozbawiony elementów umożliwiających identyfikację.

Formatowanie standardowe: Tekst jest wyodrębniany, oczyszczany i strukturyzowany na potrzeby indeksowania, co zapewnia spójność.

1. 1. Przechowywanie danych

Wszystkie przetworzone dokumenty są przechowywane w rozwiązaniach chmurowych, takich jak Azure Blob Storage, AWS S3 lub Google Cloud Storage ☁️.

Obsługiwane formaty indeksowania obejmują CSV, HTML, JSON, PDF, TXT i formaty Microsoft Office (Word, PPT, Excel).

Każda implementacja chatbota ma dedykowany kontener do przechowywania dokumentów w bazie wiedzy.

1. 1. Tworzenie indeksów

Aby zoptymalizować wydajność pobierania, indeks jest tworzony przy użyciu Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB lub innych narzędzi do wyszukiwania AI.

Indeks tworzy się poprzez wyodrębnienie tekstu, podzielenie go na łatwe do przeglądania sekcje i zapisanie tych fragmentów w celu szybkiego przeszukiwania.

Dzięki temu model sztucznej inteligencji może efektywnie wyszukiwać i pobierać odpowiednie informacje, zamiast przetwarzać całe dokumenty w czasie rzeczywistym.

1. 1. Wdrożenie generatywnego modelu AI

Modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-3.5, GPT-4 i inne modele LLM, są wdrażane za pośrednictwem usług w chmurze.

Aby uzyskać dostęp do modeli, wymagana jest integracja, a limity kwotowe można dostosować na podstawie potrzeb użytkowania 🔧.

Modele osadzania można stosować przy wdrażaniu indeksu wyszukiwania wektorowego w celu umożliwienia wyszukiwania semantycznego, zwłaszcza przy przetwarzaniu dużych zbiorów danych.

1. 1. Konfiguracja API

Po skonfigurowaniu indeksu wyszukiwania i wdrożeniu modelu AI konfigurowany jest interfejs API Chat Completions:

1. • Czatbot integruje się z indeksem wyszukiwania i modelem AI w celu uzyskania istotnych danych.
   • Wywołania API są tak skonstruowane, aby pobierać dane, przechowywać historię czatów i generować podsumowujące odpowiedzi.

Przepływ pracy chatbota AI

Przetwarzanie zapytań użytkowników: Użytkownik wysyła pytanie do chatbota.

Odzyskiwanie indeksu wyszukiwania: Zapytanie jest przesyłane do indeksu wyszukiwania, który pobiera K najbardziej odpowiednich fragmentów tekstu na podstawie podobieństwa.

Generowanie odpowiedzi modelu AI: Pobrane fragmenty tekstu wraz z historią zapytań użytkownika i czatów są wprowadzane do modelu sztucznej inteligencji.

Podsumowanie odpowiedzi i cytatów: Model sztucznej inteligencji generuje odpowiedź kontekstową, często zawierającą odniesienia do oryginalnych źródeł.

Dostarczanie odpowiedzi: Chatbot dostarcza wygenerowaną odpowiedź, a także, w stosownych przypadkach, linki do cytowanych dokumentów 🔗.

Dodatkowe wyjaśnienia dotyczące efektywnego tworzenia chatbota przy użyciu różnych usług

Przechowywanie i dostęp do dokumentów

Dokumenty są przechowywane w rozwiązaniach do przechowywania danych w chmurze i indeksowane przez usługi wyszukiwania oparte na sztucznej inteligencji.

Model sztucznej inteligencji wyszukuje indeksowane odniesienia i podaje adresy URL dokumentów, do których użytkownicy mogą uzyskać dostęp.

Jeśli zostanie zastosowana anonimizacja, użytkownicy nadal będą przekierowywani do oryginalnych plików w magazynie.

Obsługa różnych typów plików

W przypadku plików HTML: zamiast podawać link do dokumentu, chatbot może przekierować użytkowników do wersji na żywo strony internetowej za pomocą ustawień oprogramowania pośredniczącego.

W przypadku plików PDF i innych plików statycznych: bezpośredni dostęp do indeksowanego dokumentu jest zapewniony za pośrednictwem adresów URL pamięci masowej w chmurze.

Aktualizacja indeksu wyszukiwania

Nowe pliki są przesyłane do pamięci masowej w chmurze i muszą zostać ręcznie zindeksowane.

Indeks musi zostać utworzony ponownie po każdej aktualizacji, dodaniu lub usunięciu elementów.

Proces ten nie jest w pełni zautomatyzowany i należy go wykonywać ręcznie, aby mieć pewność, że dostępne są aktualne dane.

Dostosowywanie wydajności wyszukiwania

Parametry usługi Azure AI Search lub innych usług indeksowania można modyfikować w celu zwiększenia dokładności odpowiedzi.

Ustawienia obejmują rozmiar fragmentu, metody sortowania i częstotliwość indeksowania w celu optymalizacji wydajności.

Szybkie odpowiedzi i nawigacja hierarchiczna

Chatboty często wykorzystują przyciski szybkiej odpowiedzi (selektory), aby prowadzić użytkowników przez hierarchiczne kategorie.

Selektory te należy ręcznie skonfigurować w ramach chatbota, aby były zgodne z przebiegiem konwersacji.

Przechowywanie dokumentów i mapowanie indeksów

Poniżej znajduje się ustrukturyzowany przykład przechowywania danych chatbota, usług wyszukiwania i indeksowanych baz wiedzy:

Wniosek

Tworzenie chatbota opartego na sztucznej inteligencji (AI) wykorzystującego sztuczną inteligencję generatywną obejmuje zbieranie danych, wstępne przetwarzanie, indeksowanie i wdrażanie modeli AI. Dzięki integracji solidnego mechanizmu wyszukiwania opartego na interfejsie API i generowania odpowiedzi, chatboty mogą udzielać kontekstualizowanych, dokładnych i skutecznych odpowiedzi na zapytania użytkowników.

Regularne utrzymywanie bazy wiedzy i indeksu wyszukiwania gwarantuje, że odpowiedzi chatbota są zawsze aktualne. Przyszłe udoskonalenia mogą obejmować osadzanie semantycznego wyszukiwania, multimodalne możliwości sztucznej inteligencji i dynamiczne aktualizacje wiedzy, co umożliwi jeszcze inteligentniejsze i bardziej skalowalne rozwiązania chatbotów 🌐.