Criando um Chatbot de IA com IA Generativa: 5 etapas fáceis

Introdução

Os chatbots de IA usam IA generativa para fornecer respostas inteligentes e contextualizadas 🧠. É utilizada uma abordagem híbrida, priorizando intenções e respostas predefinidas com base em perguntas frequentes, utilizando o modelo de IA quando nenhuma correspondência é encontrada com nenhuma intenção. Isso garante eficiência e permite que o chatbot lide com consultas complexas dinamicamente ⚡.

Processo de Implementação

1. 1. Coleta de dados

Fontes de dados relevantes são coletadas para formar a base de conhecimento do chatbot, incluindo:

1. 1. • PDFs, páginas da web e documentos estruturados, como CSV, JSON.
      • Informações específicas do cliente relevantes para o domínio do chatbot.
      • Documentos originais, como políticas da empresa, diretrizes médicas ou informações financeiras.
   2. Pré-processamento de dados

Desidentificação e remoção de imagens: para cumprir com os regulamentos de privacidade, informações confidenciais são removidas de determinados conjuntos de dados.

Pré-processamento automatizado: scripts Python são usados para processar os arquivos, garantindo que eles contenham apenas texto não identificado.

Formatação padrão: o texto é extraído, limpo e estruturado para indexação, garantindo consistência.

1. 1. Armazenamento de dados

Todos os documentos processados são armazenados em soluções de nuvem, como Azure Blob Storage, AWS S3 ou Google Cloud Storage ☁️.

Os formatos suportados para indexação incluem CSV, HTML, JSON, PDF, TXT e formatos do Microsoft Office (Word, PPT, Excel).

Cada implementação de chatbot tem um contêiner de armazenamento dedicado para manter os documentos da base de conhecimento organizados.

1. 1. Criando Índices

Para otimizar a eficiência da recuperação, um índice é criado usando o Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB ou outras ferramentas de pesquisa de IA.

O índice é criado extraindo texto, dividindo-o em seções gerenciáveis e salvando esses fragmentos para pesquisa rápida.

Isso permite que o modelo de IA pesquise e recupere informações relevantes com eficiência, em vez de processar documentos inteiros em tempo de execução.

1. 1. Implantação do Modelo de IA Generativa

Modelos de IA como GPT-3.5, GPT-4 ou outros LLMs são implantados por meio de serviços de nuvem.

A integração é necessária para acessar modelos, e os limites de cota podem ser ajustados com base nas necessidades de uso 🔧.

Modelos de incorporação podem ser usados ao implementar um índice de pesquisa vetorial para recursos de pesquisa semântica, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados.

1. 1. Configuração de API

Depois que o índice de pesquisa estiver configurado e o modelo de IA for implantado, a API de conclusões de bate-papo será configurada:

1. • O chatbot se integra ao índice de pesquisa e ao modelo de IA para obter dados relevantes.
   • As chamadas de API são estruturadas para recuperar dados, manter o histórico de bate-papo e gerar respostas resumidas.

Fluxo de trabalho do chatbot de IA

Processamento de consultas do usuário: Um usuário envia uma pergunta ao chatbot.

Recuperação do Índice de Pesquisa: A consulta é enviada ao índice de pesquisa, recuperando os K fragmentos de texto mais relevantes com base na similaridade.

Gerando respostas do modelo de IA: Os trechos de texto recuperados, juntamente com a consulta do usuário e o histórico de bate-papo, são inseridos no modelo de IA.

Resposta resumida e citações: O modelo de IA gera uma resposta contextual, geralmente incluindo referências às fontes originais.

Entrega da resposta: O chatbot fornece a resposta gerada, juntamente com links para documentos citados, quando aplicável 🔗.

Esclarecimentos adicionais sobre como construir um chatbot de forma eficiente usando diferentes serviços

Armazenamento e acesso a documentos

Os documentos são armazenados em soluções de armazenamento em nuvem e indexados por serviços de pesquisa de IA.

O modelo de IA recupera referências indexadas e fornece URLs de documentos para os usuários acessarem.

Se a desidentificação for aplicada, os usuários ainda serão redirecionados para os arquivos originais armazenados.

Manipulando diferentes tipos de arquivos

Para arquivos HTML: em vez de fornecer um link para um documento, o chatbot pode redirecionar os usuários para uma versão ativa da página da web por meio de uma configuração de middleware.

Para PDFs e outros arquivos estáticos: o acesso direto ao documento indexado é fornecido por meio de URLs de armazenamento em nuvem.

Atualização do Índice de Pesquisa

Novos arquivos são enviados para o armazenamento em nuvem e devem ser indexados manualmente.

O índice deve ser recriado sempre que ocorrerem atualizações, adições ou exclusões.

Este processo não é totalmente automatizado e deve ser executado manualmente para garantir que dados atualizados estejam disponíveis.

Personalizando o desempenho da pesquisa

Parâmetros no Azure AI Search ou outros serviços de indexação podem ser modificados para melhorar a precisão da resposta.

As configurações incluem tamanho do fragmento, métodos de classificação e frequência de indexação para otimizar o desempenho.

Respostas rápidas e navegação hierárquica

Os chatbots geralmente usam botões de resposta rápida (seletores) para guiar os usuários por categorias hierárquicas.

Esses seletores devem ser configurados manualmente dentro da estrutura do chatbot para se alinharem ao fluxo da conversa.

Armazenamento de documentos e mapeamento de índices

Abaixo está um exemplo estruturado de armazenamento de chatbot, serviços de pesquisa e bases de conhecimento indexadas:

Conclusão

Construir um chatbot de IA aproveitando IA generativa envolve coleta de dados, pré-processamento, indexação e implantação de modelos de IA. Ao integrar um mecanismo robusto de geração de respostas e recuperação de pesquisas baseado em API, os chatbots podem fornecer respostas contextualizadas, precisas e eficientes às consultas dos usuários.

A manutenção regular da base de conhecimento e do índice de pesquisa garante que as respostas do chatbot permaneçam atualizadas. Melhorias futuras podem incluir pesquisa semântica baseada em incorporação, recursos de IA multimodal e atualizações dinâmicas de conhecimento, permitindo soluções de chatbot ainda mais inteligentes e escaláveis 🌐.