Создание чат-бота с генеративным ИИ: 5 простых шагов
Введение
Чат-боты на основе искусственного интеллекта используют генеративный искусственный интеллект для предоставления разумных, контекстуализированных ответов 🧠. Используется гибридный подход, при котором приоритет отдается предопределенным намерениям и ответам на основе часто задаваемых вопросов, а модель ИИ применяется, когда совпадений ни с одним намерением не найдено. Это обеспечивает эффективность и позволяет чат-боту динамически обрабатывать сложные запросы ⚡.
Процесс внедрения
- Сбор данных
Для формирования базы знаний чат-бота собираются соответствующие источники данных, в том числе:
- PDF-файлы, веб-страницы и структурированные документы, такие как CSV, JSON.
- Специфическая для клиента информация, относящаяся к домену чат-бота.
- Оригинальные документы, такие как политики компании, медицинские рекомендации или финансовая информация.
- Предварительная обработка данных
Деидентификация и удаление изображений: в целях соблюдения правил конфиденциальности конфиденциальная информация удаляется из определенных наборов данных.
Автоматизированная предварительная обработка: для обработки файлов используются скрипты Python, гарантирующие, что они содержат только обезличенный текст.
Стандартное форматирование: текст извлекается, очищается и структурируется для индексации, обеспечивая согласованность.
- Хранение данных
Все обработанные документы хранятся в облачных решениях, таких как Azure Blob Storage, AWS S3 или Google Cloud Storage ☁️.
Поддерживаемые форматы для индексации включают CSV, HTML, JSON, PDF, TXT и форматы Microsoft Office (Word, PPT, Excel).
Каждая реализация чат-бота имеет выделенный контейнер для хранения документов базы знаний.
- Создание индексов
Для оптимизации эффективности поиска создается индекс с использованием Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB или других инструментов поиска на базе ИИ.
Индекс создается путем извлечения текста, разделения его на удобные для управления разделы и сохранения этих фрагментов для быстрого поиска.
Это позволяет модели ИИ эффективно искать и извлекать релевантную информацию, а не обрабатывать целые документы во время выполнения.
- Развертывание модели генеративного ИИ
Модели ИИ, такие как GPT-3.5, GPT-4 или другие LLM, развертываются через облачные сервисы.
Для доступа к моделям требуется интеграция, а лимиты квот можно корректировать в зависимости от потребностей использования 🔧.
Встраиваемые модели можно использовать при реализации индекса векторного поиска для возможностей семантического поиска, особенно при обработке больших наборов данных.
- Конфигурация API
После настройки поискового индекса и развертывания модели ИИ настраивается API завершения чата:
- Чат-бот интегрируется с поисковым индексом и моделью ИИ для получения релевантных данных.
- Вызовы API структурированы для извлечения данных, ведения истории чата и генерации сводных ответов.
Рабочий процесс чат-бота с искусственным интеллектом
Обработка запросов пользователей: Пользователь отправляет вопрос чат-боту.
Восстановление индекса поиска: Запрос отправляется в поисковый индекс, извлекая K наиболее релевантных текстовых фрагментов на основе сходства.
Генерация ответов модели ИИ: Извлеченные фрагменты текста, а также история запросов и чатов пользователя передаются в модель ИИ.
Краткий ответ и цитаты: Модель ИИ генерирует контекстный ответ, часто включающий ссылки на первоисточники.
Доставка ответа: Чат-бот предоставляет сгенерированный ответ, а также ссылки на цитируемые документы, где это применимо 🔗.
Дополнительные пояснения о том, как эффективно создать чат-бота с использованием различных сервисов
Хранение и доступ к документам
Документы хранятся в облачных хранилищах и индексируются поисковыми службами на базе искусственного интеллекта.
Модель ИИ извлекает индексированные ссылки и предоставляет пользователям URL-адреса документов для доступа.
Если применяется деидентификация, пользователи все равно будут перенаправлены к исходным файлам в хранилище.
Обработка различных типов файлов
Для HTML-файлов: вместо предоставления ссылки на документ чат-бот может перенаправлять пользователей на действующую версию веб-страницы с помощью настройки промежуточного программного обеспечения.
Для PDF-файлов и других статических файлов: прямой доступ к индексированному документу осуществляется через URL-адреса облачного хранилища.
Обновление индекса поиска
Новые файлы загружаются в облачное хранилище и должны индексироваться вручную.
Индекс необходимо создавать заново каждый раз при обновлении, добавлении или удалении.
Этот процесс не полностью автоматизирован и должен выполняться вручную, чтобы обеспечить доступность актуальных данных.
Настройка эффективности поиска
Параметры в Azure AI Search или других службах индексирования можно изменять для повышения точности ответа.
Настройки включают размер фрагмента, методы сортировки и частоту индексации для оптимизации производительности.
Быстрые ответы и иерархическая навигация
Чат-боты часто используют кнопки быстрого ответа (выборщики), чтобы направлять пользователей по иерархическим категориям.
Эти средства выбора необходимо вручную настроить в рамках чат-бота, чтобы они соответствовали ходу разговора.
Хранение документов и сопоставление индексов
Ниже представлен структурированный пример хранилища чат-ботов, поисковых сервисов и индексированных баз знаний:
| Категория | Группа Ресурсов | Учетная запись хранения | Контейнер | Поисковая служба | Имя индекса |
|---|---|---|---|---|---|
| Здоровье | чат-бот о здоровье | медицинские документы | данные о состоянии здоровья | служба поиска здоровья | индекс здоровья |
| Финансы | финансовый чатбот | финансовые документы | финансовые данные | поиск финансов | финансовый индекс |
| Фармацевтическая | чат-бот для аптек | аптечные документы | данные аптек | поиск аптек | индекс аптек |
Заключение
Построить ИИ чат-бот Использование генеративного ИИ включает сбор данных, предварительную обработку, индексацию и развертывание моделей ИИ. Благодаря интеграции надёжного механизма поиска и генерации ответов на основе API, чат-боты могут предоставлять контекстуализированные, точные и эффективные ответы на запросы пользователей.
Регулярное обслуживание базы знаний и поискового индекса гарантирует актуальность ответов чат-бота. Будущие усовершенствования могут включать в себя семантический поиск на основе встраивания, мультимодальные возможности ИИ и динамические обновления знаний, что позволит создавать еще более интеллектуальные и масштабируемые решения для чат-ботов 🌐.
