Skapa en AI-chatbot med generativ AI: 5 enkla steg
Introduktion
AI-chattrobotar använder generativ AI för att leverera intelligenta, kontextualiserade svar 🧠. En hybridmetod används, där fördefinierade avsikter och svar prioriteras baserat på vanliga frågor, och AI-modellen används när ingen avsikt matchar. Detta säkerställer effektivitet och gör att chattroboten kan hantera komplexa frågor dynamiskt ⚡.
Implementeringsprocess
- Datainsamling
Relevanta datakällor samlas in för att bilda chatbotens kunskapsbas, inklusive:
- PDF-filer, webbsidor och strukturerade dokument som CSV, JSON.
- Kundspecifik information relevant för chatbotens domän.
- Originaldokument såsom företagspolicyer, medicinska riktlinjer eller finansiell information.
- Dataförbehandling
Avidentifiering och borttagning av bilder: För att följa integritetsregler tas känslig information bort från vissa datamängder.
Automatiserad förbehandling: Python-skript används för att bearbeta filerna, vilket säkerställer att de endast innehåller avidentifierad text.
Standardformatering: Text extraheras, rensas och struktureras för indexering, vilket säkerställer konsekvens.
- Datalagring
Alla bearbetade dokument lagras i molnlösningar som Azure Blob Storage, AWS S3 eller Google Cloud Storage ☁️.
Format som stöds för indexering inkluderar CSV, HTML, JSON, PDF, TXT och Microsoft Office-format (Word, PPT, Excel).
Varje chatbot-implementering har en dedikerad lagringsbehållare för att hålla kunskapsbasdokument organiserade.
- Skapa index
För att optimera hämtningseffektiviteten skapas ett index med hjälp av Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB eller andra AI-sökverktyg.
Indexet byggs genom att extrahera text, dela upp den i hanterbara avsnitt och spara dessa fragment för snabb sökning.
Detta gör att AI-modellen effektivt kan söka och hämta relevant information, snarare än att bearbeta hela dokument samtidigt.
- Implementering av den generativa AI-modellen
AI-modeller som GPT-3.5, GPT-4 eller andra LLM:er distribueras via molntjänster.
Integration krävs för att komma åt modeller, och kvotgränser kan justeras baserat på användningsbehov 🔧.
Inbäddningsmodeller kan användas vid implementering av ett vektorsökindex för semantiska sökfunktioner, särskilt vid hantering av stora datamängder.
- API-konfiguration
När sökindexet har konfigurerats och AI-modellen har driftsatts konfigureras Chat Completions API:et:
- Chatboten integreras med sökindexet och AI-modellen för att få fram relevant data.
- API-anrop är strukturerade för att hämta data, underhålla chatthistorik och generera sammanfattande svar.
AI-chatbot-arbetsflöde
Bearbetning av användarförfrågningar: En användare skickar en fråga till chatboten.
Återställning av sökindex: Frågan skickas till sökindexet och hämtar de K mest relevanta textfragmenten baserat på likhet.
Generera AI-modellsvar: De hämtade textsnuttarna, tillsammans med användarens fråge- och chatthistorik, matas in i AI-modellen.
Sammanfattande svar och citat: AI-modellen genererar ett kontextuellt svar, ofta med hänvisningar till originalkällorna.
Svarsleverans: Chatboten tillhandahåller det genererade svaret, tillsammans med länkar till citerade dokument där så är tillämpligt 🔗.
Ytterligare förtydliganden om hur man bygger en chatbot effektivt med hjälp av olika tjänster
Dokumentlagring och åtkomst
Dokument lagras i molnlagringslösningar och indexeras av AI-söktjänster.
AI-modellen hämtar indexerade referenser och tillhandahåller dokument-URL:er som användare kan komma åt.
Om avidentifiering tillämpas kommer användarna fortfarande att omdirigeras till de ursprungliga filerna i lagringen.
Hantera olika typer av filer
För HTML-filer: Istället för att tillhandahålla en länk till ett dokument kan chatboten omdirigera användare till en liveversion av webbsidan via en mellanprograminställning.
För PDF-filer och andra statiska filer: Direktåtkomst till det indexerade dokumentet tillhandahålls via molnlagrings-URL:er.
Uppdatering av sökindex
Nya filer laddas upp till molnlagring och måste indexeras manuellt.
Indexet måste återskapas varje gång uppdateringar, tillägg eller borttagningar sker.
Denna process är inte helt automatiserad och måste utföras manuellt för att säkerställa att aktuell data finns tillgänglig.
Anpassa sökprestanda
Parametrar i Azure AI Search eller andra indexeringstjänster kan ändras för att förbättra svarsnoggrannheten.
Inställningarna inkluderar fragmentstorlek, sorteringsmetoder och indexeringsfrekvens för att optimera prestanda.
Snabba svar och hierarkisk navigering
Chatbotar använder ofta snabbsvarsknappar (pickers) för att vägleda användare genom hierarkiska kategorier.
Dessa väljare måste konfigureras manuellt inom chatbot-ramverket för att anpassas till konversationsflödet.
Dokumentlagring och indexmappning
Nedan följer ett strukturerat exempel på chatbot-lagring, söktjänster och indexerade kunskapsbaser:
| Kategori | Resursgrupp | Lagringskonto | Behållare | Söktjänst | Indexnamn |
|---|---|---|---|---|---|
| Hälsa | hälsochatbot | hälsodokument | hälsodata | hälsosökningstjänst | hälsoindex |
| Finansiera | finanschatbot | finansiella dokument | finansiella uppgifter | sök efter ekonomi | finansindex |
| Farmaceutisk | apotekets chatbot | apoteksdokument | apoteksdata | apotekssökning | apoteksindex |
Slutsats
Att bygga en AI-chatbot som utnyttjar generativ AI innebär datainsamling, förbehandling, indexering och distribution av AI-modeller. Genom att integrera en robust sökhämtningsmetod och generera API-baserade svar kan chatbotar ge kontextualiserade, korrekta och effektiva svar på användarfrågor.
Regelbundet underhåll av kunskapsbasen och sökindexet säkerställer att chatbot-svaren hålls uppdaterade. Framtida förbättringar kan inkludera inbäddningsbaserad semantisk sökning, multimodala AI-funktioner och dynamiska kunskapsuppdateringar, vilket möjliggör ännu smartare och mer skalbara chatbot-lösningar.
