การสร้าง AI Chatbot ด้วย Generative AI: 5 ขั้นตอนง่ายๆ
การแนะนำ
AI Chatbots ใช้ Generative AI เพื่อให้การตอบสนองที่ชาญฉลาดและอิงตามบริบท 🧠 มีการใช้วิธีแบบไฮบริดโดยให้ความสำคัญกับเจตนาและคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยอิงจากคำถามที่พบบ่อย โดยใช้โมเดล AI เมื่อไม่พบการจับคู่กับเจตนาใดๆ สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและช่วยให้แชทบอทสามารถจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนได้อย่างไดนามิก ⚡
กระบวนการดำเนินการ
- การรวบรวมข้อมูล
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกรวบรวมเพื่อสร้างฐานความรู้ของแชทบอท รวมถึง:
- PDF, หน้าเว็บ และเอกสารที่มีโครงสร้างเช่น CSV, JSON
- ข้อมูลจำเพาะของลูกค้าที่เกี่ยวข้องกับโดเมนของแชทบอท
- เอกสารต้นฉบับ เช่น นโยบายของบริษัท แนวปฏิบัติทางการแพทย์ หรือข้อมูลทางการเงิน
- การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น
การระบุตัวตนและการลบรูปภาพ: เพื่อให้สอดคล้องกับกฎระเบียบความเป็นส่วนตัว ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะถูกลบออกจากชุดข้อมูลบางชุด
การประมวลผลล่วงหน้าอัตโนมัติ: สคริปต์ Python ใช้ในการประมวลผลไฟล์ โดยให้แน่ใจว่าไฟล์มีเฉพาะข้อความที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้เท่านั้น
การจัดรูปแบบมาตรฐาน: ข้อความจะถูกแยก ทำความสะอาด และจัดโครงสร้างเพื่อการทำดัชนี เพื่อให้แน่ใจถึงความสอดคล้องกัน
- การจัดเก็บข้อมูล
เอกสารที่ประมวลผลทั้งหมดจะถูกเก็บไว้ในโซลูชันบนคลาวด์ เช่น Azure Blob Storage, AWS S3 หรือ Google Cloud Storage ☁️
รูปแบบที่รองรับสำหรับการสร้างดัชนีได้แก่ CSV, HTML, JSON, PDF, TXT และรูปแบบ Microsoft Office (Word, PPT, Excel)
การใช้งาน Chatbot แต่ละครั้งจะมีคอนเทนเนอร์จัดเก็บข้อมูลเฉพาะเพื่อจัดเก็บเอกสารฐานความรู้ให้เป็นระเบียบ
- การสร้างดัชนี
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเรียกค้น ดัชนีจะถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Azure OpenAI Studio, ElasticSearch, VectorDB หรือเครื่องมือค้นหา AI อื่นๆ
ดัชนีจะสร้างขึ้นโดยการแยกข้อความ แบ่งออกเป็นส่วนที่จัดการได้ และบันทึกส่วนต่างๆ เหล่านี้เพื่อค้นหาอย่างรวดเร็ว
ซึ่งจะทำให้โมเดล AI สามารถค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ แทนที่จะต้องประมวลผลเอกสารทั้งหมดในระหว่างการรันไทม์
- การปรับใช้โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์
โมเดล AI เช่น GPT-3.5, GPT-4 หรือ LLM อื่นๆ ถูกนำไปใช้งานผ่านบริการระบบคลาวด์
จำเป็นต้องมีการบูรณาการเพื่อเข้าถึงโมเดล และสามารถปรับขีดจำกัดโควตาตามความต้องการใช้งาน 🔧
การฝังโมเดลสามารถใช้ได้เมื่อนำดัชนีการค้นหาเวกเตอร์ไปใช้งานเพื่อความสามารถในการค้นหาเชิงความหมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- การกำหนดค่า API
เมื่อกำหนดค่าดัชนีการค้นหาและปรับใช้โมเดล AI แล้ว Chat Completions API จะได้รับการกำหนดค่า:
- แชทบอทผสานรวมกับดัชนีการค้นหาและโมเดล AI เพื่อรับข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- การเรียก API มีโครงสร้างเพื่อดึงข้อมูล รักษาประวัติการแชท และสร้างการตอบกลับสรุป
เวิร์กโฟลว์ AI Chatbot
การประมวลผลการสอบถามของผู้ใช้: ผู้ใช้ส่งคำถามไปยังแชทบอท
การค้นหาการกู้คืนดัชนี: คำถามจะถูกส่งไปยังดัชนีการค้นหาโดยดึงส่วนข้อความที่เกี่ยวข้องมากที่สุด K ส่วนโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกัน
การสร้างการตอบสนองของโมเดล AI: ข้อความที่ดึงมาพร้อมกับข้อสอบถามและประวัติการแชทของผู้ใช้จะถูกป้อนเข้าสู่โมเดล AI
สรุปคำตอบและคำพูด: โมเดล AI สร้างการตอบสนองตามบริบท โดยมักรวมถึงการอ้างอิงถึงแหล่งที่มาต้นฉบับ
การส่งมอบการตอบกลับ: แชทบอทจะทำการตอบกลับพร้อมทั้งลิงค์ไปยังเอกสารที่อ้างอิงในกรณีที่เกี่ยวข้อง 🔗
ข้อชี้แจงเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการสร้างแชทบอทอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้บริการต่างๆ
การจัดเก็บเอกสารและการเข้าถึง
เอกสารจะถูกเก็บไว้ในโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์และสร้างดัชนีโดยบริการค้นหา AI
โมเดล AI ดึงข้อมูลอ้างอิงที่สร้างดัชนีและจัดเตรียม URL เอกสารให้ผู้ใช้เข้าถึง
หากมีการใช้การระบุตัวตน ผู้ใช้จะยังคงถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยังไฟล์ต้นฉบับในที่จัดเก็บ
การจัดการไฟล์ประเภทต่างๆ
สำหรับไฟล์ HTML: แทนที่จะให้ลิงก์ไปยังเอกสาร แชทบอทสามารถเปลี่ยนเส้นทางผู้ใช้ไปยังเว็บเพจแบบสดได้ผ่านการตั้งค่ามิดเดิลแวร์
สำหรับไฟล์ PDF และไฟล์คงที่อื่น ๆ: มีการเข้าถึงเอกสารที่สร้างดัชนีโดยตรงผ่านทาง URL ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์
อัพเดตดัชนีการค้นหา
ไฟล์ใหม่จะถูกอัพโหลดไปยังที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และต้องทำดัชนีด้วยตนเอง
ดัชนีจะต้องสร้างใหม่ทุกครั้งที่มีการอัปเดต การเพิ่ม หรือการลบ
กระบวนการนี้ไม่ได้ทำโดยอัตโนมัติทั้งหมดและต้องดำเนินการด้วยตนเองเพื่อให้แน่ใจว่ามีข้อมูลอัปเดตอยู่เสมอ
การปรับแต่งประสิทธิภาพการค้นหา
สามารถปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ใน Azure AI Search หรือบริการการสร้างดัชนีอื่นๆ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการตอบสนองได้
การตั้งค่าต่างๆ ได้แก่ ขนาดชิ้นส่วน วิธีการเรียงลำดับ และความถี่ในการสร้างดัชนี เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
คำตอบด่วนและการนำทางแบบลำดับชั้น
Chatbot มักใช้ปุ่มตอบกลับด่วน (ตัวเลือก) เพื่อแนะนำผู้ใช้ผ่านหมวดหมู่ลำดับชั้น
ตัวเลือกเหล่านี้จะต้องได้รับการกำหนดค่าด้วยตนเองภายในกรอบงานแชทบอทเพื่อให้สอดคล้องกับกระแสการสนทนา
การจัดเก็บเอกสารและการทำดัชนี
ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างโครงสร้างของที่จัดเก็บแชทบอท บริการค้นหา และฐานความรู้ที่สร้างดัชนี:
| หมวดหมู่ | กลุ่มทรัพยากร | บัญชีการจัดเก็บข้อมูล | คอนเทนเนอร์ | บริการค้นหา | ชื่อดัชนี |
|---|---|---|---|---|---|
| สุขภาพ | แชทบอทด้านสุขภาพ | เอกสารด้านสุขภาพ | ข้อมูลสุขภาพ | บริการค้นหาสุขภาพ | ดัชนีสุขภาพ |
| การเงิน | แชทบอททางการเงิน | เอกสารทางการเงิน | ข้อมูลทางการเงิน | ค้นหาการเงิน | ดัชนีการเงิน |
| เภสัชกรรม | แชทบอทร้านขายยา | เอกสารเกี่ยวกับร้านขายยา | ข้อมูลร้านขายยา | ค้นหาร้านขายยา | ดัชนีร้านขายยา |
บทสรุป
การสร้างแชทบอท AI ที่ใช้ประโยชน์จาก Generative AI เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูล การประมวลผลเบื้องต้น การจัดทำดัชนี และการปรับใช้โมเดล AI ด้วยการบูรณาการกลไกการค้นหาและสร้างการตอบสนองบน API ที่แข็งแกร่ง แชทบอทจึงสามารถให้การตอบสนองต่อคำถามของผู้ใช้ได้อย่างตรงกับบริบท แม่นยำ และมีประสิทธิภาพ
การบำรุงรักษาฐานความรู้และดัชนีการค้นหาอย่างสม่ำเสมอช่วยให้มั่นใจได้ว่าการตอบสนองของแชทบอทได้รับการอัปเดตอยู่เสมอ การปรับปรุงในอนาคตอาจรวมถึงการค้นหาความหมายตามการฝัง ความสามารถ AI หลายโหมด และการอัปเดตความรู้แบบไดนามิก เปิดโอกาสให้ใช้โซลูชั่นแชทบอทที่ชาญฉลาดและปรับขนาดได้มากขึ้น 🌐
