[Flowise Guide 06] Емоційні Чат-боти з Пам’яттю: Створення Помічників, Що Знають Ваше Все

Створення Чат-ботів з Пам’яттю: Погляд крізь Очі Емоційного Дизайнера

Я завжди захоплювалася магією, яку можна створити, поєднуючи технології зі здатністю людини розуміти та реагувати на навколишній світ. Сьогодні ми вирушимо в подорож, яка розкриє світ створення чат-ботів з надзвичайними здібностями – тих, що не тільки відповідають на запитання, а й витягують знання безпосередньо з вашого власного, унікального джерела.

Мене звати Ліла Гарт, і я вірю, що найкращі історії народжуються з серця. Тому, разом з вами, я спробую зазирнути глибше в те, як ми можемо створювати чат-боти, які не просто виконують завдання, а й стають справжніми помічниками, наповненими розумінням та емоційною глибиною.

Чарівний Початок: Чат-боти, Які Знають Тільки Ваше

Уявіть собі світ, де чат-боти відповідають на питання, покладаючись не на загальні знання, а на вміння “використовувати” інформацію з ваших особистих джерел. Це може бути щось завгодно: від сканованих PDF-файлів, що містять важливі дані про вашу компанію, до вмісту вашого власного веб-сайту. Це відкриває двері до створення чат-ботів, які можуть бути персоналізованими до глибини душі. Вони будуть точно знати ваші продукти та послуги, відповідати на питання ваших клієнтів з неймовірною точністю та, можливо, навіть створювати чат-боти з характерами – як-от клони відомих особистостей (як у відео, що ми розглядаємо).

RAG: Магія За Лаштунками

Перш ніж ми зануримося в технічні деталі, важливо зрозуміти ключову концепцію позаду цих чудодійних чат-ботів. Це так звана RAG – Retrieval Augmented Generation (посилена генерація з витягом). Щоб зрозуміти це краще, уявіть собі діалог з великою мовною моделлю, як-от ChatGPT. Ця модель має певні обмеження: її знання ґрунтуються на даних, що використовувалися для її тренування. Якщо ви запитаєте її про щось свіже, або про те, що стосується вашої специфічної компанії, вона може відповісти, що не знає відповіді.

Саме тут на допомогу приходить RAG. Основна ідея полягає в тому, щоб “підгодувати” модель додатковим контекстом, що дозволить їй давати точніші відповіді. Уявіть, що ви ставите питання з документації Flow-wise. ChatGPT не знає відповіді, тому що ця інформація не була частиною її навчання. Але з RAG ви можете надати моделі контекст, наприклад, повний текст з сторінки документації. Тоді модель може використовувати цю інформацію, щоб відповісти на ваше запитання з неймовірною точністю.

Як Це Працює: Пірнаємо Глибше

Процес, що лежить в основі RAG, схожий на захоплюючу подорож:

1. Витяг даних: Все починається з чарівного джерела – вашого унікального набору даних. Це може бути будь-що – від PDF-файлів та документів Word до веб-сайтів та баз даних.
2. Розбиття на частини: Щоб зробити дані більш “зручними” для моделі, їх розбивають на невеликі, керовані фрагменти. Це як розрізати великий текст книги на декілька розділів.
3. Векторне представлення: Далі кожен фрагмент перетворюється на низку чисел, які називаються “векторами”. Векторний простір дозволяє моделі розуміти значення та зв’язки між різними фрагментами інформації, стаючи певним чином картою знань.
4. Векторна база даних: Ці вектори зберігаються у спеціальній векторній базі даних. Це схоже на розумний архів, де модель може швидко знаходити відповіді на ваші запитання, порівнюючи вектори запиту з векторами в базі даних.
5. Пошук релевантного контексту: Коли ви ставите запитання чат-боту, він використовує векторну базу даних, щоб знайти найбільш відповідні частини інформації.
6. Збагачення відповіді: Нарешті, чат-бот використовує витягнуту інформацію, щоб згенерувати відповідь на основі контексту, який ви надали.

Практика: Створення Чат-бота RAG у Flowise

Давайте перенесемо теорію в реальність. Використовуючи Flowise, можна легко створити чат-бот RAG. Для цього потрібно виконати такі кроки:

1. Додавання нового ланцюжка: Почніть з додавання нового проекту у вашому інтерфейсі Flow-wise. Дайте йому ім’я, наприклад, “rag chatbot”.
2. Вибір ланцюжка “Conversational Retrieval Chain”: Додайте цей ланцюжок для розмовного режиму з функцією витягу даних.
3. Модель чату: Далі додайте модель чату, таку як OpenAI. Налаштуйте температурний показник (рекомендовано 0.4 для точності відповідей).
4. Підготовка до витягу: Неодмінно, для витягу потрібен векторний сховок. Додайте вбудоване сховище “in-memory vector store”.
5. Вбудований компонент: Вбудований компонент відповідає за перетворення даних на вектори. Виберіть вбудований OpenAI, відповідно до вашої моделі.
6. Джерело даних: Тут знаходиться найбільша магія – оберіть джерело ваших унікальних даних. Це може бути PDF, веб-сайт, CSV-файл.
7. Розділення тексту: Для кращої роботи, рекомендується використовувати text splitter. Це допоможе розділити текст на менші фрагменти, забезпечуючи швидший та точніший витяг інформації.
8. Завантаження та запит: Завантажуйте дані у векторну базу даних. Після цього ви зможете ставити запитання вашому чат-боту.

Приклад: Від PDF до Точних Відповідей

Уявіть, що у вас є PDF-файл з фінансовим звітом вашої компанії. За допомогою Flowise ви можете завантажити цей файл, розділити його на частини, а потім поставити чат-боту питання про загальні активи в 2023 році. І він дасть вам точну відповідь.

Витягаємо Інформацію з Веб-сторінок:

Flow-wise дає можливість витягувати дані безпосередньо з веб-сайтів. Вам потрібен веб-скрейпер. Він збирає інформацію з вказаного URL. Обирайте опцію. Експериментуйте. Ставте запитання.

Pinecone: Збереження Знань

Щоб ваші знання не зникали при перезавантаженні сервера, розгляньте можливість використання векторних баз даних, як-от Pinecone.
Pinecone надає надійне та масштабоване рішення для зберігання даних, що розширює можливості вашого чат-бота.
Почніть з реєстрації в Pinecone та створіть там новий індекс. Вам знадобиться назва індексу та ключ API для з’єднання з Flowise.
Налаштуйте з’єднання з Pinecone всередині вашого проекту Flowise.
Завантажуйте дані у Pinecone та насолоджуйтесь відповідями чат-бота.

Поради для Досконалості

• Джерело документації: Виберіть “Source Docs” для відображення джерела інформації. Це дозволяє побачити посилання на веб-сторінки, з яких було витягнуто інформацію.
• Відокремлення: Розділіть логіку. Створіть окремий потік для завантаження даних (upsert), а інший – для спілкування з чат-ботом.

Підсилюємо Емоційний Ефект: Промпт-Шаблони

Хоча в Flowise немає прямої можливості додавати промпт-шаблони, ви можете налаштувати систему (system prompt). Використовуйте його, щоб налаштувати ім’я чат-бота, ім’я компанії, яку він представляє, або створити певний стиль спілкування.

Завершальні Роздуми

Створення чат-ботів, що орієнтовані на ваші дані, – це захоплююча подорож у світ розумних та корисних помічників. Це не просто технологія; це мистецтво – мистецтво створення діалогу.

Тож, не бійтеся експериментувати, пізнавати та дозволяти емоціям супроводжувати вас у цій захоплюючій подорожі.