building intelligent chatbots

Aufbau intelligenter Chatbots

Dieses Repository zeigt, wie Chatbots mit unterschiedlichen Speicherfunktionen mit Langchain, Tinecone und Stromversorgung erstellt werden. Das Projekt zeigt die Entwicklung von einem staatenlosen Chatbot bis zu einem mit dauerhaftem Speicherspeicher.

? Merkmale

• Drei Ebenen der Chatbot -Implementierung:
  • Stufe 1: Staateless Bot (kein Speicher)?
  • Stufe 2: Temporärer Speicher mit Sitzstatus?
  • Stufe 3: Permanenter Speicher mit Pinecone -Vektorspeicher?
• Saubere, modulare Codestruktur
• Erstellt mit modernen KI -Tools und -Rahmenbedingungen
• Komplett mit Fehlerbehandlung und Best Practices

Voraussetzungen

Stellen Sie vor Beginn sicher, dass Sie:

• Python 3,9 oder höher
• API -Schlüssel für:
  • Tannenzapfen
  • Openai (für Einbettungen)
  • GROQ (für LLM)

Erste Schritte

1. Klonen Sie das Repository klonen

git clone https://github.com/spandan114/building-intelligent-chatbots.git
cd building-intelligent-chatbots

2. Richten Sie die virtuelle Umgebung ein

Unter Windows:

 # Create virtual environment
python -m venv chatbotenv

# Activate virtual environment
chatbotenv S cripts a ctivate

Auf macOS/Linux:

 # Create virtual environment
python -m venv chatbotenv

# Activate virtual environment
source chatbotenv/bin/activate

3. Installieren Sie Abhängigkeiten

pip install -r requirements.txt

4. Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen

Erstellen Sie eine .env -Datei im Projektroot:

 PINECONE_API_KEY = your_pinecone_api_key_here
OPENAI_API_KEY = your_openai_api_key_here
GROQ_API_KEY = your_groq_api_key_here

5. Tinecone einrichten

1. Erstellen Sie ein Pnecone -Konto unter Pnecone.io
2. Erstellen Sie einen neuen Index mit:
   • Name: Chat-Memory
   • Abmessungen: 1536 (für OpenAI -Einbettungen)
   • Metrik: Cosinus

6. Führen Sie die Anwendung aus

streamlit run app.py

Die Anwendung ist unter http://localhost:8501 erhältlich

7. Deaktivieren Sie die virtuelle Umgebung, wenn Sie fertig sind

deactivate

? Projektstruktur

 building-intelligent-chatbots/
├── bot_with_pinecone_memory.py  # Main application with Pinecone 
├── bot_without_memory.py         # Basic bot implementation
├── bot_with_temporary_memory.py # Bot with session state memory
├── requirements.txt           # Project dependencies
├── .env                      # Environment variables (create this)
└── README.md                 # This file

? Verfügbare Implementierungen

1. Basic Bot ( bot_without_memory.py ):

   streamlit run bot_without_memory.py

2. Temporärer Speicherbot ( bot_with_temporary_memory.py ):

   streamlit run bot_with_temporary_memory.py

3. Permanent Memory Bot ( bot_with_pinecone_memory.py ):

   streamlit run bot_with_pinecone_memory.py

Anforderungen

 langchain
langchain-groq
langchain-pinecone
langchain-huggingface
langchain-postgres
langchain-community
langchain-core
streamlit
python-dotenv
pinecone-client
psycopg2-binary
sentence-transformers
openai
tiktoken

? Fehlerbehebung

1. ModulenotFoundError :

   • Stellen Sie sicher, dass Ihre virtuelle Umgebung aktiviert ist
   • Überprüfen Sie, ob alle Abhängigkeiten installiert sind: pip install -r requirements.txt

2. API -Schlüsselfehler :

   • Überprüfen Sie, ob Ihre .env -Datei existiert und enthält gültige API -Schlüssel
   • Stellen Sie sicher, dass die API -Schlüssel ordnungsgemäße Berechtigungen haben

3. Titzenfehler :

   • Überprüfen Sie, ob Ihr Index mit den richtigen Spezifikationen erstellt wird
   • Überprüfen Sie, ob Ihr API -Schlüssel über die erforderlichen Berechtigungen verfügt

? Anerkennung

• Langchain für den erstaunlichen Rahmen
• Tinecone für Vektorspeicherfunktionen
• Stromversuche für die Webschnittstelle

Sterne das Repository

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? Kontakt

Für Fragen und Feedback eröffnen Sie bitte ein Problem im Github -Repository.

Happy Coding!