building intelligent chatbots

Construyendo chatbots inteligentes

Este repositorio demuestra cómo construir chatbots con diferentes niveles de capacidades de memoria utilizando langchain, pinecone y simpiltlit. El proyecto muestra la evolución de un chatbot sin estado a uno con almacenamiento de memoria permanente.

? Características

• Tres niveles de implementación de chatbot:
  • Nivel 1: Bot sin estado (sin memoria)?
  • Nivel 2: ¿Memoria temporal usando el estado de sesión?
  • Nivel 3: ¿Memoria permanente usando el almacenamiento de Pinecone Vector?
• Estructura de código limpio y modular
• Construido con herramientas y marcos modernos de IA
• Completo con manejo de errores y mejores prácticas

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrese de tener:

• Python 3.9 o superior
• API Keys para:
  • Piña
  • OpenAi (para incrustaciones)
  • Groq (para LLM)

Empezando

1. Clonar el repositorio

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

2. Configurar el entorno virtual

En Windows:

 # Create virtual environment
python -m venv chatbotenv

# Activate virtual environment
chatbotenv S cripts a ctivate

En macOS/Linux:

 # Create virtual environment
python -m venv chatbotenv

# Activate virtual environment
source chatbotenv/bin/activate

3. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configurar variables de entorno

Cree un archivo .env en la raíz del proyecto:

 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. Configurar pinecone

1. Cree una cuenta de Pinecone en Pinecone.io
2. Cree un nuevo índice con:
   • Nombre: Memory de chat
   • Dimensiones: 1536 (para incrustaciones de Openai)
   • Métrica: coseno

6. Ejecute la aplicación

streamlit run app.py

La aplicación estará disponible en http://localhost:8501

7. Desactivar el entorno virtual cuando se haga

deactivate

? Estructura de proyectos

 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

? Implementaciones disponibles

1. Bot Bot ( bot_without_memory.py ):

   streamlit run bot_without_memory.py

2. Bot de memoria temporal ( bot_with_temporary_memory.py ):

   streamlit run bot_with_temporary_memory.py

3. Bot de memoria permanente ( bot_with_pinecone_memory.py ):

   streamlit run bot_with_pinecone_memory.py

Requisitos

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

? Solución de problemas

1. ModulenotfoundError :

   • Asegúrese de que su entorno virtual esté activado
   • Verificar que se instalen todas las dependencias: pip install -r requirements.txt

2. Errores de clave API :

   • Compruebe si su archivo .env existe y contiene claves API válidas
   • Asegúrese de que las claves de la API tengan permisos adecuados

3. Errores de Pinecone :

   • Verificar que su índice se cree con las especificaciones correctas
   • Verifique si su clave API tiene los permisos necesarios

? Expresiones de gratitud

• Langchain para el increíble marco
• Pinecone para capacidades de almacenamiento vectorial
• Strewlit para la interfaz web

Estrella el repositorio

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? Contacto

Para preguntas y comentarios, abra un problema en el repositorio de GitHub.

¡Feliz codificación!