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Book Store Copilot: une plongée profonde dans le développement du chatbot

Le cahier 1_bookstore_chatbot.ipynb sert de tutoriel approfondi pour développer un chatbot sophistiqué adapté aux applications de librairies. Ce guide passe méticuleusement à chaque étape de la création de chatbot, de la configuration initiale à l'interaction finale de l'utilisateur. Vous trouverez ci-dessous une explication détaillée des processus et méthodologies utilisés dans le cahier, y compris l'utilisation de l'ensemble de données CMU Kaggle pour les résumés de livres:

1. Configuration de l'environnement : cette phase initiale prépare l'environnement de développement en chargeant les extensions de python nécessaires pour le code automatique du code. Cela implique également l'importation de bibliothèques critiques telles que les pandas pour la gestion des données, les invites pour les interactions de base de données et OpenIA pour utiliser les modèles GPT, définissant les bases de la fonctionnalité du chatbot.

2. Chargement des données : À ce stade, le cahier importe l'ensemble de données CMU Kaggle, qui contient des résumés de divers livres. Cet ensemble de données est riche d'informations, notamment des titres, des auteurs, des dates de publication, des genres et des résumés concis, fournissant une base de données complète pour le chatbot.

3. Connexion WeAviate : le guide procède ensuite à une connexion avec Weavate, un moteur de recherche de vecteur open source. Cette connexion est cruciale pour stocker et récupérer efficacement les résumés du livre à partir de l'ensemble de données CMU Kaggle. Le processus implique l'authentification et la configuration des paramètres nécessaires pour assurer une connexion sécurisée et stable.

4. Prétraitement des données et insertion : Après la configuration de la connexion, le cahier décrit les étapes pour prétraiter les données de l'ensemble de données CMU Kaggle pour un stockage et une récupération optimaux. Cela comprend la création d'une collection dédiée dans Weavate pour abriter les résumés du livre et remplir cette collection avec les données prétraitées.

5. Interrogation des livres : avec les données en place, le cahier montre comment exécuter des requêtes contre la collection WeAviate. Cette fonctionnalité permet au chatbot de rechercher des livres en fonction de divers critères, tels que les préférences de titre, d'auteur, de genre et d'utilisateurs, permettant des interactions utilisateur dynamiques et réactives.

6. Implémentation des fonctionnalités de chatbot : cette section est essentielle car elle implémente les fonctionnalités principales du chatbot. Ces fonctionnalités englobent la recherche de livres, la génération de recommandations basées sur les préférences des utilisateurs, la fourniture d'informations approfondies sur des livres spécifiques et la mise en place de demandes générales sur l'expédition, les politiques et les retours.

7. Création de réponse : dédiée au raffinement de la communication du chatbot, ce segment se concentre sur l'élaboration de réponses conviviales. Il s'agit de formater les données ou les informations récupérées des API externes en réponses cohérentes et engageantes aux requêtes utilisateur.

8. Interface de chat interactive : l'aboutissement du cahier est l'établissement d'une interface de chat interactive. Cette interface invite les utilisateurs à soumettre leurs requêtes, auxquelles le chatbot répond en utilisant les fonctions précédemment implémentées. L'objectif ici est d'assurer une expérience utilisateur sans couture et intuitive, simulant efficacement une conversation en temps réel avec un assistant de librairie compétent.