building intelligent chatbots

Construire des chatbots intelligents

Ce référentiel montre comment construire des chatbots avec différents niveaux de capacités de mémoire à l'aide de Langchain, Pinecone et Streamlit. Le projet montre l'évolution d'un chatbot sans état à un avec un stockage de mémoire permanente.

? Caractéristiques

• Trois niveaux de mise en œuvre du chatbot:
  • Niveau 1: Bot sans état (pas de mémoire)?
  • Niveau 2: Mémoire temporaire en utilisant l'état de session?
  • Niveau 3: Mémoire permanente à l'aide du stockage vectoriel de Pinecone?
• Structure de code propre et modulaire
• Construit avec des outils et des cadres d'IA modernes
• Complet avec des erreurs et les meilleures pratiques

Condition préalable

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir:

• Python 3,9 ou plus
• Clés API pour:
  • Pignon
  • Openai (pour les intégres)
  • Groq (pour LLM)

Commencer

1. Clone le référentiel

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

2. Configurer un environnement virtuel

Sur Windows:

 # Create virtual environment
python -m venv chatbotenv

# Activate virtual environment
chatbotenv S cripts a ctivate

Sur macOS / Linux:

 # Create virtual environment
python -m venv chatbotenv

# Activate virtual environment
source chatbotenv/bin/activate

3. Installez les dépendances

pip install -r requirements.txt

4. Configurer les variables d'environnement

Créer un fichier .env dans la racine du projet:

 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. Configurez Pinecone

1. Créez un compte Pinecone sur pinecone.io
2. Créez un nouvel index avec:
   • Nom: Chat-Memory
   • Dimensions: 1536 (pour les incorporations Openai)
   • Métrique: cosinus

6. Exécutez l'application

streamlit run app.py

La demande sera disponible sur http://localhost:8501

7. Désactiver l'environnement virtuel une fois terminé

deactivate

? Structure du projet

 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

? Implémentations disponibles

1. Basic Bot ( bot_without_memory.py ):

   streamlit run bot_without_memory.py

2. Bot de mémoire temporaire ( bot_with_temporary_memory.py ):

   streamlit run bot_with_temporary_memory.py

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

   streamlit run bot_with_pinecone_memory.py

Exigences

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

? Dépannage

1. Modulenotfounderror :

   • Assurez-vous que votre environnement virtuel est activé
   • Vérifiez que toutes les dépendances sont installées: pip install -r requirements.txt

2. Erreurs clés de l'API :

   • Vérifiez si votre fichier .env existe et contient des clés API valides
   • Assurez-vous que les clés de l'API ont des autorisations appropriées

3. Erreurs de Pinone :

   • Vérifiez que votre index est créé avec des spécifications correctes
   • Vérifiez si votre clé API a les autorisations nécessaires

? Remerciements

• Langchain pour le cadre incroyable
• Pinone pour les capacités de stockage vectorielles
• Rationaliser pour l'interface Web

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