bookstore copilot
1.0.0
Notebook 1_bookstore_chatbot.ipynb berfungsi sebagai tutorial mendalam untuk mengembangkan chatbot canggih yang dirancang untuk aplikasi toko buku. Panduan ini dengan cermat berjalan melalui setiap tahap pembuatan chatbot, dari pengaturan awal hingga interaksi pengguna akhir. Di bawah ini adalah penjelasan terperinci tentang proses dan metodologi yang digunakan dalam buku catatan, termasuk pemanfaatan dataset CMU Kaggle untuk ringkasan buku:
Pengaturan Lingkungan : Fase awal ini mempersiapkan lingkungan pengembangan dengan memuat ekstensi python yang diperlukan untuk kode autorele. Ini juga melibatkan pengimpian perpustakaan kritis seperti panda untuk penanganan data, berenam untuk interaksi basis data, dan openai untuk memanfaatkan model GPT, menetapkan dasar untuk fungsionalitas chatbot.
Pemuatan Data : Pada tahap ini, notebook mengimpor dataset CMU Kaggle, yang berisi ringkasan berbagai buku. Dataset ini kaya dengan informasi, termasuk judul, penulis, tanggal publikasi, genre, dan ringkasan ringkas, menyediakan database komprehensif untuk digambar dari chatbot.
Weaviate Connection : Panduan ini kemudian melanjutkan untuk membuat koneksi dengan Weaviate, mesin pencari vektor open-source. Koneksi ini sangat penting untuk menyimpan dan secara efisien mengambil ringkasan buku dari dataset CMU Kaggle. Proses ini melibatkan mengautentikasi dan mengkonfigurasi parameter yang diperlukan untuk memastikan koneksi yang aman dan stabil.
Preprocessing dan Penyisipan Data : Mengikuti pengaturan koneksi, notebook menguraikan langkah -langkah untuk preprocess data dari dataset CMU Kaggle untuk penyimpanan dan pengambilan yang optimal. Ini termasuk membuat koleksi khusus dalam Weaviate untuk menampung ringkasan buku dan mengisi koleksi ini dengan data yang diproses sebelumnya.
Meminta Buku : Dengan data yang ada, notebook menunjukkan cara menjalankan kueri terhadap koleksi Weaviate. Fungsionalitas ini memungkinkan chatbot untuk mencari buku berdasarkan berbagai kriteria, seperti judul, penulis, genre, dan preferensi pengguna, memungkinkan interaksi pengguna yang dinamis dan responsif.
Implementasi fungsionalitas chatbot : Bagian ini sangat penting karena mengimplementasikan fungsi inti chatbot. Fungsi-fungsi ini mencakup mencari buku, menghasilkan rekomendasi berdasarkan preferensi pengguna, memberikan informasi mendalam tentang buku-buku tertentu, dan mengajukan pertanyaan umum tentang pengiriman, kebijakan, dan pengembalian.
Crafting Response : Didedikasikan untuk menyempurnakan komunikasi chatbot, segmen ini berfokus pada menyusun tanggapan yang ramah pengguna. Ini melibatkan pemformatan data yang diambil atau informasi dari API eksternal menjadi tanggapan yang koheren dan menarik terhadap kueri pengguna.
Antarmuka Obrolan Interaktif : Puncak notebook adalah pembentukan antarmuka obrolan interaktif. Antarmuka ini mengundang pengguna untuk mengirimkan pertanyaan mereka, yang merespons chatbot menggunakan fungsi yang diimplementasikan sebelumnya. Tujuannya di sini adalah untuk memastikan pengalaman pengguna yang mulus dan intuitif, secara efektif mensimulasikan percakapan real-time dengan asisten toko buku yang berpengetahuan luas.
