sales bot with couchbase vector database

Ringkasan

Dalam buku catatan ini Anda akan mengambil dataset ulasan produk Amazon dari Kaggle dan menggunakan OpenAI GPT-4O untuk mendapatkan ringkasan tinjauan produk, meningkatkan ringkasan tersebut dalam database vektor, kemudian menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk memberi daya pada chatbot penjualan yang dapat membuat rekomendasi produk yang ditargetkan.

Mari kita lihat alur kerja keseluruhan:

1. Kami mulai dengan dataset yang berisi lebih dari 10.000 ulasan di 900 alat musik dan aksesori Amazon.
2. Menggunakan obrolan GPT-4O, kami menghasilkan ringkasan ulasan produk untuk setiap produk dari 20 ulasan terbaru. Kami memformat ringkasan dalam format JSON.
3. Kami kemudian mengambil ringkasan dan menaikkannya ke dalam database vektor (sofa dalam kasus ini)
4. Kami kemudian menggunakan indeks vektor Couchbase dan instruksi GPT-4O untuk membangun chatbot penjualan berbasis RAG yang memberikan rekomendasi yang ditargetkan kepada pengguna berdasarkan produk yang ada dalam inventaris.

Openai

Kami akan menggunakan OpenAi untuk memberi daya pada semua kebutuhan model Genai dari buku catatan ini: LLMS, gen gambar, animasi gambar.

• Untuk menggunakan model OpenAI, Anda harus pergi ke https://platform.openai.com/ dan masuk.
• Selanjutnya Anda perlu menghasilkan token API dengan mengikuti instruksi ini. Simpan token API di tangan, kita akan membutuhkannya lebih jauh di buku catatan ini.

Dalam contoh ini kita akan menggunakan model instruksi GPT-4O.

Couchbase

Kami akan menggunakan capella Couchbase untuk database vektor kami. Anda dapat membuat akun gratis di sini dengan akun GitHub atau email Anda.

Notebook Python lokal

Buka terminal atau prompt perintah Anda dan gunakan perintah cd untuk menavigasi ke direktori tempat jupyter notebook Anda berada. Misalnya:

 cd /path/to/your/sales-bot-with-couchbase-vector-database

Gunakan modul venv (atau virtualenv jika Anda lebih suka) untuk membuat lingkungan virtual baru dalam direktori itu:

python -m venv .venv  # Creates a virtual environment named '.venv'

Aktifkan lingkungan untuk mulai menggunakannya:

 source .venv/bin/activate  # On Linux/macOS
.venv S cripts a ctivate  # On Windows

Ini memungkinkan Jupyter untuk mengenali lingkungan virtual Anda:

pip install ipykernel

Ini membuat lingkungan virtual Anda dapat dipilih dalam Jupyter:

python -m ipykernel install --user --name=.venv --display-name= " My Notebook Env "

(Ganti "My Notebook Env" dengan nama deskriptif untuk kernel Anda.)

• Mulai Jupyter Notebook: jupyter notebook
• Buka Salesbot_Couchbase.ipynb
• Pilih kernel: Pergi ke "kernel" -> "Ubah kernel" dan pilih kernel yang baru saja Anda buat ("My Notebook Env").

Anda tidak perlu menginstal paket PIP tambahan sebelum menjalankan notebook, karena itu akan diinstal tepat di awal. Anda perlu memastikan sistem Anda memiliki imagemagick diinstal dengan mengikuti instruksi.

Ingat jika Anda sudah memiliki lingkungan virtul Anda, ingatlah hanya untuk sumbernya lagi:

 source .venv/bin/activate