wandbot
v1.2.0
Wandbotは、Weights＆Biaseのドキュメント用に特別に設計された質問をたつするボットです。
このリリースでは、多くのエキサイティングな更新と改善が紹介されています。
これらの更新は、パフォーマンスと使いやすさを向上させるための継続的なコミットメントの一部です。
英語
| Wandbotバージョン | コメント | 応答精度 |
|---|---|---|
| 1.0.0 | 私たちのベースラインワンドボット | 53.8％ |
| 1.1.0 | ベースラインの改善。最長の生産で | 72.5％ |
| 1.2.0 | 私たちの新しい強化されたワンドボット | 81.6％ |
日本語
| Wandbotバージョン | コメント | 応答精度 |
|---|---|---|
| 1.2.0 | 私たちの新しい強化されたワンドボット | 56.3％ |
| 1.2.1 | 翻訳プロセスを追加します | 71.9％ |
このプロジェクトは、Pythonバージョン>=3.10.0,<3.11で構築され、依存関係を管理するために詩を利用しています。以下の手順に従って、必要な依存関係をインストールします。
git clone [email protected]:wandb/wandbot.git
pip install poetry
cd wandbot
poetry install --all-extras
# Depending on which platform you want to run on run the following command:
# poetry install --extras discord # for discord
# poetry install --extras slack # for slack
# poetry install --extras api # for api データ摂取モジュールは、Weights＆Biase Repositories docodileからコードとマークダウンを引き出し、検索された生成パイプラインのベクターストアにそれらを摂取します。データを摂取するには、リポジトリのルートから次のコマンドを実行します
poetry run python -m src.wandbot.ingestionデータがdata/cacheディレクトリに摂取され、3つの異なるディレクトリraw_data 、摂取プロセスの各ステップの個々のファイルを備えたvectorstoreに保存されていることに気付くでしょう。これらのデータセットは、環境変数WANDB_PROJECTで定義されているプロジェクトのwandbアーティファクトとして保存され、wandbダッシュボードからアクセスできます。
Q＆Aボットを実行する前に、次の環境変数が設定されていることを確認してください。
OPENAI_API_KEY
COHERE_API_KEY
SLACK_EN_APP_TOKEN
SLACK_EN_BOT_TOKEN
SLACK_EN_SIGNING_SECRET
SLACK_JA_APP_TOKEN
SLACK_JA_BOT_TOKEN
SLACK_JA_SIGNING_SECRET
WANDB_API_KEY
DISCORD_BOT_TOKEN
COHERE_API_KEY
WANDBOT_API_URL= " http://localhost:8000 "
WANDB_TRACING_ENABLED= " true "
WANDB_PROJECT= " wandbot-dev "
WANDB_ENTITY= " wandbot "これらの環境変数が設定されたら、次のコマンドを使用してQ＆Aボットアプリケーションを開始できます。
(poetry run uvicorn wandbot.api.app:app --host= " 0.0.0.0 " --port=8000 > api.log 2>&1 ) &
(poetry run python -m wandbot.apps.slack -l en > slack_en_app.log 2>&1 ) &
(poetry run python -m wandbot.apps.slack -l ja > slack_ja_app.log 2>&1 ) &
(poetry run python -m wandbot.apps.discord > discord_app.log 2>&1 )その後、エンドポイントを呼び出して、最終的なWandbotアプリの初期化をトリガーする必要があります。
curl http://localhost:8000/ボットのインストールと実行に関する詳細な手順については、リポジトリのルートにあるrun.shファイルを参照してください。
これらのコマンドを実行すると、API、Slackbot、およびDiscord Botアプリケーションが起動し、BOTと対話し、Weights＆Biaseのドキュメントに関連する質問をすることができます。
端末に環境を設定してください。
set -o allexport; source .env; set +o allexport
8人の労働者と一緒にワンドボットを起動します。これにより、評価が高速化されます
WANDBOT_EVALUATION=1 gunicorn wandbot.api.app:app --bind 0.0.0.0:8000 --timeout=200 --workers=8 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker
評価のためにセットアップ
wandbot/src/wandbot/evaluation/config.py
evaluation_strategy_name ：weave評価ダッシュボードの属性名eval_dataset ：eval_judge_model ：裁判官に使用されるモデルwandb_entity ：レコードのwandbエンティティ名wandb_project ：レコードのwandbプロジェクト名W＆B Weave評価を起動します
python src/wandbot/evaluation/weave_eval/main.py
次のプロジェクトでボットの使用を監視できます：https：//wandb.ai/wandbot/wandbot_public
