sales bot with couchbase vector database

概要

このノートブックでは、KaggleからAmazon製品レビューデータセットを撮影し、OpenAI GPT-4Oを使用して製品レビューの要約を取得し、ベクターデータベースでそれらの要約を上げてから、検索拡張生成（RAG）を使用して、ターゲットを絞った製品の推奨を作成できるセールスチャットボットに電力を供給します。

全体的なワークフローを見てみましょう。

1. 900のAmazonの楽器とアクセサリーにわたって10,000を超えるレビューを含むデータセットから始めます。
2. GPT-4Oチャットを使用して、20の最新レビューから各製品の製品レビューの要約を生成します。 JSON形式で概要をフォーマットします。
3. 次に、要約を取り、それらをベクターデータベースに登録します（この場合はCouchBase）
4. 次に、CouchBase Vector IndexesとGPT-4Oの指示を使用して、在庫に存在する製品に基づいてユーザーにターゲットを絞った推奨事項を提供するRAGベースの販売チャットボットを構築します。

Openai

Openaiを使用して、このノートブックのGenaiモデルのすべてのニーズをすべて強化します：LLMS、Image Gen、Image Animation。

• OpenAIモデルを使用するには、https：//platform.openai.com/にアクセスしてサインインする必要があります。
• 次に、これらの指示に従ってAPIトークンを生成する必要があります。 APIトークンを手元に置いておくと、このノートブックでさらに必要になります。

この例では、GPT-4O命令モデルを使用します。

カウチベース

ベクターデータベースにはCouchbase Capellaを使用します。 GitHubアカウントまたはメールで無料アカウントをここに作成できます。

地元のPythonノートブック

ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、 cdコマンドを使用して、Jupyterノートブックがあるディレクトリに移動します。例えば：

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

そのディレクトリ内で新しい仮想環境を作成するには、 venvモジュール（またはvirtualenv ）を使用して：

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

環境をアクティブにして使用を開始します。

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

これにより、Jupyterは仮想環境を認識できます。

pip install ipykernel

これにより、仮想環境がjupyter内で選択可能になります。

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

（「私のノートブックenv」をカーネルの記述名に置き換えてください。）

• Jupyter Notebookを開始： jupyter notebook
• salesbot_couchbase.ipynbをオープンします
• カーネルを選択します。 「カーネル」 - >「カーネルの変更」に移動し、作成したカーネル（「私のノートブックenv」）を選択します。

ノートブックの実行前に追加のPIPパッケージをインストールする必要はありません。これらは最初にインストールされるためです。命令に従ってシステムがインストールimagemagickれていることを確認する必要があります。

すでにVirtul環境がある場合は、もう一度調達するために覚えておいてください。

 source .venv/bin/activate