wandbot
v1.2.0
Wandbot은 Weights & Biases 문서를 위해 특별히 설계된 질문 응답 봇입니다.
이 릴리스는 여러 가지 흥미로운 업데이트 및 개선 사항을 소개합니다.
이러한 업데이트는 성능과 유용성을 향상시키기위한 지속적인 노력의 일부입니다.
영어
| 완트 보트 버전 | 논평 | 응답 정확도 |
|---|---|---|
| 1.0.0 | 우리의 기준선 완트 보트 | 53.8 % |
| 1.1.0 | 기준선에 대한 개선; 가장 긴 생산에서 | 72.5 % |
| 1.2.0 | 우리의 새로운 강화 완드 보트 | 81.6 % |
일본어
| 완트 보트 버전 | 논평 | 응답 정확도 |
|---|---|---|
| 1.2.0 | 우리의 새로운 강화 완드 보트 | 56.3 % |
| 1.2.1 | 번역 과정을 추가하십시오 | 71.9 % |
이 프로젝트는 Python 버전 >=3.10.0,<3.11 로 구축되었으며시를 사용하여 종속성을 관리합니다. 필요한 종속성을 설치하려면 아래 단계를 따라하십시오.
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 데이터 수집 모듈은 가중치 및 바이어스 리포지토리의 코드와 마크 다운을 가져오고 예제는 검색 증강 생성 파이프 라인을 위해 vectorstores로 섭취합니다. 데이터를 수집하려면 저장소의 루트에서 다음 명령을 실행합니다.
poetry run python -m src.wandbot.ingestion 데이터가 data/cache 디렉토리에 섭취되어 섭취 프로세스의 각 단계마다 개별 파일이있는 세 가지 디렉토리 raw_data , vectorstore 에 저장되어 있음을 알 수 있습니다. 이 데이터 세트는 환경 변수 WANDB_PROJECT 에 정의 된 프로젝트에서 Wandb 아티팩트로 저장되며 Wandb 대시 보드에서 액세스 할 수 있습니다.
Q & A BOT를 실행하기 전에 다음 환경 변수가 설정되어 있는지 확인하십시오.
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 "이러한 환경 변수가 설정되면 다음 명령을 사용하여 Q & A BOT 응용 프로그램을 시작할 수 있습니다.
(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 )그런 다음 최종 완드 보트 앱 초기화를 트리거하려면 엔드 포인트를 호출해야 할 수도 있습니다.
curl http://localhost:8000/봇 설치 및 실행에 대한 자세한 지침은 저장소의 루트에있는 run.sh 파일을 참조하십시오.
이러한 명령을 실행하면 API, SlackBot 및 Discord BOT 응용 프로그램이 시작되어 BOT와 상호 작용하고 Weights & Biases 문서와 관련된 질문을 할 수 있습니다.
터미널의 환경을 설정하십시오.
set -o allexport; source .env; set +o allexport
8 명의 근로자와 함께 완드 보트를 시작하십시오. 이것은 평가 속도를 높입니다
WANDBOT_EVALUATION=1 gunicorn wandbot.api.app:app --bind 0.0.0.0:8000 --timeout=200 --workers=8 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker
평가를 위해 설정하십시오
WandBot/SRC/WandBot/Evaluation/Config.py
evaluation_strategy_name : 직조 평가 대시 보드의 속성 이름eval_dataset :eval_judge_model : 판사에 사용되는 모델wandb_entity : 레코드의 wandb 엔티티 이름wandb_project : 레코드의 Wandb 프로젝트 이름W & B 직조 평가를 시작합니다
python src/wandbot/evaluation/weave_eval/main.py
다음 프로젝트에서 봇의 사용량을 모니터링 할 수 있습니다 : https://wandb.ai/wandbot/wandbot_public
