sales bot with couchbase vector database

개요

이 노트북에서는 Kaggle에서 Amazon Product Review 데이터 세트를 가져 와서 OpenAi GPT-4O를 사용하여 제품 검토 요약을 얻고 벡터 데이터베이스에서 요약을 업시 한 다음 RAG (Retrieval Augmented Generation)를 사용하여 대상 제품 권장 사항을 만들 수있는 판매 챗봇에 전원을 공급합니다.

전체 워크 플로를 살펴 보겠습니다.

1. 우리는 900 개의 Amazon 악기 및 액세서리에서 10,000 개가 넘는 리뷰가 포함 된 데이터 세트로 시작합니다.
2. GPT-4O 채팅을 사용하여 가장 최근 20 개의 리뷰에서 각 제품에 대한 제품 리뷰 요약을 생성합니다. 요약을 JSON 형식으로 포맷합니다.
3. 그런 다음 요약을 가져 와서 벡터 데이터베이스로 소급합니다 (이 경우 Couchbase).
4. 그런 다음 Couchbase 벡터 인덱스와 GPT-4O는 인벤토리에 존재하는 제품을 기반으로 사용자에게 대상 권장 사항을 제공하는 래그 기반 판매 챗봇을 구축하도록 지시합니다.

Openai

OpenAI를 사용 하여이 노트의 모든 Genai 모델 요구 사항 (LLMS, Image Gen, Image Animation).

• OpenAI 모델을 사용하려면 https://platform.openai.com/으로 이동하여 로그인해야합니다.
• 다음 으로이 지침에 따라 API 토큰을 생성해야합니다. API 토큰을 손에 넣으십시오.이 노트북에는 더 필요한 것이 필요합니다.

이 예에서는 GPT-4O 명령 모델을 사용합니다.

Couchbase

벡터 데이터베이스에 Couchbase Capella를 사용하겠습니다. GitHub 계정 또는 이메일로 여기에 무료 계정을 만들 수 있습니다.

지역 파이썬 노트

터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 cd 명령을 사용하여 Jupyter 노트북이있는 디렉토리로 이동하십시오. 예를 들어:

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

venv 모듈 (또는 원하는 경우 virtualenv )을 사용하여 해당 디렉토리 내에서 새로운 가상 환경을 만듭니다.

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

환경을 활성화하여 사용하기 시작하십시오.

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

이를 통해 Jupyter는 가상 환경을 인식 할 수 있습니다.

pip install ipykernel

이렇게하면 Jupyter 내에서 가상 환경을 선택할 수 있습니다.

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

( "My Notebook Env"를 커널의 설명 이름으로 바꾸십시오.)

• Jupyter Notebook : jupyter notebook
• SalesBot_CouchBase.ipynB를 열어줍니다
• 커널을 선택하십시오 : "커널" -> "커널 변경"으로 이동하여 방금 만든 커널 ( "내 노트북 ​​ENV")을 선택하십시오.

노트북을 실행하기 전에 추가 PIP 패키지를 설치할 필요가 없습니다. 처음에는 바로 설치되므로. 지침에 따라 시스템에 imagemagick 설치되어 있는지 확인해야합니다.

이미 virtul 환경이 있다면 다시 소스를 기억하십시오.

 source .venv/bin/activate