sales bot with couchbase vector database

Visão geral

Neste caderno, você receberá um conjunto de dados do Amazon Product Reviews da Kaggle e usará o OpenAI GPT-4O para obter resumos de revisão de produtos, despertar esses resumos em um banco de dados vetorial e, em seguida, usará a geração aumentada de recuperação (RAG) para alimentar um chatbot de vendas que pode fazer recomendações de produtos direcionados.

Vamos dar uma olhada no fluxo de trabalho geral:

1. Começamos com um conjunto de dados que contém mais de 10.000 revisões em 900 instrumentos e acessórios musicais da Amazon.
2. Usando o GPT-4O Chat, geramos resumos de revisões de produtos para cada produto das 20 revisões mais recentes. Nós formatamos os resumos no formato JSON.
3. Em seguida, tomamos os resumos e os aprimoramos em um banco de dados vetorial (Couchbase neste caso)
4. Em seguida, usamos os índices de vetores da Couchbase e o GPT-4O Instruct para criar um chatbot de vendas baseado em RAG que fornece recomendações direcionadas ao usuário com base nos produtos presentes no inventário.

Openai

Usaremos o OpenAI para alimentar todas as necessidades do modelo Genai deste notebook: LLMS, Image Gen, Image Animation.

• Para usar o modelo OpenAI, você precisará acessar https://platform.openai.com/ e fazer login.
• Em seguida, você precisará gerar um token da API seguindo estas instruções. Mantenha o token da API em mãos, precisaremos dele mais abaixo neste caderno.

Neste exemplo, usaremos o modelo GPT-4O Instruct.

Couchbase

Usaremos o Couchbase Capella para o nosso banco de dados vetorial. Você pode criar sua conta gratuita aqui com sua conta do GitHub ou seu email.

Notebook local em Python

Abra seu terminal ou prompt de comando e use o comando cd para navegar até o diretório em que o seu notebook Jupyter está localizado. Por exemplo:

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

Use o módulo venv (ou virtualenv , se preferir) para criar um novo ambiente virtual dentro desse diretório:

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

Ative o ambiente para começar a usá -lo:

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

Isso permite que Jupyter reconheça seu ambiente virtual:

pip install ipykernel

Isso torna seu ambiente virtual selecionado em Jupyter:

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

(Substitua "My Notebook Env" por um nome descritivo para o seu kernel.)

• Iniciar Jupyter Notebook: jupyter notebook
• Abra Salesbot_Couchbase.ipynb
• Selecione o kernel: vá para "kernel" -> "altere kernel" e escolha o kernel que você acabou de criar ("meu notebook Env").

Você não precisa instalar pacotes PIP adicionais antes da execução do notebook, pois eles serão instalados logo no início. Você precisará garantir que seu sistema tenha imagemagick instalado seguindo as instruções.

Lembre -se de que se você já tem seu ambiente virtul, lembre -se apenas de obtê -lo novamente:

 source .venv/bin/activate