Chatbot Long Short Term Memory
1.0.0
พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มี chatbot ขั้นสูงที่สร้างขึ้นด้วย OpenAI API ที่ใช้ประโยชน์จากหน่วยความจำระยะยาวตรรกะขั้นสูงฝังฐานข้อมูลและฐานข้อมูลเพื่อให้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ไม่เหมือนใครอย่างแท้จริง ซึ่งแตกต่างจากแชทบอทแบบดั้งเดิมที่ตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ตามกฎหรือสคริปต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า chatbot นี้สามารถจดจำสิ่งที่คุณพูดในการสนทนาก่อนหน้านี้และสร้างความรู้นั้นเพื่อให้คำตอบที่เป็นส่วนตัวและเกี่ยวข้องมากขึ้น
ความสามารถในการตรรกะขั้นสูงของ Chatbot ยังหมายความว่ามันสามารถจัดการการสนทนาที่ซับซ้อนมากขึ้นและให้คำตอบที่เหมาะสมยิ่งขึ้นทำให้รู้สึกเหมือนกำลังคุยกับคนจริง นอกจากนี้ chatbot ใช้ embeddings และฐานข้อมูลเพื่อให้ได้หน่วยความจำระยะยาวทำให้สามารถเก็บข้อมูลจากการสนทนาก่อนหน้านี้และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อแจ้งการโต้ตอบในอนาคต
เพื่อให้แน่ใจว่าประสบการณ์การใช้งานที่ปลอดภัย chatbot ยังรวมถึงการรับรองความถูกต้องของความรู้ของคุณ (KYC) ผ่านการเข้าสู่ระบบของ Google คุณลักษณะนี้ตรวจสอบตัวตนของผู้ใช้และช่วยป้องกันการฉ้อโกงและการละเมิด
หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญของ chatbot นี้คือพรอมต์ที่ยืดหยุ่น ตัวอย่างเช่นพรอมต์เริ่มต้นได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ chatbot ทำหน้าที่เหมือนครูชาวอิตาลี แต่คุณสามารถแก้ไขพรอมต์เพื่อให้พอดีกับกรณีการใช้งานอื่น ๆ ที่คุณมีอยู่ในใจ สิ่งนี้ทำให้ chatbot มีความหลากหลายและปรับให้เข้ากับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
ใช้โมเดลล่าสุด (GPT-3.5-turbo) ของ OpenAI API สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง
หน่วยความจำระยะยาวผ่านการฝังและฐานข้อมูล
พรอมต์ที่ยืดหยุ่นช่วยให้การปรับแต่งได้ง่ายขึ้นเพื่อให้พอดีกับกรณีการใช้งานใด ๆ
ความสามารถในการตรรกะขั้นสูงช่วยให้การสนทนาที่ซับซ้อนมากขึ้นและการตอบสนองที่เหมาะสมยิ่งขึ้น
การรับรองความถูกต้องของ KYC ผ่าน Google เข้าสู่ระบบทำให้มั่นใจได้ว่าประสบการณ์การใช้งานที่ปลอดภัย
สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันและแพลตฟอร์มต่างๆได้อย่างง่ายดาย
หากคุณกำลังมองหาแชทบ็อตที่นอกเหนือไปจากสคริปต์และกฎง่ายๆและสามารถมอบประสบการณ์การใช้งานที่เป็นส่วนตัวและมีส่วนร่วมมากขึ้นในขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาความปลอดภัยของข้อมูลผู้ใช้แชทบ็อตที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ด้วยหน่วยความจำระยะยาวตรรกะขั้นสูงและการตรวจสอบ KYC เป็นทางออกที่สมบูรณ์แบบ!
ในการใช้ chatbot คุณจะต้องโคลนที่เก็บนี้ไปยังเครื่องในพื้นที่ของคุณ คุณสามารถทำได้โดยเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัลของคุณ:
git clone https://github.com/FaustoNisida/AI-Chatbot-Long-Term-Memory thefolderofyourchoise
cd thefolderofyourchoise
ถัดไปคุณจะต้องติดตั้งการพึ่งพาทั้งหมดสำหรับแอปพลิเคชันไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์ ในการทำเช่นนี้ก่อนไปยังไดเรกทอรีไคลเอนต์ในเทอร์มินัลของคุณ:
cd client
จากนั้นเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อติดตั้งการพึ่งพาไคลเอนต์:
npm install --force
โปรดทราบว่า -FORCE FLAG อาจจำเป็นหากคุณพบข้อผิดพลาดใด ๆ ในระหว่างกระบวนการติดตั้ง
ถัดไปนำทางไปยังไดเรกทอรีเซิร์ฟเวอร์ในเทอร์มินัลของคุณ:
cd ../server
จากนั้นเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อติดตั้งการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์:
npm install
หลังจากติดตั้งการอ้างอิงคุณจะต้องสร้างไฟล์. ENV ทั้งในไดเรกทอรีไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์ที่มีตัวแปรสภาพแวดล้อมต่อไปนี้:
OPENAI_API_KEY=<youropenaiapikey>
สร้าง คีย์ OpenAI ของคุณที่นี่
API_KEY=<yourcustomapikeyforaccessingtheserver>
คุณสามารถวางรหัสผ่านหรือคีย์ที่คุณเลือกได้ในฟิลด์ API_KEY
VITE_Api_Key=<yourcustomapikeyforaccessingtheserver>
VITE_Google_Client_id=<yourgoogleclientid>
สร้างโครงการและจากนั้น รหัสไคลเอนต์ Google ที่นี่
เพื่อให้แน่ใจว่ารหัสไคลเอนต์ Google ของคุณได้รับการกำหนดค่าอย่างถูกต้องจำเป็นต้องรวมต้นกำเนิดต่อไปนี้ในระหว่างกระบวนการสร้าง:
ต้นกำเนิด JavaScript ที่ได้รับอนุญาต:
การเปลี่ยนเส้นทางที่ได้รับอนุญาต URIs:
ในฟิลด์ VITE_Api_Key คุณต้องวางรหัส API_KEY หรือคีย์เดียว
ตอนนี้คุณพร้อมที่จะใช้แอปพลิเคชัน
เปิดหน้าต่างเทอร์มินัล
นำทางไปยังไดเรกทอรีเซิร์ฟเวอร์โดยเรียกใช้ cd server คำสั่ง
เริ่มต้นเซิร์ฟเวอร์โดยเรียกใช้ npm run server
เซิร์ฟเวอร์กำลังทำงานบน http: // localhost: 3000
โดยค่าเริ่มต้น chatbot ถูกตั้งค่าให้ทำตัวเหมือนครูชาวอิตาลี อย่างไรก็ตามคุณสามารถแก้ไขพรอมต์เพื่อให้พอดีกับกรณีการใช้งานอื่น ๆ ที่คุณมีอยู่ในใจ เพียง แก้ไขพรอมต์ในบรรทัด 97 ของไฟล์ index.js ในไดเรกทอรีเซิร์ฟเวอร์เพื่อรวมพรอมต์ที่คุณต้องการ
เปิดหน้าต่างเทอร์มินัลที่สอง โดยไม่ต้องปิดเทอร์มินัลซึ่งกำลังเรียกใช้ไคลเอนต์
นำทางไปยังไดเรกทอรีไคลเอ็นต์โดยเรียกใช้ cd client คำสั่ง
เริ่มต้นไคลเอนต์โดยเรียกใช้คำสั่ง npm run dev
ไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์กำลังทำงานอยู่และคุณสามารถเข้าถึงแอปพลิเคชันได้โดยไปที่ http: // localhost: 5173 ในเว็บเบราว์เซอร์ของคุณ
สนุกกับการใช้งาน!
ขอแนะนำให้จัดเก็บ embeddings และอินพุตและเอาต์พุตที่เกี่ยวข้องกับที่อยู่ในฐานข้อมูลที่รองรับการค้นหาเวกเตอร์เช่นทอหรือ pinecone ในขณะที่ไฟล์ JSON ท้องถิ่น (ตามที่ฉันใช้สำหรับโครงการนี้เพื่อประโยชน์ของเวลา) สามารถใช้เป็นฐานข้อมูลสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือการสร้างต้นแบบมันเป็นวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้ฐานข้อมูลพิเศษเมื่อจัดการกับการฝังและข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
ด้วยการจัดเก็บการฝังและข้อมูลที่เกี่ยวข้องในฐานข้อมูลการค้นหาเวกเตอร์คุณสามารถค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างง่ายดายเมื่อจำเป็นโดยไม่ต้องพึ่งพาการสืบค้นฐานข้อมูลที่ซับซ้อนและช้าลงมากขึ้น สิ่งนี้สามารถปรับปรุงความเร็วโดยรวมและประสิทธิภาพของ chatbot ได้อย่างมากทำให้เกิดประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น
โปรดทราบว่าในขณะที่ฐานข้อมูลเหล่านี้สามารถให้ประโยชน์ที่สำคัญพวกเขาอาจต้องการการตั้งค่าและการบำรุงรักษาเพิ่มเติมเมื่อเทียบกับฐานข้อมูลดั้งเดิม พิจารณาความต้องการและทรัพยากรเฉพาะของคุณก่อนที่จะตัดสินใจใช้ฐานข้อมูลการค้นหาเวกเตอร์
หากคุณต้องการมีส่วนร่วมในโครงการนี้โปรดส่งคำขอดึงด้วยการเปลี่ยนแปลงที่คุณเสนอ เรายินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมทั้งหมดรวมถึงการแก้ไขข้อผิดพลาดคุณสมบัติใหม่และการปรับปรุงเอกสาร
หากคุณมีคำถามหรือข้อเสนอแนะเกี่ยวกับโครงการนี้อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา:
เราชอบที่จะได้ยินจากคุณและยินดีที่จะช่วยเหลือในประเด็นใด ๆ ที่คุณอาจพบ
