bookstore copilot
1.0.0
โน้ตบุ๊ก 1_bookstore_chatbot.ipynb ทำหน้าที่เป็นบทช่วยสอนเชิงลึกสำหรับการพัฒนาแชทบ็อตที่มีความซับซ้อนซึ่งเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันร้านหนังสือ คู่มือนี้อย่างพิถีพิถันเดินผ่านทุกขั้นตอนของการสร้าง chatbot ตั้งแต่การตั้งค่าเริ่มต้นไปจนถึงการโต้ตอบผู้ใช้ขั้นสุดท้าย ด้านล่างนี้เป็นคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการและวิธีการที่ใช้ภายในสมุดบันทึกรวมถึงการใช้ชุดข้อมูล CMU Kaggle สำหรับบทสรุปหนังสือ:
การตั้งค่าสภาพแวดล้อม : เฟสเริ่มต้นนี้เตรียมสภาพแวดล้อมการพัฒนาโดยการโหลดส่วนขยาย Python ที่จำเป็นสำหรับรหัสอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการนำเข้าไลบรารีที่สำคัญเช่นแพนด้าสำหรับการจัดการข้อมูลทอสำหรับการโต้ตอบฐานข้อมูลและ OpenAI เพื่อใช้โมเดล GPT ตั้งค่ารากฐานสำหรับฟังก์ชั่นของ Chatbot
การโหลดข้อมูล : ในขั้นตอนนี้โน้ตบุ๊กนำเข้าชุดข้อมูล CMU Kaggle ซึ่งมีบทสรุปของหนังสือหลายเล่ม ชุดข้อมูลนี้อุดมไปด้วยข้อมูลรวมถึงชื่อผู้แต่งวันที่ตีพิมพ์ประเภทและบทสรุปที่กระชับซึ่งจัดทำฐานข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับแชทบ็อตที่จะดึงมาจาก
การเชื่อมต่อทอผ้า : คู่มือดำเนินการเพื่อสร้างการเชื่อมต่อกับ Weaviate เครื่องมือค้นหาเวกเตอร์โอเพนซอร์ซ การเชื่อมต่อนี้มีความสำคัญสำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูลสรุปหนังสือจากชุดข้อมูล CMU Kaggle อย่างมีประสิทธิภาพ กระบวนการเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยและมีเสถียรภาพ
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการแทรก : หลังจากการตั้งค่าการเชื่อมต่อโน้ตบุ๊กจะสรุปขั้นตอนในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าจากชุดข้อมูล CMU Kaggle เพื่อการจัดเก็บและการดึงที่ดีที่สุด ซึ่งรวมถึงการสร้างคอลเลกชันเฉพาะภายในทอเพื่อจัดเก็บหนังสือสรุปและเติมคอลเล็กชันนี้ด้วยข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้า
การสอบถามหนังสือ : ด้วยข้อมูลที่อยู่ในสถานที่โน้ตบุ๊กแสดงให้เห็นถึงวิธีดำเนินการค้นหากับคอลเลกชันทอ ฟังก์ชั่นนี้ช่วยให้ chatbot สามารถค้นหาหนังสือตามเกณฑ์ต่าง ๆ เช่นชื่อเรื่องผู้แต่งประเภทและการตั้งค่าของผู้ใช้ทำให้การโต้ตอบกับผู้ใช้แบบไดนามิกและตอบสนอง
การใช้งานฟังก์ชั่น chatbot : ส่วนนี้เป็นจุดสำคัญเนื่องจากใช้ฟังก์ชันการทำงานหลักของ chatbot ฟังก์ชันเหล่านี้ครอบคลุมการค้นหาหนังสือสร้างคำแนะนำตามการตั้งค่าของผู้ใช้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับหนังสือเฉพาะและการสอบถามทั่วไปเกี่ยวกับการจัดส่งนโยบายและผลตอบแทน
การสร้างการตอบสนอง : อุทิศให้กับการปรับปรุงการสื่อสารของ Chatbot ส่วนนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างคำตอบที่ใช้งานง่าย มันเกี่ยวข้องกับการจัดรูปแบบข้อมูลหรือข้อมูลที่ดึงมาจาก API ภายนอกไปสู่การตอบสนองที่สอดคล้องกันและมีส่วนร่วมกับการสืบค้นผู้ใช้
อินเทอร์เฟซแชทแบบโต้ตอบ : สุดยอดของสมุดบันทึกคือการจัดตั้งอินเทอร์เฟซแชทแบบโต้ตอบ อินเทอร์เฟซนี้ขอเชิญชวนผู้ใช้ให้ส่งแบบสอบถามซึ่ง chatbot ตอบกลับโดยใช้ฟังก์ชั่นที่นำไปใช้ก่อนหน้านี้ เป้าหมายที่นี่คือเพื่อให้แน่ใจว่าประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและใช้งานง่ายจำลองการสนทนาแบบเรียลไทม์กับผู้ช่วยร้านหนังสือที่มีความรู้
