Chatbot Long Short Term Memory

聊天機器人，長期記憶和短期內存

該存儲庫包含使用OpenAI API創建的高級聊天機器人，該聊天機器人利用長期內存，高級邏輯，嵌入式和數據庫來提供真正獨特的用戶體驗。與簡單地基於預定義的規則或腳本響應用戶輸入的傳統聊天機器人不同，該聊天機器人可以記住您在早期對話中所說的話，並以這些知識為基礎，以提供更個性化和相關的響應。

聊天機器人的高級邏輯功能還意味著它可以處理更複雜的對話並提供更細微的響應，使您感覺就像您正在與真實的人聊天。此外，聊天機器人使用嵌入式和數據庫來實現長期記憶，從而使其可以保留以前的對話中的信息，並使用該信息來為未來的互動提供信息。

為了確保安全的用戶體驗，聊天機器人還包括通過Google登錄名來驗證知識客戶（KYC）身份驗證。此功能驗證用戶的身份，並有助於防止欺詐和濫用。

此聊天機器人的關鍵功能之一是其靈活的提示。例如，默認提示旨在使聊天機器人像意大利老師一樣行動，但是您可以輕鬆地修改提示，以適合您想到的任何其他用例。這使聊天機器人高度通用，並且可以適應廣泛的用例。

特徵：

• 使用OpenAI API的最新型號（GPT-3.5-Turbo）進行高級自然語言處理

• 通過嵌入和數據庫實現的長期記憶

• 靈活的提示允許輕鬆自定義適合任何用例

• 高級邏輯功能可以實現更複雜的對話和細微的回答

• 通過Google登錄kyc身份驗證可確保安全的用戶體驗

• 可以輕鬆地集成到各種應用程序和平台中

如果您正在尋找一個超越簡單腳本和規則的聊天機器人，並且可以提供更個性化和引人入勝的用戶體驗，同時還可以保持用戶信息的安全性，則具有長期內存，高級邏輯和KYC身份驗證的AI驅動聊天機器人是完美的解決方案！

安裝

要使用聊天機器人，您首先需要將此存儲庫克隆到本地計算機。您可以通過在終端中運行以下命令來執行此操作：

git clone https://github.com/FaustoNisida/AI-Chatbot-Long-Term-Memory thefolderofyourchoise

cd thefolderofyourchoise

接下來，您需要為客戶端和服務器應用程序安裝所有依賴項。為此，請首先導航到終端中的客戶端目錄：

cd client

然後，運行以下命令安裝客戶端依賴關係：

npm install --force

請注意，如果您在安裝過程中遇到任何錯誤，則可能需要 - force標誌。

接下來，導航到終端中的服務器目錄：

cd ../server

然後，運行以下命令安裝服務器依賴項：

npm install

安裝依賴項後，您將需要在包含以下環境變量的客戶端和服務器目錄中創建.ENV文件：

服務器.env

OPENAI_API_KEY=<youropenaiapikey>

在這裡創建您的OpenAi密鑰

API_KEY=<yourcustomapikeyforaccessingtheserver>

您可以在API_KEY字段中放置任何選擇的密碼或鍵。

客戶端.env

VITE_Api_Key=<yourcustomapikeyforaccessingtheserver>

VITE_Google_Client_id=<yourgoogleclientid>

在此處創建一個項目，然後在此處創建Google Client ID

為了確保正確配置您的Google客戶端ID，必須在創建過程中包括以下來源：

授權的JavaScript起源：

• http：// localhost：5173
• http：// localhost：3000
• http：// localhost

授權重定向URI：

• http：// localhost：5173
• http：// localhost：3000/訪問
• http：// localhost

在VITE_Api_Key字段中，您必須將放置在API_KEY enviromental變量的api_key enviromental變量.env文件中放置相同的密碼或鍵

現在您準備使用應用程序

用法

啟動服務器

打開終端窗口。

通過運行命令cd server導航到服務器目錄。

通過運行命令npm run server來啟動服務器。

服務器現在正在http：// localhost上運行：3000

默認情況下，聊天機器人設置為像意大利老師一樣。但是，您可以輕鬆地修改提示，以適合您想到的任何其他用例。只需在服務器目錄中的index.js文件的97行中編輯提示，以包括您所需的提示。

啟動客戶

打開第二個終端窗口，而無需關閉當前運行客戶端的終端。

通過運行命令cd client導航到客戶端目錄。

通過運行命令npm run dev來啟動客戶端。

客戶端和服務器現在正在運行，您可以通過訪問Web瀏覽器中的http：// localhost：5173訪問應用程序。

享受用法！

建議

建議存儲支持向量搜索的數據庫中的嵌入和輸入和輸出，例如編織或Pinecone。雖然本地JSON文件（為時間為此，我用於此項目）可以用作小規模項目或原型製作的數據庫，但在處理嵌入式和相關數據時，使用專用數據庫是最好的做法。

通過將嵌入和關聯數據存儲在矢量搜索數據庫中，您可以在需要時輕鬆搜索和檢索相關信息，而無需依靠更複雜且較慢的數據庫查詢。這可以顯著提高聊天機器人的整體速度和效率，從而獲得更好的用戶體驗。

請記住，儘管這些數據庫可以提供重大的好處，但與傳統數據庫相比，它們也可能需要額外的設置和維護。在決定使用矢量搜索數據庫之前，請考慮您的特定需求和資源。

貢獻

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接觸

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