Cara Membina Chatbot Custom Menggunakan Qwen-2.5 dan Langchain

Artikel ini menunjukkan membina chatbot berkuasa AI yang berinteraksi dengan pelawat laman web, memberikan jawapan segera dan tepat. Permintaan yang semakin meningkat untuk komunikasi yang cekap menjadikan AI chatbots alat penting untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mengurangkan kos operasi untuk perniagaan. Chatbot ini memanfaatkan Qwen-2.5, Langchain, dan Faiss untuk mendapatkan semula maklumat dan penjanaan tindak balas yang cekap.

Mata Pembelajaran Utama:

• Peranan kritikal chatbots AI dalam menyelaraskan operasi perniagaan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
• Kaedah untuk mengekstrak dan memproses data laman web untuk integrasi chatbot yang berkesan.
• Menggunakan Faiss untuk pengambilan teks yang dioptimumkan dan carian kesamaan yang cekap.
• Kepentingan memeluk wajah embeddings dalam meningkatkan kecerdasan dan pemahaman chatbot.
• Mengintegrasikan QWEN-2.5-32B untuk menghasilkan tindak balas yang relevan dan tepat secara kontekstual.
• Mewujudkan antara muka chatbot interaktif menggunakan Streamlit.

Jadual Kandungan:

• Cadangan nilai chatbots laman web
• Fungsi chatbot dijelaskan
• Membina chatbot tersuai dengan qwen-2.5-32b dan langchain
  • Langkah 1: Persediaan Projek
  • Langkah 2: Menangani masalah gelung acara Windows
  • Langkah 3: Mengimport perpustakaan yang diperlukan
  • Langkah 4: Mengimport modul Langchain
  • Langkah 5: Konfigurasi Kunci API
  • Langkah 6: Pengambilalihan dan pemprosesan data laman web
  • Langkah 7: Membina Kedai Vektor Faiss
  • Langkah 8: Memuatkan QWEN-2.5-32B LLM
  • Langkah 9: Menetapkan Rantaian Pengambilan
  • Langkah 10: Menguruskan Sejarah Sembang
  • Langkah 11: Mendapatkan Input Pengguna
  • Langkah 12: Memproses Pertanyaan Pengguna
  • Output aplikasi akhir
• Ujian dan pengesahan chatbot
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Mengapa Memilih Chatbot Laman Web?

Perniagaan sering berjuang untuk menguruskan jumlah pertanyaan pelanggan yang tinggi dengan cekap. Kaedah sokongan tradisional boleh menyebabkan kelewatan dan pengguna yang kecewa. Chatbots berkuasa AI menawarkan respons segera, automatik, mengurangkan kos dan meningkatkan penglibatan pelanggan. Keupayaan mereka untuk memproses dataset yang besar dan memberikan jawapan yang sesuai secara kontekstual menjadikan mereka sangat bermanfaat dalam pelbagai sektor, termasuk e-pembelajaran, e-dagang, sokongan pelanggan, dan laman web berita.

Arkitek Chatbot:

Chatbot menggunakan gabungan komponen utama:

• Loader URL Tidak Berstruktur: Mendapatkan Kandungan Laman Web.
• Splitter Teks: membahagikan dokumen besar ke dalam ketulan yang boleh diurus.
• FAISS (Facebook AI Carian Kesamaan): Kedai dan mengambil semula embeddings dokumen.
• Qwen-2.5-32B: Model bahasa untuk menghasilkan respons.
• Streamlit: Rangka kerja untuk antara muka pengguna interaktif.

(Carta aliran menggambarkan operasi chatbot)

Membina chatbot:

Langkah-langkah terperinci untuk membina chatbot menggunakan Python, Langchain, dan Qwen-2.5 disediakan, termasuk coretan kod dan penjelasan untuk setiap peringkat. Proses ini meliputi persediaan persekitaran, pemasangan perpustakaan, pengurusan utama API, pemuatan data, penciptaan kedai vektor, integrasi LLM, dan pembangunan UI menggunakan STREAMLIT. Output akhir mempamerkan antara muka chatbot berfungsi.

(Bahagian yang selebihnya, termasuk arahan langkah demi langkah, contoh ujian, kesimpulan, dan Soalan Lazim, akan mengikuti struktur yang sama seperti input asal, tetapi dengan rewording kecil dan perapian untuk mencapai tahap yang dikehendaki untuk mengubah makna teras.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Membina Chatbot Custom Menggunakan Qwen-2.5 dan Langchain. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!