Variablen und Flows für Chatbots | NeMo Guardrails #2
Inhaltsverzeichnis
- Einführung in Kolang und Nvidia Nemo Guardrails
- Variablen und Flows in Kolang
- Einrichten der OpenAI API-Schlüssel und Konfigurationsdateien
- Verwendung von Kontextvariablen in Kolang
- Erstellen einer Benutzerbegrüßungsnachricht
- Verwendung von Bedingungen in Flows
- Ausführen von Conversational History in Kolang
- Extrahieren von Namen aus Benutzereingaben
- Triggerung von spezifischen Flows basierend auf Benutzereingaben
- Einführung in Aktionen in Kolang und Nemo Guardrails
Einführung in Kolang und Nvidia Nemo Guardrails
In diesem Video werden wir uns eingehender mit Kolang und den Variablen und Flows innerhalb der Kolang-Modellierungssprache befassen. Kolang ist eine speziell für den Aufbau von konversationellen Flows für ChatBots entwickelte Modellierungssprache, die von Nvidia und der Nvidia Nemo Guardrails-Bibliothek verwendet wird. Obwohl Kolang relativ einfach zu lesen ist, gibt es einige Konzepte und Elemente, die wir verstehen müssen, bevor wir Guardrails effektiv nutzen können.
Variablen und Flows in Kolang
Bevor wir mit dem Gebrauch von Guardrails beginnen, ist es wichtig, die Konzepte der Variablen und Flows in Kolang zu verstehen. Variablen werden verwendet, um Informationen in einem Gesprächsverlauf zu speichern, während Flows definierte Bedingungen darstellen, unter denen bestimmte Aktionen ausgeführt werden. Wir werden lernen, wie man Variablen setzt und Flows erstellt, um das Verhalten unserer ChatBots zu steuern.
Einrichten der OpenAI API-Schlüssel und Konfigurationsdateien
Bevor wir Guardrails verwenden können, müssen wir unsere OpenAI API-Schlüssel und Konfigurationsdateien initialisieren. Dies ermöglicht uns den Zugriff auf die OpenAI-Plattform und die Verwendung von Kolang und Guardrails. Wir werden Schritt für Schritt durch den Setup-Prozess geführt und sicherstellen, dass alles korrekt eingerichtet ist, um mit der Entwicklung unserer ChatBots zu beginnen.
Verwendung von Kontextvariablen in Kolang
Kontextvariablen sind eine wichtige Komponente in Kolang, da sie es uns ermöglichen, Informationen zwischen verschiedenen Flows oder Schritten im Gesprächsverlauf auszutauschen. Wir werden lernen, wie man Kontextvariablen setzt, liest und abfragt, um personalisierte und dynamische ChatBot-Antworten zu erstellen.
Erstellen einer Benutzerbegrüßungsnachricht
Die Benutzerbegrüßungsnachricht ist oft das erste, was ein ChatBot einem Benutzer sagt. In diesem Abschnitt werden wir lernen, wie man eine benutzerdefinierte Begrüßungsnachricht erstellt und sie in unseren Flows verwendet. Wir werden auch sehen, wie man Variablen in der Begrüßungsnachricht verwendet, um den Namen des Benutzers einzubeziehen und eine personalisierte Begrüßung zu erstellen.
Verwendung von Bedingungen in Flows
Bedingungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Steuerung des Flussverhaltens in Kolang. Wir werden lernen, wie man if-else-Anweisungen in Flows verwenden kann, um unterschiedliche Pfade basierend auf bestimmten Bedingungen zu verwenden. Dies ermöglicht uns die Erstellung von verzweigten ChatBot-Dialogen, die auf den Benutzereingaben basieren.
Ausführen von Conversational History in Kolang
Die Ausführung der Conversational History in Kolang ermöglicht es uns, den gesamten Verlauf eines Gesprächs an den ChatBot zu übergeben und den Fluss basierend auf früheren Benutzereingaben anzupassen. Wir werden sehen, wie man Conversational History in Kolang verwendet und wie dies die Konversation mit unserem ChatBot beeinflusst.
Extrahieren von Namen aus Benutzereingaben
Das Extrahieren von Namen aus Benutzereingaben ist ein nützliches Feature in Kolang, da es uns ermöglicht, den Namen des Benutzers zu erkennen und in unseren Flows zu verwenden. Wir werden lernen, wie man das LM-Modell in Kolang verwendet, um den Namen aus der Benutzereingabe zu extrahieren und ihn als Kontextvariable zu setzen.
Triggerung von spezifischen Flows basierend auf Benutzereingaben
Die Triggerung von spezifischen Flows basierend auf Benutzereingaben ist ein fortschrittlicheres Konzept in Kolang, das uns erlaubt, unterschiedliche Flows basierend auf den Interaktionen des Benutzers auszuführen. Wir werden sehen, wie man Benutzereingaben analysiert und basierend auf bestimmten Kriterien den entsprechenden Flow auslöst.
Einführung in Aktionen in Kolang und Nemo Guardrails
Aktionen sind die Ausführung von tatsächlichem Code innerhalb unserer Guardrails. In diesem Abschnitt werden wir lernen, wie man Aktionen in Kolang verwendet, um komplexe Funktionen und Berechnungen in unseren ChatBots durchzuführen. Wir werden sehen, wie Aktionen den Dialogfluss bereichern und uns ermöglichen, interaktive und leistungsstarke ChatBots zu erstellen.
Highlights
- Einführung in Kolang und Nvidia Nemo Guardrails
- Verwendung von Variablen und Flows in Kolang
- Einrichten der OpenAI API-Schlüssel und Konfigurationsdateien
- Verwendung von Kontextvariablen in Kolang
- Erstellen einer Benutzerbegrüßungsnachricht
- Verwendung von Bedingungen in Flows
- Ausführen von Conversational History in Kolang
- Extrahieren von Namen aus Benutzereingaben
- Triggerung von spezifischen Flows basierend auf Benutzereingaben
- Einführung in Aktionen in Kolang und Nemo Guardrails
FAQ
Frage: Was ist Kolang und wie wird es verwendet?
Antwort: Kolang ist eine Modellierungssprache, die speziell für den Aufbau von konversationellen Flows für ChatBots entwickelt wurde. Sie wird mit der Nvidia Nemo Guardrails-Bibliothek verwendet und ermöglicht die Erstellung interaktiver und personalisierter ChatBot-Dialoge.
Frage: Wie werden Variablen in Kolang verwendet?
Antwort: Variablen werden in Kolang verwendet, um Informationen im Gesprächsverlauf zu speichern und abzurufen. Sie können benutzerdefinierte Werte enthalten und ermöglichen die Personalisierung von ChatBot-Antworten.
Frage: Wie kann ich Aktionen in Kolang ausführen?
Antwort: Aktionen ermöglichen die Ausführung von tatsächlichem Code innerhalb von Kolang-Guardrails. Sie können verwendet werden, um komplexe Berechnungen durchzuführen oder auf externe APIs zuzugreifen, um dynamische ChatBot-Antworten zu erstellen.
Frage: Wie extrahiere ich Namen aus Benutzereingaben in Kolang?
Antwort: Kolang bietet eine spezielle Syntax, um Namen aus Benutzereingaben zu extrahieren. Dies ermöglicht es uns, den Namen des Benutzers zu erkennen und in unseren ChatBot-Dialogen zu verwenden.
Frage: Warum ist die Verwendung von Kontextvariablen wichtig in Kolang?
Antwort: Kontextvariablen ermöglichen es uns, Informationen zwischen verschiedenen Flows oder Schritten im Gesprächsverlauf auszutauschen. Sie bieten eine Möglichkeit, personalisierte und dynamische ChatBot-Antworten zu erstellen.
Frage: Kann ich Conversational History in Kolang verwenden?
Antwort: Ja, Conversational History kann in Kolang verwendet werden. Dies ermöglicht es uns, den gesamten Verlauf eines Gesprächs an den ChatBot zu übergeben und den Fluss basierend auf früheren Interaktionen anzupassen. Dies führt zu einer besseren Benutzererfahrung und ermöglicht kontextbezogene ChatBot-Antworten.
Ressourcen