Chatbot de Perguntas e Respostas com Implantação

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Chatbot de Perguntas e Respostas com Implantação

Índice

  1. Introdução
  2. Projeto de Chatbot de Perguntas e Respostas
  3. Configurando o Ambiente
  4. Inicializando as Bibliotecas
  5. Definindo a Configuração da Página
  6. Criando a Função para Obter a Resposta do Chatbot
  7. Armazenando a Conversa em Sessões
  8. Exibindo a Resposta do Chatbot
  9. Testando o Chatbot de Perguntas e Respostas
  10. Próximos Passos

🤖 Projeto de Chatbot de Perguntas e Respostas

Neste projeto, vamos criar um chatbot de perguntas e respostas utilizando linguagem natural. O objetivo é construir um chatbot capaz de responder perguntas com base em um contexto fornecido pelo usuário.

1. Introdução

Olá a todos, meu nome é Kishn e sou bem-vindo ao meu canal do YouTube. Neste vídeo, vamos continuar nossa playlist sobre IA generativa e discutir sobre outro projeto de ponta a ponta com o auxílio do Langin. Também iremos fazer a implantação no espaço hugging face.

2. Projeto de Chatbot de Perguntas e Respostas

Neste projeto, construiremos um chatbot de perguntas e respostas que será capaz de lembrar do contexto da conversa. Vamos explorar as funcionalidades básicas do Lang Chain e como criar modelos de cadeias de conversação. Além disso, iremos aprender a combinar múltiplas cadeias, criar templates personalizados e utilizar os modelos de chat oferecidos pela biblioteca do Hugging Face.

2.1 Complexidade do Projeto

A complexidade deste projeto irá aumentar conforme avançamos nos vídeos. É importante acompanhar todo o desenvolvimento para adquirir habilidades na criação de aplicativos de IA. Empresas estão cada vez mais desenvolvendo aplicativos e ajustando modelos de IA com seus próprios conjuntos de dados, por isso é fundamental dominar essas habilidades.

2.2 Requisitos do Ambiente

Antes de começarmos o desenvolvimento, precisamos configurar um ambiente adequado. Para isso, iremos criar um arquivo requirement.txt que conterá todas as dependências necessárias. Certifique-se de instalá-las corretamente para evitar problemas ao executar o código.

3. Configurando o Ambiente

A primeira etapa é importar as bibliotecas necessárias. Para esse projeto, vamos utilizar o Streamlet e o Lang Chain Schema para gerenciar o contexto das conversas. Além disso, iremos importar o Chat OpenAI para realizar as previsões de resposta do nosso chatbot.

import streamlet as St
from streamlet as Schema import LangChain, Schema
from chatore.models import ChatOpenAI

4. Inicializando as Bibliotecas

Inicializaremos a biblioteca do Chat OpenAI com as configurações adequadas. Além disso, definiremos a temperatura do modelo, que controla a variabilidade das respostas geradas. Vale lembrar que, quando for implantar o projeto no Hugging Face, essas configurações devem ser ajustadas.

# Inicializando o Chat OpenAI
chat = ChatOpenAI()

# Definindo a temperatura do modelo
temperature = 2.5

5. Definindo a Configuração da Página

Agora, vamos configurar a página do chatbot com um título atrativo e uma chamada para iniciar a conversa. Utilizaremos o Streamlet para definir essas configurações.

# Definindo a configuração da página
St.set_page_config(page_title="Chatbot de Perguntas e Respostas")
St.write("# Hey! Vamos conversar?")

6. Criando a Função para Obter a Resposta do Chatbot

Em seguida, vamos criar uma função para obter as respostas do chatbot. Essa função será responsável por receber as perguntas do usuário, armazenar o contexto da conversa em uma sessão e retornar a resposta gerada pelo modelo de linguagem.

def get_chatbot_response(question):
    # Obtendo o contexto da conversa
    session_state = St.session_state.get('flow_messages')

    # Verificando se a sessão já existe
    if 'flow_messages' not in session_state:
        session_state['flow_messages'] = [
            Schema.human_message(content="Hey! Como posso ajudar?")
        ]

    # Adicionando a pergunta do usuário como mensagem humana
    session_state['flow_messages'].append(Schema.human_message(content=question))

    # Obtendo a resposta do modelo de linguagem
    answer = chat.send_message(session_state)

    # Armazenando a resposta gerada como mensagem de IA
    session_state['flow_messages'].append(Schema.ai_message(content=answer.content))

    # Retornando a resposta do chatbot
    return answer.content

7. Armazenando a Conversa em Sessões

É importante armazenar o contexto da conversa em sessões para que o chatbot possa lembrar das interações anteriores. Utilizaremos o Streamlet para gerenciar as sessões.

# Armazenando as mensagens em sessões
St.session_state['flow_messages'] = []

# Obtendo a pergunta do usuário
question = St.text_input("Digite sua pergunta:")

# Obtendo a resposta do chatbot
answer = get_chatbot_response(question)

# Exibindo a resposta
St.write(answer)

8. Exibindo a Resposta do Chatbot

Agora, vamos exibir a resposta do chatbot na interface do Streamlet. Para isso, utilizaremos um campo de texto para receber a pergunta do usuário e um elemento de texto para exibir a resposta gerada.

# Obtendo a pergunta do usuário
question = St.text_input("Digite sua pergunta:")

# Obtendo a resposta do chatbot
answer = get_chatbot_response(question)

# Exibindo a resposta
St.write(answer)

9. Testando o Chatbot de Perguntas e Respostas

Agora que tudo está configurado, podemos testar nosso chatbot de perguntas e respostas. Digite suas perguntas no campo de texto e veja as respostas geradas pelo modelo de linguagem.

10. Próximos Passos

Neste Tutorial, aprendemos como criar um chatbot de perguntas e respostas utilizando o Lang Chain. Agora que você possui uma base sólida, pode explorar a biblioteca do Hugging Face para aprimorar ainda mais o seu projeto. Experimente diferentes modelos de linguagem e tente implementar templates personalizados para obter resultados ainda melhores.

Obrigado por acompanhar este tutorial e até a próxima!


Destaques

  • Desenvolva habilidades na criação de chatbots de perguntas e respostas
  • Aprenda a utilizar o Lang Chain e o Hugging Face para criar modelos de conversação
  • Entenda como armazenar o contexto da conversa em sessões
  • Construa um chatbot capaz de lembrar o contexto das interações anteriores
  • Utilize o Streamlet para criar uma interface interativa para o chatbot

Perguntas Frequentes

P: Como posso ajustar a temperatura do modelo de linguagem? R: A temperatura do modelo pode ser ajustada através da variável "temperature". Valores mais altos tornam as respostas mais criativas e imprevisíveis, enquanto valores mais baixos tornam as respostas mais consistentes e previsíveis.

P: Como posso adicionar mais funcionalidades ao meu chatbot? R: Você pode explorar a documentação do Lang Chain e do Hugging Face para aprender mais sobre as diferentes possibilidades de customização do seu chatbot. Além disso, você pode experimentar diferentes modelos de linguagem ou criar seus próprios templates de resposta.

P: Posso implantar meu chatbot em outros ambientes além do Hugging Face? R: Sim, você pode implantar seu chatbot em qualquer ambiente de sua escolha. O Hugging Face oferece uma plataforma conveniente para compartilhar e implantar modelos de IA, mas você também pode adaptar o código para rodar em outros ambientes como servidores web ou aplicativos móveis.


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