Как да създадете чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM

Ще говорим за това как да създадете чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM. Това приложение ви позволява да Създайте чатбот, задвижван от изкуствен интелект, за често задавани въпроси, който базира отговорите си на официални документи.Най-хубавото е, че не е нужно да пишете нито един ред код, нито да качвате лична информация в интернет.

Как да създадете чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM стъпка по стъпка

Искате ли да създадете виртуален асистент за вашата компанияЕ, вече не е нужно да разчитате на облачни услуги, които компрометират поверителността на вашите данни. В тази публикация ще ви кажем как да създадете чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM.

Оказва се, че AnythingLLM Тя се е утвърдила като една от най-добрите платформи за прилагайте RAG техниката (Генериране с добавено извличане или „Разширено генериране чрез извличане“). Тази техника позволява на езиков модел (LLM) да се консултира със специфична база знания, преди да отговори. Това води до по-точен отговор без риска изкуственият интелект да изфабрикува информация. Интересувате ли се? Нека видим как да я приложим стъпка по стъпка.

Изисквания за създаване на чатбот за отговаряне на често задавани въпроси с AnythingLLM

Преди да започнете, е важно да имате следното. Първо, трябва да инсталирате Приложението AnythingLLM в сървърната му версия (Docker)Ще ви е необходим и компютър с достатъчно ресурси: поне 8 GB RAM или 16 GB, ако ще използвате локален езиков модел.

И, разбира се, трябва да имате файл, организиран със списъка с официални въпроси и отговори (PDF, Word, CSV, Markdown или обикновен текст). Ако имате въпроси относно това, вижте записа Как да настроите AnythingLLM за първи път без усложнения.

Стъпка 1: Подготовка на документа с ЧЗВ

Ако искате да създадете чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM, първата стъпка е да подготвите файла с ЧЗВ. Изкуственият интелект може да чете неструктуриран текст, но Важно е да го организирате добре, за да осигурите точни отговори.Уверете се, че текстът включва:

• Изчистване на формата: структура със заглавия (Политики за доставка, Връщане и гаранции и др.) или двойки Въпрос: и Отговор:.
• Директен език, с тона, който искате изкуственият интелект да използва, за да отговаря на потребителите.
• Пълен контекстВместо да пишете двусмислени отговори („Услугата струва $10“), включете пълния контекст („Основният месечен абонаментен план струва $10 USD“).

Стъпка 2: Създайте работно пространство за обслужване на клиенти и ЧЗВ

В AnythingLLM информацията е организирана в работни пространства. Всяко от тях функционира като изолиран контейнер със собствени документи, параметри и AI модели. За да създадете такова, щракнете върху Нови работни пространства в лявата странична лента на приложението. Дай му ясно име, като например ЧЗВ за обслужване на клиенти.

Стъпка 3: Качете и подгответе файла си с въпроси и отговори

В тази стъпка това, което ще направим, е трансформирайте вашия FAQ файл във вграждания или числови векториПо този начин вътрешната векторна база данни (като LanceDB) ще може да обработва потребителски търсения. Ето как:

1. Въведете работно пространство новосъздадени.
2. Кликнете върху опцията Качване.
3. Изберете файла с ЧЗВ или го плъзнете директно в интерфейса.
4. След като бъде зареден в библиотеката на панела, отметнете квадратчето за документ и щракнете върху Преместване в работното пространство.
5. Сега кликнете върху Запазване и вгражданеПриложението ще раздели файла на части и ще създаде индексите за търсене.

Стъпка 4: Конфигурирайте системния подканващ прозорец за създаване на чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM

Когато създавате чатбот за отговаряне на често задавани въпроси с AnythingLLM, четвъртата стъпка е конфигурирането на системния подканващ прозорец. Това дефинирайте контекста, личността, правилата и ограниченията на чатботаТук му забранявате да говори по теми, несвързани с вашия бизнес, и му нареждате да отговаря само въз основа на качените документи.

В работното пространство, до бутона „Качване“, щракнете върху бутона, за да Конфигурация. Отидете на раздела Настройки за чат и слезте до секцията Системна подканаВ текстовото поле въведете инструкция, подобна на следната:

„Вие сте официалният виртуален асистент за обслужване на клиенти за (Име на вашата компания). Вашата единствена цел е да отговаряте на потребителски въпроси, използвайки само информацията, съдържаща се в приложените документи с често задавани въпроси. Отговаряйте приятелски, професионално, сбито и директно. Никога не изфабрикувайте информация, цени или дати, нито предполагайте факти, които не са изрично посочени в текста. Поддържайте отговорите си на същия език, който използва потребителят.“

В следващото поле, Отговор за отхвърляне в режим на заявкаОбърнете внимание какво трябва да отговори чатботът, ако въпросът на потребителя не е във файла с ЧЗВ. В текстовото поле можете да напишете нещо подобно: „Съжалявам, в момента не разполагам с тази информация. Моля, свържете се с нашия екип за поддръжка на [имейл защитен].»

Последното поле в този раздел е Температура на LLMНай-добре е да го намалите до максимум 0.2, така че моделът да е по-строг и по-малко креативен в отговорите си. Почти сте готови да създадете чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM.

Стъпка 5: Настройте процеса на възстановяване (RAG настройки)

Необходима е още една последна стъпка за фина настройка при създаването на чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM. Ако все още сте в настройките на работното пространство, отидете в раздела Векторна база данни.

• В секцията Максимални контекстни фрагментиКонфигурирайте го да има между 3 и 5 фрагмента. Това гарантира, че моделът анализира само най-подходящата информация, за да отговори на въпроса.
• Следващият раздел е Праг на сходство на документитеТам задайте филтъра на Високо или стойност, по-голяма от 0.7. Това принуждава чатбота да изисква високо съвпадение между въпроса на потребителя и съдържанието на вашия ЧЗВ, за да отговори.

Стъпка 6: Тествайте, за да създадете чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM

С това току-що създадохте чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM. Но преди да разположите асистента, е добре да направите... поведенчески тестове директно от чат интерфейса на приложението. Можете да задавате въпроси като следните:

• Точно съвпадениеЗадайте въпрос, използвайки същите думи, както в документа с ЧЗВ. Пример: „Колко време отнема да пристигне поръчка?“ Проверете дали отговорът съвпада на 100%.
• Формулирайте Същият въпрос, но с различна формулировкаПример: „Ако купя днес, кога ще бъде доставен пакетът?“ RAG системата трябва да извлече правилния фрагмент и да реагира по подходящ начин.
• Също така Задайте въпрос, който не е в документа, като например „Каква е рецептата за шоколадовата торта?“ Ако всичко е наред, чатботът ще активира правилото за подкана и ще насочи потребителя към имейла за поддръжка.

Стъпка 7: Публикувайте джаджата за чатбот на вашия уебсайт

След като създадете и тествате чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM, сте готови да... разгърнете го. Тази стъпка също е проста:

1. Отидете до Конфигурация от работното пространство и въведете опцията Вграден чат уиджет.
2. Отметнете квадратчето Активиране на джаджа.
3. Конфигурирайте разрешените домейни, за да предотвратите използването на вашия сървър от неоторизирани сайтове.
4. Копирайте кода <script> генерирани и го поставете в етикета <head> или преди етикета за затваряне <\body> на уебсайта (WordPress, Shopify и др.).

Това е всичко! Създаването на чатбот, който да отговаря на често задавани въпроси с AnythingLLM, е лесна работа. Това приложение Той съчетава силата на езиковите модели с RAG техниката. в рамките на изключително интуитивен интерфейс. За минути можете да създадете и внедрите виртуален асистент, задвижван от вашите собствени документи, който професионално представлява вашия бизнес.