Dynamischer KI-Chatbot mit benutzerdefinierten Trainingsquellen
Anpassbarer GPT-Chatbot
Bei diesem Projekt handelt es sich um einen dynamischen KI-Chatbot, der aus verschiedenen Quellen wie PDFs, Dokumenten, Websites und YouTube-Videos trainiert werden kann. Es verwendet ein Benutzersystem mit sozialer Authentifizierung über Google und das Django REST-Framework für sein Backend. Der Chatbot nutzt das GPT-3.5-Sprachmodell von OpenAI zur Durchführung von Gesprächen und ist auf Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt.
Merkmale
- Trainieren Sie den Chatbot aus mehreren Quellen (PDFs, Dokumente, Websites, YouTube-Videos)
- Benutzersystem mit sozialer Authentifizierung über Google
- Stellen Sie für Konversationen eine Verbindung mit dem OpenAI GPT-3.5-Sprachmodell her
- Verwenden Sie Pinecone und FAISS für die Vektorindizierung
- Verwenden Sie text-embedding-ada-002 von OpenAI für die Texteinbettung
- Python-Langchain-Bibliothek zur Dateiverarbeitung und Textkonvertierung
- Skalierbare Architektur mit separaten Einstellungen für lokale, Staging- und Produktionsumgebungen
- Dynamische Site-Einstellungen für Titel- und Eingabeaufforderungsaktualisierungen
- Mehrsprachige Unterstützung
- Unterstützung für PostgreSQL-Datenbanken
- Celery-Aufgabenplaner mit Redis- und AWS SQS-Optionen
- AWS S3-Bucket-Unterstützung für skalierbares Hosting
- Einfache Bereitstellung auf Heroku oder AWS
Technologien
- Sprache: Python
- Framework: Django REST Framework
- Datenbank: PostgreSQL
Wichtige Bibliotheken:
- Sellerie
- Langkette
- OpenAI
- Tannenzapfen
- FAISS
Anforderungen
- Python 3.8 oder höher
- Django 4.1 oder höher
- Pinecone-API-Schlüssel
- API-Schlüssel von OpenAI
- Redis oder AWS SQS
- PostgreSQL-Datenbank
Zukünftiger Umfang
- Integration mit weiteren Drittanbieterdiensten zur Authentifizierung
- Unterstützung für zusätzliche Dateiformate und Medientypen für das Chatbot-Training
- Verbessertes Kontextbewusstsein in Gesprächen
- Erweiterte mehrsprachige Unterstützung mit automatischer Spracherkennung
- Integration mit beliebten Messaging-Plattformen und Chat-Anwendungen
Wie man läuft
- Klonen Sie das Repository.
git clone https://github.com/shamspias/customizable-gpt-chatbot - Installieren Sie die erforderlichen Pakete, indem Sie
pip install -r requirements.txt ausführen - Führen Sie celery
celery -A config worker --loglevel=info aus - Führen Sie den Befehl
python manage.py runserver aus - Öffnen Sie
http://127.0.0.1:8000/ in Ihrem Browser
Unter Linux und Mac muss „sudo apt install python3-dev -y“ installiert werden
- Stellen Sie sicher, dass die Entwicklungsbibliotheken für libcurl auf Ihrem System installiert sind. Sie können sie installieren, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev gcc libssl-dev -y - Stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version von pip und setuptools installiert haben, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
pip install --upgrade pip setuptools -
pip install pycurl
Einsatz
Der Chatbot kann auf Heroku oder AWS bereitgestellt werden, indem die Standardverfahren für die Django-Bereitstellung auf diesen Plattformen befolgt werden.
Probleme
- Wenn Sie AWS SQS nicht verwenden, müssen Sie die Pakete
pycurl und boto3 nicht installieren. - Wenn Sie AWS S3 nicht verwenden, müssen Sie das
django-storages Paket nicht installieren.
Notiz
Stellen Sie sicher, dass Sie über einen API-Schlüssel von OpenAI verfügen, bevor Sie das Projekt ausführen.
Dies ist nur eine grundlegende Implementierung des Projekts. Sie können jederzeit weitere Funktionen und Anpassungen entsprechend Ihren Anforderungen hinzufügen.
Genießen!
