ChatBard
1.0.0
Las aplicaciones utilizan IA generativa y modelos de lenguaje grande ( LLM ), específicamente API PaLM2 .
Primer ejemplo: aplicación Flutter/Drat
Segundo ejemplo: aplicación Flask/Python
3.Tercer ejemplo: demostración a través de Gradio en Colab Notebook
¡Estoy encantado de que Google Cloud Tech haya destacado mi trabajo en ChatBard! Poco después del lanzamiento de PaLM2, reconocieron mi proyecto como un ejemplo destacado e incluso tuitearon sobre él desde su cuenta oficial. Estoy agradecido por su apoyo y emocionado de seguir explorando.
Lea el tweet de Google Cloud Tech
ChatBard es una aplicación de centro de servicio al cliente inteligente impulsada por IA generativa y modelos de lenguaje grande ( LLM ) que utilizan API PaLM2 . ?
Esta demostración de la aplicación Flutter está diseñada para inspirarte y mostrarte cómo ChatBard puede revolucionar la atención al cliente. Proporciona una interfaz de chat donde los usuarios pueden interactuar con un chatbot para hacer preguntas y obtener respuestas. La aplicación utiliza IA generativa y modelos de lenguaje grande (LLM), específicamente API PaLM2, para comprender y responder de manera inteligente a los mensajes de los usuarios. La aplicación de demostración analiza el contexto y los ejemplos proporcionados para responder con precisión, lo que la convierte en una herramienta invaluable para cualquier centro de servicio al cliente.
ChatBard se puede personalizar fácilmente para adaptarlo a la naturaleza de su negocio. Al modificar el contexto y los ejemplos, puede adaptar las respuestas del chatbot a sus requisitos comerciales específicos y a las interacciones con los clientes.
Las capturas de pantalla de la aplicación muestran su funcionalidad, incluida la captura de conversaciones con clientes y el suministro de registros resumidos almacenados en Firebase. Ofrece soporte en inglés y árabe. Tenga en cuenta que esta es una característica desarrollada en esta aplicación mediante la creación de una API REST personalizada para la traducción. PaLM2 y Bard aún están en desarrollo y aún no son compatibles con el idioma árabe.
ChatBard responde a las consultas de los clientes basándose en la información que ha recibido en términos de contexto y ejemplos. Luego resume la conversación y almacena el resumen en la base de datos en Firebase.
Las características clave de ChatBard incluyen:
Aquí hay algunas capturas de pantalla de la aplicación:
Una conversación con el cliente, y una vez finalizada la conversación, se resume y se almacena en Firebase.
Bard árabe en una conversación con el cliente y, una vez finalizada la conversación, se resume y se almacena en Firebase. 
En dispositivos móviles Android: una conversación con el cliente, y una vez finalizada la conversación, se resume y se almacena en Firebase. 
En dispositivos móviles Android: Bard árabe en una conversación con el cliente y, una vez finalizada la conversación, se resume y se almacena en Firebase.
Antes de ejecutar la aplicación, asegúrese de tener lo siguiente:
Siga estos pasos para comenzar con la aplicación:
flutter pub get en el directorio del proyecto para instalar dependencias.flutter run lib/main.dart . Para personalizar la aplicación según la naturaleza de su negocio, puede modificar las siguientes variables en el archivo examples.dart :
context : esta variable representa el contexto y el alcance de su negocio. Actualízalo con una breve descripción que refleje el propósito y el dominio de tu centro de atención al cliente.
examples : esta variable contiene conversaciones de ejemplo que incluyen información importante y relevante para su negocio. Estos ejemplos ayudan a aprender el modelo de chatbot para comprender y responder con precisión a las consultas de los usuarios.
Al actualizar las variables context y examples con información relevante, puede adaptar las respuestas del chatbot para alinearlas con los requisitos específicos de su empresa y las interacciones con los clientes.
No dude en modificar otras partes del código o la interfaz de usuario para satisfacer sus necesidades.
Aquí hay algunas capturas de pantalla de la aplicación:
Una interfaz de usuario sencilla para la conversación con los clientes.
Si se hace clic en el botón Resumir, el resumen aparecerá en la parte inferior
Esta es una guía paso a paso para implementar una API REST basada en Python en Cloud Run. La guía sigue las instrucciones proporcionadas en la documentación oficial de Cloud Run aquí.
Para interactuar con los puntos finales API implementados, su información se encuentra a continuación.
Este punto final le permite tener una conversación con el modelo English Chat Bard.
<Your URL>/chat{
"message" : " User's message in English "
}{
"response" : " Response from the English Chat Bard model "
}Este punto final genera un resumen de una conversación entre un cliente y el modelo English Chat Bard.
<Your URL>/summary{
"content" : " Conversation content in English "
}{
"response" : " Summary of the conversation in English "
}Esta sección incluye puntos finales relacionados con el modelo árabe Chat Bard.
Este punto final le permite tener una conversación con el modelo árabe Chat Bard.
<Your URL>/chat_ar{
"message" : " User's message in Arabic "
}{
"response" : " Response from the Arabic Chat Bard "
}Este punto final genera un resumen de una conversación entre un cliente y el Chat Bard árabe.
<Your URL>/summary_ar{
"content" : " Conversation content in Arabic "
}{
"response" : " Summary of the conversation in Arabic "
}Este punto final traduce texto del inglés al árabe.
<Your URL>/en2ar{
"response" : " English text to be translated "
}{
"response" : " Translated Arabic text "
}Este punto final traduce el texto árabe al inglés.
<Your URL>/ar2en{
"response" : " Arabic text to be translated "
}{
"response" : " Translated English text "
}Google Colab es una plataforma online potente y fácil de usar. Proporciona una forma sencilla y cómoda de demostrar código, crear tutoriales y revisar demostraciones. echa un vistazo
Una demostración simple a través de Gradio en Colab
| Título del taller | Diapositivas | Ejemplos |
|---|---|---|
| Práctica con la API PaLM2 para crear aplicaciones inteligentes | Diapositivas |
¡Las contribuciones a la aplicación son bienvenidas! Si encuentra algún problema o desea agregar nuevas funciones, no dude en abrir una solicitud de extracción.
La aplicación se lanza bajo la licencia MIT.
