チャットバード
1.0.0
これらのアプリは、生成 AIとラージ言語モデル ( LLM )、特にPaLM2 API を使用します。
最初の例: Flutter アプリ / Drat
2 番目の例: Flask アプリ / Python
3. 3 番目の例: Colab Notebook の Gradio によるデモ
Google Cloud Tech が ChatBard での私の取り組みを強調してくれたことに感激しました。 PaLM2 のリリース後すぐに、彼らは私のプロジェクトを傑出した例として認識し、公式アカウントからそれについてツイートさえしました。彼らのサポートに感謝しており、探索を続けることに興奮しています。
Google Cloud Tech のツイートを読む
ChatBard は、 PaLM2 API を使用する生成 AIと大規模言語モデル ( LLM ) を搭載したインテリジェントなカスタマー サービス センター アプリです。 ?
Flutter アプリのこのデモは、ユーザーにインスピレーションを与え、ChatBard がカスタマー サポートにどのように革命をもたらすかを紹介するように設計されています。ユーザーがチャットボットと対話して質問し、回答を得ることができるチャット インターフェイスを提供します。このアプリは、生成 AI と大規模言語モデル (LLM)、特に PaLM2 API を利用して、ユーザー メッセージを理解し、インテリジェントに応答します。デモ アプリは、提供されたコンテキストと例を分析して正確に応答するため、あらゆるカスタマー サービス センターにとって貴重なツールになります。
ChatBard は、ビジネスの性質に合わせて簡単にカスタマイズできます。コンテキストと例を変更することで、特定のビジネス要件や顧客とのやり取りに合わせてチャットボットの応答を調整できます。
アプリのスクリーンショットは、クライアントとの会話のキャプチャや Firebase に保存された要約された記録の提供などの機能を示しています。英語とアラビア語の両方をサポートします。これは、翻訳用のカスタム REST API を作成することによってこのアプリで開発された機能であることに注意してください。 PaLM2 と Bard はまだ開発中であり、アラビア語をまだサポートしていません。
ChatBard は、コンテキストや例に関して提供された情報に基づいて顧客のクエリに応答します。次に、会話を要約し、その要約を Firebase のデータベースに保存します。
ChatBard の主な機能は次のとおりです。
アプリのスクリーンショットをいくつか示します。
クライアントとの会話、会話終了後に要約されて Firebase に保存されます。
アラビアの吟遊詩人がクライアントと会話し、会話終了後に要約されて Firebase に保存されます。 
Android モバイルの場合: クライアントとの会話、会話終了後、要約されて Firebase に保存されます。 
Android モバイルの場合: アラビア語の吟遊詩人がクライアントと会話し、会話が終了すると要約されて Firebase に保存されます。
アプリを実行する前に、次のものが揃っていることを確認してください。
アプリの使用を開始するには、次の手順に従ってください。
flutter pub get実行して、依存関係をインストールします。flutter run lib/main.dartを使用してアプリを実行します。 ビジネスの性質に応じてアプリをカスタマイズするには、 examples.dartファイル内の次の変数を変更できます。
context : この変数は、ビジネスのコンテキストと範囲を表します。カスタマー サービス センターの目的と分野を反映した簡単な説明を追加して更新します。
examples : この変数には、ビジネスに関連する重要な情報を含む会話の例が含まれています。これらの例は、チャットボット モデルを学習してユーザーのクエリを理解し、正確に応答するのに役立ちます。
関連情報を使用してcontext変数とexamples変数を更新することで、ビジネス固有の要件や顧客とのやり取りに合わせてチャットボットの応答を調整できます。
ニーズに合わせてコードやユーザー インターフェイスの他の部分を自由に変更してください。
アプリのスクリーンショットをいくつか示します。
クライアントとの会話のためのシンプルなUI
「要約」ボタンをクリックすると、下部に要約が表示されます。
これは、Python ベースの REST API を Cloud Run にデプロイするためのステップバイステップ ガイドです。このガイドは、こちらの Cloud Run の公式ドキュメントに記載されている手順に従っています。
デプロイされた API エンドポイントと対話するには、以下の情報を参照してください。
このエンドポイントを使用すると、English Chat Bard モデルと会話できるようになります。
/chat {
"message" : " User's message in English "
}{
"response" : " Response from the English Chat Bard model "
}このエンドポイントは、顧客と English Chat Bard モデル間の会話の概要を生成します。
/summary {
"content" : " Conversation content in English "
}{
"response" : " Summary of the conversation in English "
}このセクションには、Arabic Chat Bard モデルに関連するエンドポイントが含まれています。
このエンドポイントを使用すると、Arabic Chat Bard モデルと会話できるようになります。
/chat_ar {
"message" : " User's message in Arabic "
}{
"response" : " Response from the Arabic Chat Bard "
}このエンドポイントは、顧客とアラビア語のチャット吟遊詩人の間の会話の概要を生成します。
/summary_ar {
"content" : " Conversation content in Arabic "
}{
"response" : " Summary of the conversation in Arabic "
}このエンドポイントは、英語のテキストをアラビア語に翻訳します。
/en2ar {
"response" : " English text to be translated "
}{
"response" : " Translated Arabic text "
}このエンドポイントは、アラビア語のテキストを英語に翻訳します。
/ar2en {
"response" : " Arabic text to be translated "
}{
"response" : " Translated English text "
}Google Colab は強力なオンライン プラットフォームであり、使いやすいです。コードのデモンストレーション、チュートリアルの作成、デモのレビューを行うためのシンプルで便利な方法を提供します。見てみましょう
Colab の Gradio を使用した簡単なデモ
| ワークショップタイトル | スライド | 例 |
|---|---|---|
| PaLM2 API を使ってスマート アプリを作成する実践 | スライド |
アプリへの貢献は大歓迎です!問題を見つけた場合、または新しい機能を追加したい場合は、お気軽にプル リクエストを開いてください。
アプリは MIT ライセンスに基づいてリリースされています。
