webwhiz
1.0.0
Обучите ChatGPT данным вашего веб-сайта и создайте чат-бота с искусственным интеллектом, который сможет мгновенно отвечать на запросы ваших клиентов.
webwhiz " style="max-width: 100%;">
Создайте и обучите чат-бота для своего сайта всего за несколько простых шагов.
webwhiz позволяет вам обучать ChatGPT на данных вашего веб-сайта и создавать чат-бота, которого вы можете добавить на свой веб-сайт. Кодирование не требуется.
В настоящее время мы сканируем ваш сайт раз в месяц. Пожалуйста, свяжитесь с нами, если вам нужно, чтобы ваш сайт сканировался чаще
webwhiz собирает данные со страниц вашего сайта для обучения вашего чат-бота. Сюда входят текстовые данные со страниц, а также любые метаданные, такие как заголовки или описания страниц. Мы не собираем какую-либо личную информацию (PII) или конфиденциальные данные с вашего веб-сайта. Мы сканируем только общедоступные данные, доступные поисковым системам
Если вы превысите лимиты вашего плана для проектов или страниц, мы сообщим вам об этом. Однако если вы превысите лимит токенов для вашего плана, ваши чат-боты перестанут генерировать ответы AI и вместо этого ответят заранее определенным сообщением.
Токены — это единица измерения, используемая для расчета объема текстовых данных, обрабатываемых вашим чат-ботом. Каждому токену соответствует переменное количество символов в зависимости от сложности языка, используемого в сообщении. Каждое сообщение, отправляемое вашим чат-ботом, использует определенное количество токенов в зависимости от длины и сложности ввода и ответа ИИ. Вы можете просмотреть текущее использование токенов вашей учетной записи на панели управления.
Да, вы можете обучать собственные данные, просто вставив контент в webwhiz
Пока нет, но через пару дней это будет возможно.
webwhiz имеет какие-либо ограничения на размер контекста. Однако обратите внимание, что количество страниц, которые вы можете сканировать, может быть ограничено в зависимости от выбранного вами плана. Пожалуйста, посетите нашу страницу планов, чтобы узнать больше о конкретных ограничениях каждого плана.
webwhiz имеет открытый исходный код под лицензией GNU Affero General Public License версии 3 (AGPLv3).
webwhiz SDK доступен в NPM, CDN и GitHub.
NPM — NPM — это менеджер пакетов для языка программирования JavaScript. Вы можете установить webwhiz используя следующую команду
npm install webwhizCDN Использовать напрямую из CDN
https://www.unpkg.com/[email protected]/dist/sdk.jsПредварительные условия
Запуск webwhiz с Docker
.env.docker , расположенный в корне репозитория, и добавьте свои OPENAI_KEY и OPENAI_KEY_2 # Bring up webwhiz
# Once the building is done and webwhiz starts the UI will be available at
# http://localhost:3030, backend is available at http://localhost:3000
# To exit Press Ctrl-C
docker-compose up
# Alternatively Run webwhiz as a daemon
docker-compose up -d
# Stop webwhiz
docker-compose down
# Force rebuild all containers (required only if some change is not picked up)
sudo docker-compose up --build --force-recreatewebwhiz предназначен для использования в качестве чат-бота промышленного уровня, масштаб которого можно увеличивать или уменьшать для обработки любого объема данных.
webwhiz состоит в основном из 3 компонентов
Для баз данных и кэширования использует webwhiz
Внутренний сервер использует сторонние сервисы (включая OpenAI) для питания чат-бота, а также для мониторинга ошибок и т. д. Обязательным является только ключ OpenAI, остальные вы можете игнорировать, если хотите.
ПРИМЕЧАНИЕ. webwhiz сохраняет встраивания в Redis для повышения производительности ответов чат-ботов. Для большинства организаций созданные чат-боты будут представлять собой данные для нескольких сотен или тысяч страниц, и Redis должен работать хорошо, обеспечивая при этом более высокую производительность. Если вы хотите использовать специальную базу данных векторов для поиска соответствующих фрагментов, свяжитесь с нами.
.env.sample и переименуйте его в .envСледующие переменные являются обязательными
0.0.0.0.env.sample и переименуйте ее в .env . Установите значения для следующих переменных: MONGO_URI , MONGO_DBNAME , REDIS_HOST , REDIS_PORT
Из корневой папки выполните следующие команды
# Install node dependencies
yarn install
# Install python worker dependencies
cd workers
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
# Run application with pm2
cd ..
yarn run build
npm install -g pm2 # Use sudo if required
pm2 start ecosystem.config.jsЭто запустит внутренний HTTP-сервер, рабочий js и рабочий Python.
Создайте файл .env в папке внешнего интерфейса и добавьте следующие переменные.
REACT_APP_BASE_URL= ' https://api.website.com '
GOOGLE_AUTH_ID= ' Only if you need google login 'Из папки внешнего интерфейса выполните следующие команды, чтобы запустить сервер
# Install dependencies
npm install
# Run front end app
npm run start Запустите npm run build , чтобы упаковать интерфейсное приложение.
Если у вас возникнут какие-либо проблемы, обратитесь по адресу hi@ webwhiz .ai.
