GPT-เอกสาร-การฝึกอบรม-Chatbot-Builder
GPT-Document-Trained-Chatbot-Builder เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแชทบอท AI ที่สามารถตอบคำถามตามเนื้อหาของเอกสารที่ให้มา แชทบอทถูกสร้างขึ้นโดยใช้โมเดล GPT-3.5 และ text-embedding-ada-002 ของ OpenAI เพื่อการทำความเข้าใจและประมวลผลข้อความ การฝังที่สร้างโดย text-embedding-ada-002 จะถูกจัดเก็บโดยใช้ Pinecone ซึ่งเป็นบริการค้นหาและจัดเก็บเวกเตอร์ประสิทธิภาพสูง
เครื่องมือนี้ช่วยให้ผู้ใช้อัปโหลดเอกสารในรูปแบบต่างๆ (เช่น PDF, Word หรือ Markdown) แยกข้อความ และฝึกแชทบอท AI ให้เข้าใจและตอบสนองได้อย่างถูกต้องตามข้อมูลในเอกสารเหล่านั้น
เทคโนโลยีที่ใช้
- OpenAI GPT-3.5: โมเดลภาษาอันทรงพลังสำหรับการสร้างข้อความและตอบคำถาม
- Text-embedding-ada-002: โมเดลการฝังที่ใช้สำหรับการแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ตัวเลข
- Pinecone: พื้นที่จัดเก็บเวกเตอร์และการค้นหาประสิทธิภาพสูงที่ปรับขนาดได้
- Python: ภาษาการเขียนโปรแกรมแบ็กเอนด์สำหรับการประมวลผลและการฝึกอบรมแชทบอท
- Flask: กรอบงานเว็บน้ำหนักเบาที่ใช้สำหรับสร้างเว็บอินเตอร์เฟสเพื่อให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับแชทบอท
คุณสมบัติ
- การอัพโหลดเอกสาร: ผู้ใช้สามารถอัพโหลดเอกสารในรูปแบบต่าง ๆ เช่น PDF, Word, Markdown เป็นต้น
- การแยกข้อความ: เครื่องมือจะแยกข้อความจากเอกสารที่อัพโหลดโดยอัตโนมัติ
- การฝึกอบรมแชทบอท AI: ข้อความที่แยกออกมาใช้เพื่อฝึกแชทบอท AI ตามโมเดล GPT-3.5 และ text-embedding-ada-002
- พื้นที่จัดเก็บ Pinecone: การฝังที่สร้างโดย text-embedding-ada-002 จะถูกจัดเก็บไว้ใน Pinecone เพื่อการเรียกค้นและการจับคู่ที่มีประสิทธิภาพ
- การสนับสนุนหลายภาษา: สามารถฝึกแชทบอทและตอบคำถามในหลายภาษาได้
- แชทบอทที่ปรับแต่งได้: ผู้ใช้สามารถให้คำแนะนำเฉพาะเพื่อให้แชทบอทปฏิบัติตามเมื่อตอบคำถาม
ขอบเขตในอนาคต
- บูรณาการกับแพลตฟอร์มแชทยอดนิยม เช่น Discord, WhatsApp และ Telegram
- รองรับรูปแบบไฟล์และแหล่งเนื้อหาเพิ่มเติมสำหรับการฝึกแชทบอท
- การเข้าถึง API สำหรับนักพัฒนาเพื่อรวมแชทบอทเข้ากับแอปพลิเคชันของพวกเขาได้อย่างง่ายดาย
- ตัวเลือกการปรับแต่งที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับแชทบอท รวมถึงการปรับสไตล์และโทนการตอบสนอง
- ปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดสำหรับการจัดการเอกสารและผู้ใช้จำนวนมาก
ความต้องการ
- Python 3.7 หรือใหม่กว่า
- กรอบเว็บ Flask
- คีย์ OpenAI API
- คีย์ Pinecone API
- ไลบรารี Python เพิ่มเติม: pandas, numpy, pdfplumber, docx2txt, markdown2 และคำขอ
ในการเริ่มต้น ให้โคลนพื้นที่เก็บข้อมูลและปฏิบัติตามคำแนะนำในการติดตั้งในเอกสารที่ให้มา
