webwhiz

webwhiz

在您的網站資料上訓練 ChatGPT 並建立可以立即回答客戶查詢的 AI 聊天機器人。

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核心特點

• 輕鬆集成
• 特定於數據的回應
• 定期數據更新
• 沒有程式碼產生器
• 客製化聊天機器人
• 微調
• 離線留言

？它是如何運作的❓

只需幾個簡單的步驟即可為您的網站建立和訓練聊天機器人。

• 只需輸入您的網站 URL 即可開始。我們將自動取得並準備訓練資料。
• 我們將根據所選參數在您的網站上自動訓練 ChatGPT 並為您建立聊天機器人。
• 要將聊天機器人嵌入到您的網站，只需將微小的腳本標籤添加到您的網站即可。

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?‍♂️常見問題❓

什麼是webwhiz ？

webwhiz可讓您在網站資料上訓練 ChatGPT 並建立一個可以添加到您的網站的聊天機器人。無需編碼。

您抓取我的網站的頻率如何？

目前，我們每月抓取一次您的網站。如果您需要更頻繁地掃描您的網站，請聯絡我們

您從我的網站收集哪些資料？

webwhiz從您的網站頁面收集資料來訓練您的聊天機器人。這包括頁面中的文字資料以及任何元數據，例如頁面標題或描述。我們不會從您的網站收集任何個人識別資訊 (PII) 或敏感資料。我們僅掃描搜尋引擎可用的公共數據

如果我超出計劃的限制會怎樣？

如果您超出計劃的項目或頁面限制，我們將通知您。但是，如果您超出計劃的令牌限制，您的聊天機器人將停止產生 AI 回應，而是使用預先定義的訊息進行回應。

什麼是代幣？

令牌是一種計量單位，用於計算聊天機器人處理的文字資料量。每個標記對應於可變數量的字符，具體取決於訊息中使用的語言的複雜性。您的聊天機器人發送的每個訊息都會根據輸入和 AI 回應的長度和複雜性使用一定數量的令牌。您可以在儀表板上查看帳戶目前的代幣使用情況。

我可以訓練自訂資料嗎？

是的，您只需將內容貼到webwhiz即可訓練自訂數據

我可以帶自己的 open ai Key 嗎

目前還沒有，但是，幾天後就有可能。

上下文的最大大小是多少？

webwhiz對上下文的大小有任何限制。但是，請注意，您可以抓取的頁面數量可能會受到您選擇的計劃的限制。請參閱我們的計劃頁面，以了解有關每個計劃的具體限制的更多資訊。

？執照

webwhiz是GNU Affero 通用公共授權版本 3 (AGPLv3)下的開源軟體

軟體webwhiz工具包

webwhiz SDK 可在 NPM、CDN 和 GitHub 上取得。

• NPM - NPM 是 JavaScript 程式語言的套件管理器。您可以使用以下指令安裝webwhiz

  npm install webwhiz

• CDN 直接從 CDN 使用

    https://www.unpkg.com/[email protected]/dist/sdk.js

☁️ 自託管

1. Docker - 簡單
2. 手動設定 - 涉及（但提供更多靈活性）

？碼頭工人

先決條件

• Docker 和 docker-compose

使用 docker 運行webwhiz

1. 克隆儲存庫
2. 編輯儲存庫根目錄中的.env.docker檔案並新增您的OPENAI_KEY和OPENAI_KEY_2
3. 使用 docker-compose 啟動堆疊

 # 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-recreate

？手動的

webwhiz被設計用作生產級聊天機器人，可以放大或縮小以處理任何資料量。

webwhiz主要由 3 個組件組成

1. API 伺服器 - 這是使用 NestJS 的主要webwhiz後端 Web 伺服器
2. JS Celery Worker - 處理爬行、嵌入生成
3. Python Celery Worker - 容器餘弦相似度計算器和 HTML / PDF 內容擷取器

用於資料庫和快取webwhiz使用

• MongoDB
• 雷迪斯

後端伺服器使用第三方服務（包括 OpenAI）來為聊天機器人提供動力，以及進行錯誤監控等。

注意： webwhiz在 Redis 中保留嵌入，以提高聊天機器人回應的效能。對於大多數組織來說，創建的聊天機器人將包含數百或數千頁的數據，Redis 應該可以很好地工作，同時提供更好的效能。如果您想使用專用向量資料庫來搜尋相關區塊，請與我們聯絡。

先決條件

• MongoDB v6
• 雷迪斯v7
• 節點 v18 + 紗線
• Python v3.6+

設定環境變數

1. 建立.env.sample檔案的副本並重新命名為.env

以下變數為強制變數

• HOST - Web 伺服器應綁定到的 IP，通常為0.0.0.0
• PORT - Web 伺服器應偵聽的連接埠（預設 3000）
• SECRET_KEY - 用於加密的秘密（JWT 等）。
• MONGO_URI - 要使用的 MongoDB uri
• MONGO_DBNAME - MongoDB 內資料庫的名稱
• OPENAI_KEY - OpenAI API 金鑰
• OPENAI_KEY_2 - 備用 OpenAI API 金鑰，在主金鑰出現錯誤時使用。如果您不想提供兩個單獨的 API 金鑰，則可以對兩者使用相同的 API 金鑰

2. 在workers資料夾內建立.env.sample的副本並重新命名為.env 。

設定以下變數的值 - MONGO_URI 、 MONGO_DBNAME 、 REDIS_HOST 、 REDIS_PORT

安裝依賴項並運行應用程式

從根資料夾執行以下命令

 # 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.js

這將啟動後端 http 伺服器、js 工作器和 python 工作器

前端

在前端資料夾中建立.env檔案並新增以下變數

REACT_APP_BASE_URL= ' https://api.website.com '
GOOGLE_AUTH_ID= ' Only if you need google login '

從前端資料夾執行以下命令來啟動伺服器

 # Install dependencies
npm install

# Run front end app
npm run start

運行npm run build來打包前端應用程式

如果您遇到任何問題，請聯絡 hi@ webwhiz .ai