Erstellen Sie einen leistungsstarken Kundenservicetexter mit TruLens und Google Cloud Vertex AI

TruLens + Google Cloud Vertex AI Tutorial: Crafting an Advanced Customer Support Chatbot

Einführung: Erstellung Ihres eigenen AI-Chatbots

Willkommen, angehende Kreatoren und neugierige Köpfe! Dieses Tutorial ist Ihr Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz, während wir ein Projekt starten, um einen Kundenservice-Chatbot zu erstellen, der über dem Rest steht. Mit den fortschrittlichen Technologien von TruLens und Google Vertex AI werden wir einen Chatbot zusammenschrauben, der intelligent genug ist, um nicht nur Fragen zu beantworten, sondern auch aus seinen Interaktionen zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.

Wenn Sie neu in der KI sind oder Ihre Fähigkeiten verfeinern möchten, sind Sie hier genau richtig. Wir werden alles behandeln, von den Grundlagen der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung bis hin zur Bereitstellung eines voll funktionsfähigen Chatbots, der in der Lage ist, reale Kundenanfragen zu bearbeiten. Machen Sie sich bereit, die Ärmel hochzukrempeln und einen AI-Assistenten zu erstellen, der den Kundenservice, wie wir ihn kennen, neu definieren könnte.

Das Potenzial von TruLens freisetzen

Im Kern unseres Chatbots steht TruLens, ein Tool, das Transparenz in die oft undurchsichtige Welt der KI-Entscheidungsfindung bringt. Es ist, als hätte man ein Fenster ins Gehirn Ihres Chatbots, um die Zahnräder beim Drehen zu beobachten und den Denkprozess hinter jeder Entscheidung zu verstehen, die er trifft.

Tauchen Sie in TruLens ein:

• Aufschlussreiche Interpretierbarkeit: Mit TruLens lernen Sie, warum Ihr Chatbot sagt, was er sagt, was Ihnen hilft, sein Urteilsvermögen zu vertrauen und zu verfeinern.
• Leistungsanalysen: TruLens sagt Ihnen nicht nur, wann Ihr Chatbot richtig oder falsch liegt; es zeigt Ihnen Kennzahlen, die wichtig sind, und hilft Ihnen, genau zu bestimmen, wo Verbesserungen notwendig sind.
• Iterative Verbesserung: Verbesserung ist eine Reise, kein Ziel. TruLens stattet Sie mit dem Feedback aus, das Sie benötigen, um Ihren Chatbot bei jeder Interaktion besser zu machen.

Während wir durch dieses Tutorial gehen, denken Sie daran, dass Sie nicht nur Anweisungen befolgen – Sie lernen, das Gewebe der Intelligenz in Ihren Chatbot zu weben und ihm die Fähigkeit zu geben, sich zu engagieren, zu verstehen und mit einem menschlichen Touch zu helfen. Lassen Sie uns diesen aufregenden Weg zur Erstellung Ihres KI-gesteuerten Chatbots beginnen!

Einrichten der Umgebung

Bevor wir eintauchen, lassen Sie uns unsere Entwicklungsumgebung vorbereiten. Dazu gehört die Installation von Python, die Einrichtung einer virtuellen Umgebung und die Installation benötigter Pakete. Hier importieren wir wichtige Bibliotheken. Streamlit erstellt unsere Web-App, während dotenv Umgebungsvariablen verwaltet. LangChain integriert unseren Chatbot mit KI-Modellen.

Chatbot initialisieren: Einrichten von Umgebungsvariablen

Um Ihren Chatbot einzurichten, benötigen Sie API-Schlüssel und Anmeldeinformationen von Google Cloud, OpenAI und Huggingface. Hier erfahren Sie, wie Sie diese erhalten:

Google Cloud-Anmeldeinformationen:

1. Ein Google Cloud-Konto erstellen: Wenn Sie noch keines haben, gehen Sie zur Google Cloud Platform und melden Sie sich an.
2. Ein neues Projekt erstellen: Erstellen Sie im Google Cloud Console ein neues Projekt für Ihren Chatbot.
3. APIs aktivieren: Navigieren Sie in Ihrem Projekt zum Dashboard für API & Dienste und aktivieren Sie die APIs, die Sie verwenden möchten (z. B. Google Cloud Vertex AI).
4. Anmeldeinformationen erstellen:
   • Gehen Sie zur Anmeldeseite im Dashboard für API & Dienste.
   • Klicken Sie auf Anmeldeinformationen erstellen und wählen Sie Dienstkonto.
   • Folgen Sie den Schritten zur Erstellung eines Dienstkontos. Weisen Sie ihm die erforderlichen Rollen (z. B. Editor oder spezifische Rollen, wenn Sie wissen, was Sie benötigen) zu.
   • Sobald es erstellt wurde, klicken Sie auf das Dienstkonto und navigieren Sie zur Registerkarte "Schlüssel".
   • Klicken Sie auf "Schlüssel hinzufügen" und wählen Sie "Neuen Schlüssel erstellen". Wählen Sie JSON als Schlüsseltyp aus und klicken Sie auf "Erstellen". Dadurch wird eine JSON-Datei mit Ihren Anmeldeinformationen heruntergeladen.
5. Umgebungsvariable einrichten: Benennen Sie die JSON-Datei zur einfacheren Referenz um (z. B. google-credentials.json). Platzieren Sie sie in einem sicheren und zugänglichen Ort in Ihrem Projektverzeichnis. In Ihrer .env-Datei setzen Sie die Variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad dieser JSON-Datei.

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="path/to/your/google-credentials.json"

OpenAI API-Schlüssel:

1. Registrieren Sie sich bei OpenAI: Besuchen Sie die Website von OpenAI und melden Sie sich an oder loggen Sie sich ein.
2. Greifen Sie auf API-Schlüssel zu: Navigieren Sie zur API-Sektion in Ihren Kontoeinstellungen.
3. Generieren Sie einen neuen API-Schlüssel: Erstellen Sie einen neuen Schlüssel und kopieren Sie ihn.
4. Aktualisieren Sie Ihre .env-Datei: Fügen Sie den OpenAI API-Schlüssel zu Ihrer .env-Datei hinzu.

OPENAI_API_KEY="dein-openai-api-key"

Huggingface API-Schlüssel:

1. Registrieren Sie sich / Loggen Sie sich bei Huggingface ein: Gehen Sie zur Huggingface-Website und erstellen Sie ein Konto oder loggen Sie sich ein.
2. Greifen Sie auf Ihr Profil zu: In Ihrem Profil suchen Sie nach einem Bereich, der den API-Keys gewidmet ist.
3. Generieren / Abrufen Ihres API-Schlüssels: Kopieren Sie den bereitgestellten API-Schlüssel.
4. Aktualisieren Sie Ihre .env-Datei: Fügen Sie diesen Schlüssel zu Ihrer .env-Datei hinzu.

HUGGINGFACE_API_KEY="dein-huggingface-api-key"

Codeerklärung:

In diesem Abschnitt laden wir und setzen Umgebungsvariablen. Diese Variablen helfen dabei, API-Schlüssel und Anmeldeinformationen sicher zu verwalten, die für die Interaktion mit Google Cloud, OpenAI und Huggingface-Diensten benötigt werden. Wenn Sie diese Schritte befolgen, stellen Sie sicher, dass Ihr Chatbot sich authentifizieren und Zugang zu den benötigten KI-Diensten und -Tools erhalten kann. Indem Sie diese Schritte befolgen, haben Sie alle erforderlichen Anmeldeinformationen, um Ihre Chatbot-Umgebung zu initialisieren und die Leistungsfähigkeit dieser fortschrittlichen KI-Dienste zu nutzen!

Kern-Initialisierung des Chatbots: Vertiefung

In diesem entscheidenden Abschnitt legen wir das Fundament für das Gehirn unseres Chatbots und konzentrieren uns auf die Sprachverarbeitung und die Generierung von Antworten.

Verstehen der Komponenten

Huggingface & ChatVertexAI

Huggingface: Dieses Tool ist unerlässlich für den Zugriff auf fortschrittliche Sprachverarbeitungsfunktionen. Es bietet Zugang zu vortrainierten Modellen, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, ein Kernmerkmal für unseren Chatbot.

ChatVertexAI: Teil des Angebots von Google Cloud Vertex AI wird diese Komponente für ihre leistungsstarken Machine Learning-Fähigkeiten genutzt. Es verarbeitet natürliche Sprachabfragen effizient, was es ideal für die Bearbeitung komplexer Kundenanfragen macht.

Den Prompt des Chatbots erstellen

PromptTemplate: Hier definieren wir die Struktur des Gespräches des Chatbots. Die Vorlage leitet, wie der Chatbot Benutzereingaben interpretiert und seine Antworten formuliert.

template = """ Du bist ein professioneller Kundenservice-Spezialist-Chatbot, der damit beauftragt ist, hilfreiche, präzise und höfliche Antworten zu geben. Dein Ziel ist es, die Benutzer nach besten Kräften zu unterstützen. Wenn ein Benutzer etwas fragt, das außerhalb deines Wissens liegt, informiere ihn höflich, dass du die Informationen, die er benötigt, nicht hast, und schlage, wenn möglich, vor, wo er sie finden könnte. Denke daran, immer einen höflichen und unterstützenden Ton beizubehalten. {chat_history} Mensch: {human_input} Chatbot: """

Definition der Persönlichkeit des Chatbots: Die Vorlage setzt einen professionellen und höflichen Ton und definiert den Interaktionsstil des Chatbots. Einbeziehung der Chat-Historie: Die {chat_history}-Variable ist entscheidend. Sie stellt sicher, dass der Chatbot den Kontext des Gesprächs behält. Diese Historie erlaubt es dem Chatbot, schlüssige und relevante Antworten zu geben, was in Kundenserviceszenarien entscheidend ist.

Verarbeitung der Benutzereingaben:

{human_input} ist der Punkt, an dem der Chatbot die letzte Nachricht des Benutzers erhält und die Grundlage für seine nächste Antwort bildet.

Aufbau der Gesprächslogik

LLMChain: Dies ist das Rückgrat der Gesprächslogik unseres Chatbots.

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True) 
conversation = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, verbose=True, memory=memory)

Gesprächspeicher: ConversationBufferMemory behält die Chat-Historie. Dieser Speicher sorgt dafür, dass der Chatbot vorherige Teile des Gesprächs für kontextreiche Antworten nutzen kann.

Kettenbildung: Die LLMChain verbindet alles miteinander. Sie verwendet das Sprachmodell (llm), die erstellte Vorlage (prompt) und den Gesprächsspeicher, um einen fließenden, interaktiven Chatbot zu schaffen. Das verbose-Flag ist für detaillierte Protokollierung aktiviert, was während der Entwicklung und Fehlersuche hilfreich sein kann.

Ein Meisterwerk des Gesprächs schaffen

Durch die Integration dieser Elemente formen wir effektiv das Gehirn unseres Chatbots. Er ist nicht nur darauf programmiert, zu antworten, sondern auch zu verstehen, zu erinnern und sich in einer Weise zu engagieren, die menschliche Gespräche imitiert, was ihn zu einem unschätzbaren Werkzeug im Kundenservice macht. Mit diesem Setup ist unser Chatbot bereit, eine nuancierte und kontextbewusste Benutzererfahrung zu liefern, die der Schlüssel zu effektiven und zufriedenstellenden Kundeninteraktionen ist.

TruLens für Feedback und Monitoring integrieren

In diesem Abschnitt integrieren wir TruLens in unseren Chatbot, um fortschrittliche Feedback- und Monitoring-Funktionen zu ermöglichen. Lassen Sie uns jede Komponente und ihre Rolle bei der Verbesserung der Funktionalität des Chatbots aufschlüsseln.

Hauptkomponenten der TruLens-Integration

Huggingface-Integration:

hugs = Huggingface()

Dies initialisiert eine Instanz von Huggingface, einem leistungsstarken Tool, das verschiedene Funktionen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) bietet. Die Modelle von Huggingface sind bekannt für ihre Effizienz beim Verständnis und der Generierung von Sprache, was sie ideal für die Verbesserung der Interaktionen mit dem Chatbot macht.

Feedback-Mechanismen:

f_lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output() 
feedback_nontoxic = Feedback(huggingface_provider.not_toxic).on_output() 
f_pii_detection = Feedback(hugs.pii_detection).on_input() 
feedback_positive = Feedback(huggingface_provider.positive_sentiment).on_output()

Dieser Feedback-Mechanismus nutzt den Huggingface-Anbieter, um die Sprachübereinstimmung zwischen der Benutzereingabe und der Ausgabe des Chatbots zu überprüfen. Die Sicherstellung der sprachlichen Konsistenz ist entscheidend für einen kohärenten Gesprächsfluss. Es gewährleistet, dass die Antworten des Chatbots frei von toxischem Inhalt sind, eine sichere und respektvolle Kommunikationsumgebung aufrechterhalten werden und die Privatsphäre der Benutzer geschützt wird, indem bei der Eingabe des Benutzers nach persönlich identifizierbaren Informationen (PII) gesucht wird.

TruLens Kettenaufzeichner:

chain_recorder = TruChain(...)

Der TruChain hier ist eine entscheidende Komponente. Er protokolliert die gesamte Interaktion zusammen mit dem Feedback, das von den oben genannten Mechanismen empfangen wurde. Durch das Protokollieren dieser Interaktionen liefert TruChain wertvolle Einblicke in die Leistung des Chatbots und in Bereiche, die verbessert werden können. Diese kontinuierliche Aufzeichnung und Analyse sind entscheidend für die iterative Entwicklung, die es Entwicklern ermöglicht, den Chatbot auf Basis realer Interaktionen und Feedbacks zu optimieren.

Die Auswirkungen von TruLens auf die Chatbot-Entwicklung

Die Integration von TruLens hebt die Fähigkeiten des Chatbots erheblich an. Sie verwandelt den Chatbot von einem einfachen Frage-Antwort-Tool in ein komplexes interaktives System, das in der Lage ist, Kontext zu verstehen, eine respektvolle und sichere Gesprächsumgebung aufrechtzuerhalten und sich kontinuierlich auf der Grundlage realer Interaktionen zu verbessern. Diese Integration ist besonders wichtig für Kundenserviceszenarien, in denen das Verständnis der Bedürfnisse der Benutzer, die Aufrechterhaltung eines positiven Tons und der Schutz der Benutzerdaten entscheidend für die Bereitstellung hochwertiger Dienstleistungen sind.

Durch TruLens wird unser Chatbot mehr als nur ein Antworten gebender; er wird zu einem intelligenten, anpassungsfähigen und sensiblen Kommunikator, der bereit ist, die Komplexität realer Kundeninteraktionen zu bewältigen.

Erstellen der Streamlit-Oberfläche

Die Benutzeroberfläche unseres Chatbots wird von Streamlit unterstützt, das die Erstellung einer ansprechenden und interaktiven Benutzeroberfläche ermöglicht. Nachfolgend sehen Sie einen Einblick in den Chatbot in Aktion, der seine Fähigkeiten demonstriert, Benutzeranfragen mit kontextbewussten Antworten zu bearbeiten.

Das TruLens-Dashboard ausführen

Nach der Interaktion kann die Leistung des Chatbots über das TruLens-Dashboard überwacht und analysiert werden. Dieses Dashboard bietet eine Reihe von Analysen, mit denen wir die Effektivität des Chatbots verfolgen und datengestützte Verbesserungen vornehmen können.

• App-Leistungsübersicht
• Bewertungen
• Aufzeichnungs-Hash anzeigen
• Fortschritt des Feedbacks anzeigen

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben jetzt einen KI-gesteuerten Kundenservice-Chatbot erstellt, der mit fortschrittlichen Fähigkeiten von TruLens und Google Vertex AI ausgestattet ist. Dieser Bot ist bereit, Kundeninteraktionen mit seinen Lern- und Anpassungsfähigkeiten zu transformieren. Genießen Sie Ihre Reise in die KI!

Fazit

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben jetzt einen ausgefeilten, KI-gesteuerten Kundenservice-Chatbot erstellt, ausgestattet mit der Macht von Google Vertex AI und TruLens. Dieser Bot ist bereit, Kundeninteraktionen mit seinen fortschrittlichen Fähigkeiten und fortlaufendem Lernen zu transformieren. Dieses Tutorial wurde erstellt, um Sie durch jeden Schritt im Detail zu führen und ein gründliches Verständnis für den Aufbau und die Bereitstellung eines modernen KI-Chatbots zu gewährleisten. Genießen Sie Ihre Reise in die Welt der KI!