Kundenbetreuung mit TruLens, MongoDB und LlamaIndex verbessern

Visionäre Daten: TruLens mit MongoDB & LlamaIndex nutzen

Hallo zusammen! Ich bin Sanchay Thalnerkar, ein Ingenieurstudent mit einer Leidenschaft für die Erstellung detaillierter und ansprechender Tutorials. Heute werden wir ein Abfrage- und Feedbacksystem für den Kundenservice entwickeln. Dieses System wird Unternehmen helfen, Kundenanfragen und -feedback effizient zu verwalten und ein reibungsloses und reaktionsschnelles Kundendienst-Erlebnis zu gewährleisten.

Wir werden einen modernen Technologie-Stack verwenden, einschließlich TruLens, LlamaIndex, MongoDB Atlas und Vector Index. Lassen Sie uns eintauchen, was jede Komponente tut und wie sie in unser Projekt integriert werden.

Schritt 1: Verständnis des Technologie-Stacks

TruLens

TruLens ist eine Bibliothek zur Interpretierbarkeit von Modellen, die entwickelt wurde, um Einblicke in das Innenleben von Machine-Learning-Modellen zu geben. In unserem Projekt kann TruLens verwendet werden, um zu analysieren, wie unser Modell Anfragen und Feedback verarbeitet, und uns zu helfen, den Entscheidungsprozess hinter den Kulissen zu verstehen und zu verbessern.

LlamaIndex

LlamaIndex ist eine leistungsstarke vektorbasierten Suchmaschine. Sie wurde entwickelt, um effizient große Datenmengen basierend auf Vektornähren zu durchsuchen. Für unser Kundenservice-System ermöglicht uns LlamaIndex, schnell ähnliche Kundenanfragen und -antworten zu finden, was die Effizienz unseres Abfrage-Managements verbessert.

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas ist ein vollständig verwalteter Cloud-Datenbankdienst. Es bietet leistungsstarke, skalierbare Speicherlösungen für moderne Anwendungen. Wir werden MongoDB Atlas verwenden, um Kundenanfragen und -feedback zu speichern und zu verwalten, und sicherzustellen, dass die Daten leicht zugänglich und sicher sind.

Einrichten des Projektverzeichnisses für das Abfrage- und Feedbacksystem

Prima, jetzt da Sie den Technologie-Stack verstehen und Ihre Umgebung bereit ist, ist es Zeit, das Projektverzeichnis einzurichten! Lassen Sie uns damit beginnen, das Projektverzeichnis zu erstellen und die notwendigen Dateien für unser Abfrage- und Feedbacksystem hinzuzufügen. Dieses Setup bietet eine strukturierte Basis für die Entwicklung unserer Anwendung.

Schritt 1: Erstellen des Projektverzeichnisses

Zuerst müssen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt erstellen. So können Sie es tun:

Öffnen Sie Ihr Terminal oder die Eingabeaufforderung.
Wechseln Sie zu dem Ort, an dem Sie Ihr Projektverzeichnis erstellen möchten. Dies kann mit dem cd-Befehl (Verzeichnis wechseln) erfolgen.
Erstellen Sie das Verzeichnis:

mkdir CustomerCareSystem

Wechseln Sie in Ihr neues Verzeichnis:

cd CustomerCareSystem

Schritt 2: Erstellen von Projektdateien

In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf die Bedeutung der Modularisierung, die detaillierten Verantwortlichkeiten jeder Datei und die Integration von TruLens in unseren Feedback-Manager. Ihre Codes modular zu gestalten, bedeutet nicht nur, ihn organisiert zu halten; es geht auch darum, eine wartbare, skalierbare und kollaborative Umgebung zu schaffen. Lassen Sie uns jede Komponente im Detail erläutern und erklären, wie sie zusammenarbeiten, um ein robustes System zu schaffen.

Warum Modularisieren?

Die Modularisierung in der Softwareentwicklung bietet mehrere wichtige Vorteile:

Klarheit: Jedes Modul hat eine spezifische Verantwortung, was das System auf einen Blick einfacher zu verstehen macht.
Isolation: Fehler werden innerhalb eines Moduls eingegrenzt, was die Auswirkungen auf das Gesamtsystem verringert.
Erweiterbarkeit: Neue Funktionen können mit minimalen Änderungen am bestehenden Code hinzugefügt werden.
Kollaboration: Entwickler können gleichzeitig an separaten Modulen arbeiten, ohne sich gegenseitig zu stören.

Detaillierte Dateistruktur und Verantwortlichkeiten

Hier ist ein Überblick über die Hauptdateien und ihre Verantwortlichkeiten:

config.py: Enthält Konfigurationseinstellungen.
query_manager.py: Verarbeitet abfragebezogene Operationen.
feedback_manager.py: Verwaltet das Benutzerfeedback und integriert TruLens.
setup.py: Verwaltet Abhängigkeiten und Verpackungen.
app.py: Einstiegspunkt für die Flask-Anwendung.
data_manager.py: Interagiert mit MongoDB Atlas.
eCommerce_FAQ_Chatbot_dataset.json: Speichert Beispielanfragen und -antworten.

Integration von TruLens mit FeedbackManager

Die FeedbackManager-Klasse würde TruLens wie folgt verwenden:

Initialisierung: TruLens während der Initialisierung des Feedback-Managers einführen.
Analyse: TruLens verwenden, um zu analysieren, wie das Modell die Eingabe verarbeitet hat, die zur Antwort führte.
Berichterstattung: Berichte erstellen, die den Einfluss verschiedener Merkmale detailliert beschreiben.

Schritt 3: Öffnen Sie Ihr Projekt in einer IDE

Öffnen Sie Ihre bevorzugte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) wie PyCharm, Visual Studio Code oder jede andere, die die Python-Entwicklung unterstützt.

Öffnen Sie den Projektordner, den Sie gerade erstellt haben.

Schritt 4: Einrichten der virtuellen Umgebung und Installieren von Abhängigkeiten

Jetzt, da wir unsere Projektstruktur eingerichtet haben, ist der nächste entscheidende Schritt, eine virtuelle Umgebung einzurichten. Dies wird unsere Projektabhängigkeiten von der globalen Python-Umgebung isolieren.

Erstellen einer virtuellen Umgebung

Wechseln Sie zu Ihrem Projektverzeichnis:

cd path/to/CustomerCareSystem

Erstellen Sie die virtuelle Umgebung:

python -m venv venv

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

.
venvinen activate  /* für Windows */

source venv/bin/activate  /* für macOS oder Linux */

Installation von Abhängigkeiten

Mit aktivierter virtueller Umgebung installieren Sie die Bibliotheken mit pip. Hier sind die Befehle:

pip install flask pymongo trulens llama-index

Erstellen und Konfigurieren der .env-Datei

Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen .env im Stammverzeichnis Ihres Projektverzeichnisses.

Fügen Sie Ihren OpenAI API-Key hinzu:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

Konfigurieren der Anwendung mit config.py

config.py initialisiert Umgebungsvariablen, verwaltet API-Schlüssel und setzt Konfigurationen für LlamaIndex.

Verständnis von data_manager.py

Dieses Skript verwaltet MongoDB-Verbindungen, Dokumentenmanagement und verarbeitet häufige Fragen aus einer JSON-Datei.

Verständnis der FeedbackManager-Klasse

Die FeedbackManager-Klasse integriert Feedbackmechanismen mithilfe von TruLens zur Bewertung der Effizienz der Abfragebehandlung.

Erforschen der QueryManager-Klasse

Diese Klasse bearbeitet Abfrageoperationen mithilfe von LlamaIndex und sorgt für Relevanz und Effizienz bei der Antwortabfrage.

Einrichten von MongoDB Atlas

Registrieren Sie sich oder melden Sie sich bei MongoDB Atlas an.
Erstellen Sie einen neuen Datenbank-Cluster und konfigurieren Sie ihn nach Bedarf.
Rufen Sie Ihre MongoDB-Verbindungs-URI ab und speichern Sie sie in Ihrer .env-Datei als MONGO_URI.

Einrichten des Vektor-Index in MongoDB Atlas

Das Erstellen eines Vektor-Suchindex innerhalb Ihrer MongoDB-Sammlung ist unerlässlich, um eine effiziente Dokumentenabfrage basierend auf Vektornähe zu ermöglichen.

Integration von alles in app.py

Dieses Skript verwaltet die Benutzeroberfläche und integriert Funktionen aus den anderen Modulen, um ein nahtloses Benutzererlebnis zu bieten.

Ausführen der Anwendung

Führen Sie Ihre Anwendung mit dem Befehl aus:

streamlit run app.py

Systemübersicht

Hier ist eine Präsentation der Fähigkeiten des Systems durch eine Abfolge von Benutzeroberflächenschnappschüssen.

Systeminitialisierung: Anwendung starten.
Abgaben von Anfragen: Benutzerfreundliche Abfrageeingabe.
Abfrageantwort: Schnelle Generierung von Antworten.
Antwortanalyse: Verstehen des Entscheidungsprozesses.
Dashboard-Management: Effiziente Verwaltungstools.
App-Rangliste: Zeigt wichtige Leistungskennzahlen an.
Evaluierungsaufzeichnungen: Detaillierte Aufzeichnungen aus Interaktionen.
Verfolgungsdetails: Granulare Ansicht der Abfrageverarbeitung.

Mit diesem modularen und gut strukturierten Ansatz haben Sie ein robustes Kundenservice-System, das sich an die Bedürfnisse der Benutzer anpasst und mit ihnen wächst. Vergessen Sie nicht, den Code im GitHub-Repository für vollständige Anpassungsoptionen zu überprüfen!