Erweitern Sie Ihre Chatbot-Wissensdatenbank mit dem Claude-Modell von Anthropic und Chroma

Einführung

Anthropic, ein führendes globales KI-Unternehmen, hat kürzlich das revolutionäre Claude-Modell eingeführt. Dieses innovative KI-Tool wird von großen Technologieunternehmen wie Notion und Quora übernommen und zeigt seine bemerkenswerte Vielseitigkeit in verschiedenen Anwendungen, einschließlich Gesprächen, Textverarbeitung und Programmierung. In diesem Tutorial werden wir die einzigartigen Funktionen des Claude-Modells untersuchen und wie man seine Fähigkeiten für eine verbesserte Chatbot-Funktionalität nutzen kann.

Die Macht von ChromaDB und Embeddings

Embeddings spielen eine entscheidende Rolle in der Verarbeitung natürlicher Sprache und im maschinellen Lernen, indem sie die semantische Bedeutung durch Vektorrepräsentationen erfassen. ChromaDB, eine Open-Source-Embedding-Datenbank, ermöglicht es Benutzern, Embeddings effektiv zu speichern und abzufragen. In diesem Abschnitt tauchen wir in die dynamische Welt der Embeddings ein und wie ChromaDB die Textsuche und -wiederherstellung verbessern kann.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Python
• Zugriff auf die Claude-API von Anthropic
• Zugriff auf die API von OpenAI (für die Embedding-Funktion)
• Eine eingerichtete Chroma-Datenbank

Gliederung

1. Projekt initialisieren
2. Notwendige Bibliotheken einrichten
3. Projektdateien schreiben
4. Den grundlegenden Chatbot ohne Kontextbewusstsein testen
5. Claudis großes Kontextfenster nutzen
6. Den Chatbot mit Kontextbewusstsein testen
7. Kontextinformationen an Claude bereitstellen
8. Den verbesserten Chatbot bewerten
9. Eine Wissensdatenbank für Claude erstellen
10. Claudis endgültige Form testen

1. Projekt initialisieren

Um zu beginnen, erstellen wir ein neues Verzeichnis für unser Projekt namens chroma-claude. Dies hilft, einen organisierten Arbeitsbereich zu erhalten. Als nächstes richten wir eine virtuelle Umgebung ein, die es uns ermöglicht, die Abhängigkeiten unseres Projekts von der globalen Python-Umgebung getrennt zu halten, um Konflikte zwischen verschiedenen Projekten zu vermeiden.

Um die virtuelle Umgebung zu erstellen, verwenden Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal:

python -m venv env

Aktivieren Sie die Umgebung mit:

• Für Windows: . v g oud t t t
• Für Unix-basierte Systeme: source env/bin/activate

2. Notwendige Bibliotheken einrichten

Wir werden die notwendigen Bibliotheken mit pip installieren. Dazu gehört:

• chromadb: Zum Speichern und Abfragen von Embeddings.
• anthropic: Um mit dem Claude-Modell von Anthropic zu interagieren.
• halo: Für Ladeanzeigen während Anfragen.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Bibliotheken zu installieren:

pip install chromadb anthropic halo

3. Projektdateien schreiben

Öffnen Sie als nächstes Ihren Code-Editor und erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen main.py. In dieser Datei importieren wir die notwendigen Bibliotheken und definieren die Funktionalität unseres Chatbots.

Schritt 1: Notwendige Bibliotheken importieren

import os
from dotenv import load_dotenv
from anthropic import ChatCompletion
from halo import Halo

load_dotenv()

Schritt 2: Umgebungsvariablen laden

Verwenden Sie den folgenden Code, um sensible Daten wie Ihren API-Schlüssel zu laden:

API_KEY = os.getenv('CLAUDE_KEY')

Schritt 3: Funktion zur Antwortgenerierung definieren

def generate_response(messages):
    spinner = Halo(text='Antwort wird generiert...', spinner='dots')
    spinner.start()
    # Claude-Client initialisieren und Anfrage senden
    client = ChatCompletion(api_key=API_KEY)
    response = client.create(messages=messages)
    spinner.stop()
    return response['choices'][0]['message']['content']

Schritt 4: Hauptfunktion definieren und Benutzereingaben verarbeiten

def main():
    messages = [] # Konversationsverlauf initialisieren
    while True:
        user_input = input('Du: ')
        if user_input.lower() == 'quit':
            break
        messages.append({'role': 'user', 'content': user_input})
        response = generate_response(messages)
        messages.append({'role': 'assistant', 'content': response})
        print(f'Claude: {response}')

4. Grundlegenden Chatbot testen

Führen Sie das Skript mit dem Befehl python main.py aus. Geben Sie Nachrichten ein, um mit dem Bot zu interagieren. In diesem Stadium erinnert sich der Bot nicht an frühere Nachrichten, was das Fehlen von Kontextbewusstsein zeigt.

5. Claues großes Kontextfenster nutzen

Um die Funktionalität zu verbessern, ändern Sie den Code, um den Konversationsverlauf beizubehalten, indem Sie Benutzereingaben und Chatbot-Antworten zur messages-Liste hinzufügen. Erhöhen Sie max_tokens_to_sample, um längere Gespräche zu ermöglichen, und erkennen Sie, dass die Antworten je nach vorherigen Interaktionen variieren können.

6. Den Chatbot mit Kontextbewusstsein testen

Testen Sie nach der Änderung des Codes den Chatbot, indem Sie über spezifische Themen sprechen, wie das Videospiel Dota2. Dies zeigt Claudes Fähigkeit, auf frühere Teile des Gesprächs Bezug zu nehmen.

7. Kontextinformationen an Claude bereitstellen

Um Claudes Antworten zu verbessern, geben Sie ihm kontextuell relevante Informationen wie aktuelle Updates oder Wiki-Daten. Lesen Sie diese Daten ein und verwenden Sie sie, um den Kontext für Claudes Antworten zu bilden, um reichhaltigere Interaktionen zu gewährleisten.

8. Den verbesserten Chatbot bewerten

Testen Sie das Wissen des Bots über bereitgestellte Ergänzungen, indem Sie spezifische Details über Dota2-Patches abfragen. Überwachen Sie die Token-Nutzung, um sicherzustellen, dass sie innerhalb der von Claudes Architektur festgelegten Grenzen bleibt.

9. Eine Wissensdatenbank für Claude aufbauen

Erstellen Sie eine strukturierte Wissensdatenbank mithilfe von ChromaDB, damit Claude bei Bedarf auf umfangreiche, relevante Daten zugreifen kann. Dies ermöglicht genauere, kontextbewusste Antworten auf komplexe Anfragen.

10. Claudes endgültige Form testen

Führen Sie weitere Tests durch, indem Sie spezifische und komplexe Fragen stellen. Claudes Antworten zeigen die Integration des Kontextbewusstseins und der Wissensdatenbank und demonstrieren seine Fähigkeiten.

Fazit

Durch diesen detaillierten Leitfaden haben wir demonstriert, wie man das Claude-Modell von Anthropic effektiv nutzt und es mit ChromaDB integriert, um einen leistungsstarken Chatbot zu erstellen. Durch die Bereitstellung von Kontext und die Nutzung einer Wissensdatenbank kann Claude genaue und fesselnde Antworten liefern und so den Weg für innovative KI-Anwendungen ebnen.