TruLens und OpenAI Turbo: Entwicklung fortschrittlicher Kundenservicelösungen

Entwicklung einer GPT-4 Turbo-App mit TruLens Evals: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Willkommen, liebe Innovatoren und neugierige Köpfe! Ich bin Sanchay Thalnerkar und freue mich, Sie durch die faszinierende Welt der KI und der Integration von Kundenservice zu führen. Bevor wir die Ärmel hochkrempeln und uns mit Code und Konfigurationen beschäftigen, lassen Sie uns einen Moment Zeit nehmen, um die Bausteine unseres Projekts zu verstehen. Wir stehen kurz davor, eine Reise zu beginnen, die die analytischen Fähigkeiten von TruLens mit den leistungsstarken KI-Fähigkeiten von GPT-Turbo verbindet. Also schnallen Sie sich an, während wir uns vorbereiten, in die Mechanik der Erstellung intelligenter Systeme einzutauchen, die unsere Herangehensweise an den Kundenservice verändern werden.

GPT-4 Turbo: Das KI-Sprachmodell

GPT-4 Turbo ist ein fortgeschrittenes Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es ist bekannt für seine Fähigkeit, menschenähnlichen Text basierend auf den Eingaben, die es erhält, zu verstehen und zu erzeugen. Zu den Hauptmerkmalen gehören:

• Fortgeschrittene Verarbeitung natürlicher Sprache: Fähigkeit, ein breites Spektrum an sprachbasierten Anfragen zu verstehen und darauf zu reagieren.
• Skalierbarkeit: Geeignet für Anwendungen mit hohem Volumen und Echtzeit-Anforderungen.

TruLens Evals: Einblicke in Modelle und Feinabstimmung

TruLens Evals bietet analytische Werkzeuge, um Einblicke in KI-Modelle zu gewinnen. Es ist unerlässlich für:

• Verstehen von Modellentscheidungen: Es hilft, das 'Warum' hinter den Ausgaben des Modells zu entschlüsseln.
• Feinabstimmung: Bietet Feedback-Mechanismen zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz des Modells.

Flask: Das Web-Framework

Flask ist ein leichtgewichtiges WSGI-Webanwendungs-Framework. Es wird aufgrund seiner Einfachheit und Flexibilität gewählt, was es ideal für Prototyping und kleine bis mittelgroße Anwendungen macht.

Das Projekt Einrichten

Jetzt lassen Sie uns unsere Projektumgebung einrichten und diese Technologien in einer funktionalen Anwendung integrieren.

Schritt 1: Python und Flask installieren

• Python installieren: Stellen Sie sicher, dass Python 3.6 oder höher auf Ihrem System installiert ist. Sie können es von python.org herunterladen.
• Flask installieren: Flask kann mit pip, dem Paketinstallationsprogramm von Python, installiert werden.
• pip install Flask

Schritt 2: Erstellen einer virtuellen Umgebung

Die Verwendung einer virtuellen Umgebung ist beste Praxis für die Python-Entwicklung. Sie hält die Abhängigkeiten, die von verschiedenen Projekten benötigt werden, separat, indem sie isolierte Umgebungen für sie erstellt.

• Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung: Navigieren Sie zu Ihrem Projektverzeichnis und führen Sie aus:
• python -m venv venv
• Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:
• Unter Windows: venv\Scripts\activate
• Unter Unix oder MacOS: source venv/bin/activate

Schritt 3: Installation der OpenAI und TruLens Evals Bibliotheken

• OpenAI Python-Bibliothek installieren: Diese Bibliothek ermöglicht es Ihnen, mit dem GPT-4 Turbo-Modell von OpenAI zu interagieren.
• pip install openai
• TruLens Evals installieren: Für analytische und Feinabstimmungsfunktionen.
• pip install trulens_eval

Schritt 4: Einrichten Ihrer Flask-Anwendung

Lassen Sie uns tiefer in eine detaillierte Aufschlüsselung des gesamten app.py-Skripts eintauchen, einschließlich des Codes und einer erläuternden Erzählung für jeden Abschnitt.

1. Import-Anweisungen und Flask-App-Initialisierung

Die Importanweisungen umfassen die für die Anwendung erforderlichen Bibliotheken. Bibliotheken wie flask, os, openai und chromadb helfen dabei, Webanfragen, Umgebungsvariablen, KI-Funktionalitäten und Datenbankoperationen zu verarbeiten. Die mit TruLens verbundenen Importe sind entscheidend, um analytische Einblicke und Feedback zur Leistung des Modells bereitzustellen.

2. Konfiguration und Client-Initialisierung

Das Setzen der Umgebungsvariablen für den OpenAI API-Schlüssel ist eine entscheidende Sicherheitsmaßnahme. Anschließend werden Instanzen von OpenAI, Tru und fOpenAI erstellt, um mit der API von OpenAI sowie den Bewertungs- und Feedback-Funktionen von TruLens zu interagieren.

3. TruLens Feedback Setup

Dieser Teil des Codes richtet verschiedene Feedback-Mechanismen mithilfe von TruLens ein, um die Genauigkeit, Relevanz und den Kontext zu bewerten, um sicherzustellen, dass die Ausgabe der KI genau und zuverlässig ist.

4. Die RAG_from_scratch-Klasse

Die Klasse RAG_from_scratch implementiert Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Methoden zum Abrufen relevanter Dokumente und zum Generieren von Antworten unter Verwendung des Modells von OpenAI.

5. Flask-Routen

Die Definition der Routen für die Anwendung umfasst das Rendern des Frontends und das Verarbeiten von Benutzeranfragen über POST-Anfragen.

6. Ausführung der Flask-Anwendung

Dieser Teil stellt sicher, dass die Flask-Anwendung nur dann ausgeführt wird, wenn das Skript direkt mit app.run ausgeführt wird.

Erstellen eines Frontends für Ihre Flask-Anwendung

Schritt 1: Einrichten des Verzeichnisses templates

• Erstellen Sie das Verzeichnis: Erstellen Sie im Stammverzeichnis Ihres Flask-Projekts einen Ordner mit dem Namen templates.
• HTML-Datei: Erstellen Sie innerhalb dieses Verzeichnisses eine HTML-Datei mit dem Namen index.html.

Schritt 2: Gestalten der index.html-Datei

• DOCTYPE- und HTML-Tags: Definieren Sie den Dokumenttyp und die verwendete Sprache.
• Kopfbereich: Beinhaltet Metadaten, Titel und internes CSS.
• Body-Bereich: Enthält interaktive Elemente wie Formulare und Feedbackoptionen.
• JavaScript: Verarbeitet die Logik zur Übermittlung von Daten an das Flask-Backend.

Schritt 3: Integration mit Flask

Stellen Sie sicher, dass Ihre Flask-Anwendung so eingerichtet ist, dass sie die Vorlage index.html rendert und die von Frontend gesendeten Daten verarbeitet.

Ausführen der Anwendung lokal

Starten des Flask-Servers:

• Öffnen Sie Ihr Terminal oder die Eingabeaufforderung.
• Navigieren Sie zum Stammverzeichnis Ihres Flask-Projekts.
• Führen Sie den Befehl aus: flask run.

Zugriff auf die Anwendung:

• Öffnen Sie einen Webbrowser.
• Gehen Sie zu http://localhost:5000.

Erkunden des TruLens-Evaluierungs-Dashboards

Nachdem Sie Ihre Flask-App gestartet haben, besuchen Sie das TruLens-Evaluierungs-Dashboard auf Port 4000, um die Leistung Ihrer App zu überwachen. Sie finden wertvolle Erkenntnisse, darunter:

• App-Rangliste: Zeigt durchschnittliche Feedback-Werte an.
• App-Datensätze: Details zu verschiedenen Versionen Ihrer App.

Fazit

Durch den Abschluss dieses Tutorials haben Sie eine funktionale Flask-App erstellt, die mit OpenAI und TruLens Evals integriert ist. Das TruLens-Evaluierungs-Dashboard ist Ihr Werkzeug zur Überwachung und Verbesserung der Leistung Ihrer App, um deren zukünftigen Erfolg sicherzustellen!