TruLens + Google Cloud Vertex AI: Einen intelligenten Kundenservice-Chatbot erstellen

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

Einführung: Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Chatbot
Willkommen, angehende Schöpfer und neugierige Köpfe! Dieses Tutorial ist Ihr Tor zur Welt der künstlichen Intelligenz, während wir ein Projekt starten, um einen Kundenservice-Chatbot zu entwickeln, der besser ist als alle anderen. Indem wir die fortschrittlichen Technologien von TruLens und Google Vertex AI nutzen, werden wir einen Chatbot zusammenstellen, der klug genug ist, nicht nur Fragen zu beantworten, sondern auch aus seinen Interaktionen zu lernen, um im Laufe der Zeit besser zu werden.

Wenn Sie neu in der KI sind oder Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, sind Sie hier genau richtig. Wir werden alles abdecken, von den Grundlagen der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung bis hin zur Bereitstellung eines voll funktionsfähigen Chatbots, der echte Kundenanfragen bearbeiten kann. Machen Sie sich bereit, die Ärmel hochzukrempeln und einen KI-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 intransparente Welt der KI-Entscheidungsfindung bringt. Es ist, als hätte man ein Fenster ins Gehirn Ihres Chatbots, um die Zahnräder drehen zu sehen und den Denkprozess hinter jeder Entscheidung, die er trifft, zu verstehen.

• Aufschlussreiche Interpretierbarkeit: Mit TruLens erfahren Sie, warum Ihr Chatbot sagt, was er sagt, was Ihnen hilft, dessen Urteile zu vertrauen und zu verfeinern.
• Leistungsanalysen: TruLens sagt Ihnen nicht nur, wann Ihr Chatbot es richtig oder falsch macht; es zeigt Ihnen wichtige Kennzahlen, die Ihnen helfen, genau zu bestimmen, wo Verbesserungen erforderlich sind.
• Iterative Verbesserung: Verbesserung ist eine Reise, kein Ziel. TruLens stattet Sie mit dem Feedback aus, das benötigt wird, um Ihren Chatbot mit jeder Interaktion zu verbessern.

Während wir dieses Tutorial durchlaufen, denken Sie daran, dass Sie nicht nur Anweisungen befolgen – Sie lernen, das Gewebe der Intelligenz in Ihren Chatbot zu verweben und ihm die Fähigkeit zu geben, zu interagieren, zu verstehen und mit einem menschlichen Touch zu helfen. Lassen Sie uns diesen aufregenden Weg zum Bau Ihres KI-gestützten Chatbots beginnen!

Umgebung einrichten

Bevor wir eintauchen, lassen Sie uns unsere Entwicklungsumgebung vorbereiten. Dies umfasst die Installation von Python, die Einrichtung einer virtuellen Umgebung und die Installation der erforderlichen Pakete.

Hier importieren wir die wesentlichen Bibliotheken. Streamlit erstellt unsere Web-App, während dotenv die Umgebungsvariablen verwaltet. LangChain integriert unseren Chatbot mit KI-Modellen.

Den Chatbot initialisieren: Einrichtung von Umgebungsvariablen

Erwerben der erforderlichen API-Schlüssel und Anmeldedaten
Um Ihren Chatbot einzurichten, benötigen Sie API-Schlüssel und Anmeldedaten von Google Cloud, OpenAI und Huggingface. So erhalten Sie sie:

• Google Cloud-Anmeldedaten:
  1. Ein Google Cloud-Konto erstellen: Wenn Sie noch keines haben, gehen Sie zur Google Cloud-Plattform und melden Sie sich an.
  2. Ein neues Projekt erstellen: Erstellen Sie in der Google Cloud Console ein neues Projekt für Ihren Chatbot.
  3. APIs aktivieren: Navigieren Sie in Ihrem Projekt zum API & Services-Dashboard und aktivieren Sie die APIs, die Sie verwenden möchten (z. B. Google Cloud Vertex AI).
  4. Anmeldedaten erstellen:
     • Gehen Sie zur Seite "Anmeldedaten" im API & Services-Dashboard.
     • Klicken Sie auf "Anmeldedaten erstellen" und wählen Sie "Dienstkonto" aus.
     • Befolgen Sie die Schritte, um ein Dienstkonto zu erstellen. Weisen Sie ihm die erforderlichen Rollen zu (wie Editor oder spezifische Rollen, wenn Sie wissen, was Sie benötigen).
     • Nachdem das Konto 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 Schlüsselsorte und klicken Sie auf "Erstellen". Dadurch wird eine JSON-Datei mit Ihren Anmeldedaten heruntergeladen.
  5. Umgebungsvariable einrichten:
     • Benennen Sie die JSON-Datei zur einfacheren Referenz um (z. B. google-credentials.json).
     • Platzieren Sie sie an einem sicheren und zugänglichen Ort in Ihrem Projektverzeichnis.
     • Setzen Sie in Ihrer .env-Datei die Variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad dieser JSON-Datei.
• OpenAI API-Schlüssel:
  1. Registrieren Sie sich bei OpenAI: Besuchen Sie die OpenAI-Website und melden Sie sich an oder loggen Sie sich ein.
  2. Greifen Sie auf API-Schlüssel zu: Navigieren Sie zum API-Bereich in den Kontoeinstellungen.
  3. Erstellen 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.
• Huggingface API-Schlüssel:
  1. Registrieren Sie sich/anmelden bei Huggingface: Gehen Sie zur Huggingface-Website und erstellen Sie ein Konto oder melden Sie sich an.
  2. Greifen Sie auf Ihr Profil zu: Suchen Sie in Ihrem Profil nach einem Abschnitt, der den API-Schlüsseln gewidmet ist.
  3. Erstellen/holen Sie Ihren API-Schlüssel: Kopieren Sie den bereitgestellten API-Schlüssel.
  4. Aktualisieren Sie Ihre .env-Datei: Fügen Sie diesen Schlüssel zu Ihrer .env-Datei hinzu.

Code-Erklärung:
In diesem Abschnitt laden wir die Umgebungsvariablen und setzen sie. Diese Variablen helfen dabei, API-Schlüssel und Anmeldedaten, die für die Interaktion mit Google Cloud, OpenAI und Huggingface-Diensten benötigt werden, sicher zu verwalten. Indem wir diese setzen, stellen wir sicher, dass unser Chatbot authentifizieren und auf die erforderlichen KI-Dienste und -Tools zugreifen kann.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, haben Sie alle erforderlichen Anmeldedaten, um Ihre Chatbot-Umgebung zu initialisieren und die Leistungsfähigkeit dieser fortschrittlichen KI-Dienste zu nutzen!

Chatbot-Kerninitialisierung: Tiefenanalyse

In diesem entscheidenden Abschnitt legen wir das Fundament für das Gehirn unseres Chatbots, mit Fokus auf Sprachverarbeitung und Antwortgenerierung.

Verstehen der Komponenten

• Huggingface & ChatVertexAI:
  Huggingface: Dieses Tool ist unerlässlich für den Zugriff auf fortschrittliche Funktionen zur Sprachverarbeitung. Es bietet Zugang zu vortrainierten Modellen, die in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren, und ist ein Kernmerkmal für unseren Chatbot.
• ChatVertexAI: Teil des Angebots von Google Cloud's Vertex AI, wird diese Komponente für ihre leistungsstarken maschinellen Lernfähigkeiten genutzt. Sie verarbeitet natürliche Sprachabfragen effizient und ist ideal für die Handhabung komplexer Kundenservice-Interaktionen.

Den Prompt des Chatbots erstellen

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

template = """
Sie sind ein professioneller Kundenservice-Spezialist-Chatbot, der sich der Bereitstellung hilfreicher, genauer und höflicher Antworten widmet. Ihr Ziel ist es, Benutzern bei ihren Anfragen bestmöglich zu helfen. Wenn ein Benutzer etwas fragt, das außerhalb Ihres Wissens liegt, informieren Sie ihn höflich, dass Sie nicht über die Informationen verfügen, die er benötigt und schlagen Sie, wenn möglich, vor, wo er diese finden könnte. Denken Sie daran, immer einen höflichen und unterstützenden Ton zu wahren.
{chat_history}
Mensch: {human_input}
Chatbot:"""

Den Charakter des Chatbots definieren: Die Vorlage legt einen professionellen und höflichen Ton fest, der den Interaktionsstil des Chatbots definiert.

Einbeziehung des Chatverlaufs: Die Variable {chat_history} ist entscheidend. Sie gewährleistet, dass der Chatbot den Kontext des Gesprächs erinnert. Diese Historie ermöglicht es dem Chatbot, kohärente und relevante Antworten zu geben, was in Kundensupport-Szenarien entscheidend ist.

Verarbeitung der Benutzereingabe: {human_input} ist der Ort, an dem der Chatbot die neueste Nachricht vom Benutzer erhält, die die Grundlage für seine nächste Antwort bildet.

Die Konversationslogik konstruieren

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)

Gesprächsspeicher: ConversationBufferMemory speichert die Chat-Historie. Dieses Gedächtnis stellt sicher, dass der Chatbot auf vorherige Teile des Gesprächs zugreifen und sie für kontextuell reiche Antworten nutzen kann.

Kettenerstellung: Die LLMChain bindet alles zusammen. Sie verwendet das Sprachmodell (llm), die erstellte Vorlage (prompt) und den Gesprächsspeicher, um einen fluiden, interaktiven Chatbot zu schaffen. Das verbose-Flag ist für detaillierte Protokollierungen gesetzt, was während der Entwicklung und Fehlersuche hilfreich sein kann.

Durch die Integration dieser Elemente gestalten wir effektiv das Gehirn unseres Chatbots. Er ist nicht nur programmiert, um zu reagieren, sondern auch zu verstehen, sich zu erinnern und auf eine Art und Weise zu interagieren, die menschliche Konversation imitiert, und damit ein unverzichtbares Werkzeug im Kundenservice wird.

Mit diesem Setup ist unser Chatbot bereit, eine nuancierte und kontextbewusste Benutzererfahrung zu bieten, was ein Schlüssel zu effektiven und zufriedenstellenden Kundeninteraktionen ist.

TruLens für Feedback und Überwachung integrieren

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

Schlüsselelemente der TruLens-Integration

Integration von Huggingface:
hugs = Huggingface(): Dies initialisiert eine Instanz von Huggingface, einem leistungsstarken Tool, das verschiedene Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bietet. Die Modelle von Huggingface sind bekannt für ihre Effizienz in der Sprachverständnis und -generierung, was sie ideal zur Verbesserung der Interaktionen mit dem Chatbot macht.

Feedback-Mechanismen:
f_lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output(): Dieser Feedback-Mechanismus nutzt den Huggingface-Anbieter, um die Übereinstimmung der Sprache zwischen der Benutzeranfrage und der Ausgabe des Chatbots zu überprüfen. Die Gewährleistung von Sprachkonsistenz ist entscheidend für den Erhalt eines kohärenten Gesprächsflusses.

feedback_nontoxic = Feedback(huggingface_provider.not_toxic).on_output(): Dies stellt sicher, dass die Antworten des Chatbots frei von toxischen Inhalten sind. Die Aufrechterhaltung eines sicheren und respektvollen Kommunikationsumfelds ist besonders im Kundenservic bereich wichtig.

f_pii_detection = Feedback(hugs.pii_detection).on_input(): Der Schutz der Privatsphäre des Benutzers hat oberste Priorität. Dieser Feedback-Mechanismus erkennt personenbezogene Daten (PII) in den Benutzereingaben und hilft, zu verhindern, dass der Chatbot versehentlich sensible Daten speichert oder verarbeitet.

feedback_positive = Feedback(huggingface_provider.positive_sentiment).on_output(): Dies überwacht die Ausgabe des Chatbots auf positive Stimmung, was für die Aufrechterhaltung einer freundlichen und positiven Interaktion mit den Nutzern vorteilhaft ist.

TruLens Chain Recorder:

chain_recorder = TruChain(...): Die TruChain hier ist eine entscheidende Komponente. Sie protokolliert die gesamte Interaktion zusammen mit dem Feedback, das von den obigen Mechanismen empfangen wird. Durch das Protokollieren dieser Interaktionen bietet TruChain wertvolle Einblicke in die Leistung des Chatbots und wo er verbessert werden kann. Diese kontinuierliche Aufzeichnung und Analyse sind entscheidend für die iterative Entwicklung, um Entwicklern zu ermöglichen, den Chatbot basierend auf realen Interaktionen und Feedback zu optimieren.

Die Auswirkungen von TruLens auf die Chatbot-Entwicklung

Die Integration von TruLens erhöht die Fähigkeiten des Chatbots erheblich. Sie verwandelt den Chatbot von einem einfachen Fragen-und-Antwort-Tool in ein intelligentes interaktives System, das in der Lage ist, Kontext zu verstehen, eine respektvolle und sichere Kommunikationsumgebung aufrechtzuerhalten und kontinuierlich basierend auf realen Interaktionen zu verbessern.

Diese Integration ist besonders wichtig in Kundenservice-Szenarien, in denen es darauf ankommt, die Bedürfnisse des Benutzers zu verstehen, einen positiven Ton beizubehalten und die Privatsphäre der Benutzerdaten zu gewährleisten, um qualitativ hochwertigen Service zu bieten.

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

Die Streamlit-Oberfläche erstellen

Dieser Codeblock nutzt Streamlit, um eine benutzerfreundliche Oberfläche zu erstellen. Er zeigt Chatnachrichten an und verwaltet die Benutzerinteraktionen mit dem Chatbot.

Führen Sie die Streamlit-App aus:

Die Oberfläche unseres Chatbots wird von Streamlit unterstützt, das die Erstellung einer ansprechenden und interaktiven UI ermöglicht. Unten sehen Sie einen Eindruck vom Chatbot in Aktion, der seine Fähigkeit demonstriert, Benutzeranfragen mit kontextbewussten Antworten zu bearbeiten.

Das TruLens-Dashboard ausführen

Schließlich starten wir das TruLens-Dashboard. Es bietet eine visuelle Schnittstelle zur Überwachung und Analyse der Interaktionen und der Leistung des Chatbots.

Das TruLens-Dashboard ausführen

Nach der Interaktion kann die Leistung des Chatbots über das TruLens-Dashboard überwacht und analysiert werden. Dieses Dashboard bietet eine Suite von Analysen, die es uns ermöglichen, die Effektivität des Chatbots zu verfolgen und datengestützte Verbesserungen vorzunehmen.

1. App-Leaderboard
2. Auswertungen
3. Den Aufzeichnungs-Hash anzeigen
4. Den Fortschritt des Feedbacks anzeigen

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben jetzt einen KI-gestützten 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 anspruchsvollen KI-gestützten Kundenservice-Chatbot erstellt, ausgestattet mit der Power von Google Vertex AI und TruLens. Dieser Bot ist bereit, Kundeninteraktionen mit seinen fortschrittlichen Fähigkeiten und kontinuierlichem Lernen zu transformieren.

Dieses Tutorial wurde erstellt, um Sie durch jeden Schritt im Detail zu führen und ein umfassendes Verständnis beim Bau und der Bereitstellung eines modernsten KI-Chatbots zu gewährleisten. Genießen Sie Ihre Reise in die Welt der KI!