TruLens + Google Cloud Vertex AI Tutorial: Verbessern Sie den Kundensupport

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

Willkommen, angehende Creator und neugierige Köpfe! Dieses Tutorial ist Ihr Tor in die Welt der künstlichen Intelligenz, während wir ein Projekt starten, um einen Kundenservicobot zu erstellen, der über das Übliche hinausgeht. Indem wir auf die fortschrittlichen Technologien von TruLens und Google Vertex AI zugreifen, werden wir einen Bot zusammenstellen, der nicht nur Fragen beantwortet, sondern auch aus seinen Interaktionen lernt, um im Laufe der Zeit besser zu werden.

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

Das Potenzial von TruLens entfalten

Im Herzen unseres Bots steht TruLens, ein Tool, das Transparenz in die oft intransparente Welt der KI-Entscheidungsfindung bringt. Es ist wie ein Fenster in das Gehirn Ihres Bots, durch das Sie sehen können, wie die Zahnräder drehen und verstehen, wie jede Entscheidung getroffen wird.

Eintauchen in TruLens:

• Aufschlussreiche Interpretierbarkeit: Mit TruLens erfahren Sie, warum Ihr Bot das sagt, was er sagt, was Ihnen hilft, seine Urteile zu vertrauen und zu verfeinern.
• Leistungsanalysen: TruLens sagt Ihnen nicht nur, wann Ihr Bot richtig oder falsch liegt; es zeigt Ihnen die relevanten Metriken, die Ihnen helfen, genau zu erkennen, wo Verbesserungen erforderlich sind.
• Iterative Verbesserung: Verbesserung ist eine Reise, kein Ziel. TruLens gibt Ihnen das Feedback, das Sie benötigen, um Ihren Bot mit 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 Bot zu weben und ihm die Fähigkeit zu verleihen, zu interagieren, zu verstehen und hilfsbereit mit menschlicher Berührung zu sein. Lassen Sie uns mit diesem aufregenden Weg zur Erstellung Ihres KI-gesteuerten Bots beginnen!

Einrichten der Umgebung

Bevor wir eintauchen, lassen Sie uns unsere Entwicklungsumgebung vorbereiten. Dazu gehört die Installation von Python, das Einrichten einer virtuellen Umgebung und die Installation der erforderlichen Pakete.

Hier importieren wir wichtige Bibliotheken. Streamlit erstellt unsere Webanwendung, während dotenv Umgebungsvariablen verwaltet. LangChain integriert unseren Bot mit KI-Modellen.

Initialisierung des Bots: Einrichten der Umgebungsvariablen

Erwerb der erforderlichen API-Schlüssel und Anmeldeinformationen

Um Ihren Bot einzurichten, benötigen Sie API-Schlüssel und Anmeldeinformationen von Google Cloud, OpenAI und Huggingface. So erhalten Sie sie:

Google Cloud-Anmeldeinformationen:

1. Erstellen Sie ein Google Cloud-Konto: Wenn Sie noch keines haben, gehen Sie zur Google Cloud-Plattform und melden Sie sich an.
2. Erstellen Sie ein neues Projekt: Erstellen Sie in der Google Cloud Console ein neues Projekt für Ihren Bot.
3. Aktivieren Sie APIs: Navigieren Sie in Ihrem Projekt zum Dashboard API & Services und aktivieren Sie die APIs, die Sie verwenden möchten (z. B. Google Cloud Vertex AI).
4. Erstellen Sie Anmeldeinformationen:
   a. Gehen Sie zur Seite Anmeldeinformationen im API & Services-Dashboard.
   b. Klicken Sie auf Anmeldeinformationen erstellen und wählen Sie Dienstkonto.
   c. Befolgen Sie die Schritte zur Erstellung eines Dienstkontos. Weisen Sie die erforderlichen Rollen zu (wie Editor oder spezifische Rollen, wenn Sie wissen, was Sie benötigen).
   d. Sobald es erstellt ist, klicken Sie auf das Dienstkonto und navigieren Sie zur Registerkarte Schlüssel.
   e. Klicken Sie auf Schlüssel hinzufügen und wählen Sie Neue Schlüssel erstellen. Wählen Sie JSON als Schlüsselformat und klicken Sie auf Erstellen. Dadurch wird eine JSON-Datei mit Ihren Anmeldeinformationen heruntergeladen.
5. Einrichten der Umgebungsvariable:
   Benennen Sie die JSON-Datei zum leichteren Nachverfolgen 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 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS-Variable auf den Pfad dieser JSON-Datei.
   GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="Pfad/zur/ihren/google-credentials.json"

OpenAI API-Schlüssel:

1. Registrierung auf OpenAI: Besuchen Sie die Website von OpenAI und melden Sie sich an oder loggen Sie sich ein.
2. Zugriff auf API-Schlüssel: Navigieren Sie zum API-Bereich 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 in Ihre .env-Datei ein.
   OPENAI_API_KEY="Ihr-openai-api-schlüssel"

Huggingface API-Schlüssel:

1. Melden Sie sich bei Huggingface an: Gehen Sie zur Huggingface-Website und erstellen Sie ein Konto oder loggen Sie sich ein.
2. Zugriff auf Ihr Profil: Suchen Sie in Ihrem Profil nach einem Abschnitt, der API-Schlüssel gewidmet ist.
3. Generieren/Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel: Kopieren Sie den bereitgestellten API-Schlüssel.
4. Aktualisieren Sie Ihre .env-Datei: Fügen Sie diesen Schlüssel in Ihre .env-Datei ein.
   HUGGINGFACE_API_KEY="Ihr-huggingface-api-schlüssel"

In diesem Abschnitt laden wir und setzen Umgebungsvariablen. Diese Variablen helfen dabei, API-Schlüssel und Anmeldeinformationen sicher zu verwalten, die für die Interaktion mit den Google Cloud-, OpenAI- und Huggingface-Diensten erforderlich sind. Durch das Setzen dieser Variablen stellen wir sicher, dass unser Bot authentifizieren und Zugang zu den benötigten KI-Diensten und -Tools erhalten kann.

Core-Initialisierung des Bots: Tiefere Einblicke

Verstehen der Komponenten

Huggingface & ChatVertexAI

Huggingface: Dieses Tool ist entscheidend, um auf fortgeschrittene Funktionen der Sprachverarbeitung zuzugreifen. Es bietet Zugang zu vortrainierten Modellen, die in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen, eine Kernfunktion für unseren Bot.

ChatVertexAI: Teil des Angebots von Google Cloud Vertex AI, wird diese Komponente aufgrund ihrer leistungsstarken Maschinenlernfähigkeiten genutzt. Sie verarbeitet natürliche Sprachabfragen effizient und eignet sich hervorragend für die Bearbeitung komplexer Kundenservice-Interaktionen.

Erstellung des Prompts für den Bot

PromptTemplate: Hier definieren wir die Struktur des Gesprächs des Bots. Die Vorlage leitet, wie der Bot die Benutzereingaben interpretiert und seine Antworten formuliert.

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

Definieren der Persona des Bots

Die Vorlage setzt einen professionellen und höflichen Ton und definiert den Interaktionsstil des Bots.

Einbeziehung des Chatverlaufs

Die {chat_history}-Variable ist entscheidend. Sie gewährleistet, dass der Bot den Kontext des Gesprächs erinnert. Diese Historie ermöglicht es dem Bot, kohärente und relevante Antworten zu geben, was in Kundenserviceszenarien von entscheidender Bedeutung ist.

Verarbeitung der Benutzereingabe

Die {human_input} ist der Bereich, in dem der Bot die neueste Nachricht des Benutzers erhält und auf deren Grundlage seine nächste Antwort formuliert.

Erstellung der Gesprächslogik

LLMChain: Dies ist das Rückgrat der Gesprächslogik unseres Bots.

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

Gesprächsspeicher

ConversationBufferMemory behält den Chatverlauf. Dieser Speicher stellt sicher, dass der Bot frühere Teile des Gesprächs für kontextreichere Antworten abrufen und nutzen kann.

Erstellung der Kette

Die LLMChain verbindet alles. Sie verwendet das Sprachmodell (llm), den ausgearbeiteten Prompt (prompt) und den Gesprächsspeicher, um einen flüssigen, interaktiven Bot zu schaffen. Das verbose-Flag ist für detaillierte Protokollierung eingestellt, was während der Entwicklung und Fehlersuche hilfreich sein kann.

Durch die Integration dieser Elemente gestalten wir effektiv das Gehirn unseres Bots. Er ist nicht nur darauf programmiert, zu antworten, sondern auch zu verstehen, sich zu erinnern und auf eine Art und Weise zu interagieren, die menschliche Gespräche nachahmt, wodurch er ein unschätzbares Werkzeug im Kundenservice wird.

Mit dieser Einrichtung ist unser Bot bereit, eine nuancierte und kontextbewusste Benutzererfahrung zu liefern, die der Schlüssel zu effektiven und zufriedenstellenden Kundeninteraktionen ist.

Integration von TruLens für Feedback und Überwachung

In diesem Abschnitt integrieren wir TruLens in unseren Bot, um erweiterte Feedback- und Überwachungsfunktionen zu ermöglichen. Lassen Sie uns jede Komponente und ihre Rolle bei der Verbesserung der Funktionalität des Bots im Detail untersuchen.

Wichtige Komponenten 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 im Verständnis und der Erzeugung von Sprache, was sie ideal zur Verbesserung der Interaktionen des Bots macht.

Feedback-Mechanismen:

f_lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()

Dieser Feedback-Mechanismus nutzt den Huggingface-Anbieter, um die Sprachübereinstimmung zwischen der Eingabe des Benutzers und der Ausgabe des Bots zu überprüfen. Sicherzustellen, dass die Sprache konsistent ist, ist der Schlüssel zu einem kohärenten Gesprächsfluss.

feedback_nontoxic = Feedback(huggingface_provider.not_toxic).on_output()

Dies gewährleistet, dass die Antworten des Bots frei von toxischem Inhalt sind. Die Aufrechterhaltung einer sicheren und respektvollen Kommunikationsumgebung ist entscheidend, insbesondere in Kundenserviceszenarien.

f_pii_detection = Feedback(hugs.pii_detection).on_input()

Der Schutz der Privatsphäre der Benutzer hat oberste Priorität. Dieser Feedback-Mechanismus erkennt personenbezogene Daten (PII) in der Eingabe des Benutzers, um zu verhindern, dass der Bot versehentlich sensible Daten speichert oder verarbeitet.

feedback_positive = Feedback(huggingface_provider.positive_sentiment).on_output()

Dies überwacht die Ausgabe des Bots auf positive Stimmung, was vorteilhaft ist, um eine freundliche und positive Interaktion mit den Benutzern aufrechtzuerhalten.

TruLens Chain Recorder:

chain_recorder = TruChain(...)

Die TruChain hier ist ein entscheidendes Element. Es zeichnet die gesamte Interaktion zusammen mit dem Feedback auf, das von den oben genannten Mechanismen erhalten wurde. Durch das Protokollieren dieser Interaktionen bietet TruChain wertvolle Einblicke, wie sich der Bot verhält und wo Verbesserungen möglich sind. Diese kontinuierliche Aufzeichnung und Analyse sind entscheidend für die iterative Entwicklung, die es Entwicklern ermöglicht, den Bot auf der Grundlage realer Interaktionen und Rückmeldungen zu verfeinern.

Die Auswirkungen von TruLens auf die Bot-Entwicklung

Die Integration von TruLens hebt die Fähigkeiten des Bots erheblich hervor. Sie verwandelt den Bot von einem einfachen Frage-Antwort-Werkzeug in ein komplexes interaktives System, das in der Lage ist, den Kontext zu verstehen, eine respektvolle und sichere Kommunikationsumgebung aufrechtzuerhalten und kontinuierlich basierend auf realen Interaktionen zu verbessern.

Diese Integration ist besonders wichtig für Kundenserviceszenarien, in denen das Verständnis der Bedürfnisse des Benutzers, die Aufrechterhaltung eines positiven Tons und der Schutz der Benutzerdaten entscheidend sind, um qualitativ hochwertigen Service zu bieten.

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

Erstellung der Streamlit-Oberfläche

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

Führen Sie die Streamlit-App aus

Nachfolgend ein Einblick in den Bot in Aktion, der seine Fähigkeit demonstriert, Benutzeranfragen mit kontextbewussten Antworten zu bearbeiten.

TruLens-Dashboard ausführen

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

1. App-Leistungsübersicht
2. Bewertungen
3. Den Aufzeichnungs-Hash ansehen
4. Fortschritt des Feedbacks anzeigen

Fazit

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben nun einen ausgeklügelten, KI-gestützten Kundenservice-Bot erstellt, der mit der Kraft von Google Vertex AI und TruLens ausgestattet ist. 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 der Erstellung und Bereitstellung eines hochmodernen KI-Bots zu gewährle