Créer un chatbot de support client puissant avec TruLens et Google Cloud Vertex AI

TruLens + Google Cloud Vertex AI Tutoriel : Créer un Chatbot Avancé de Support Client

Introduction : Créer Votre Propre Chatbot IA

Bienvenue, créateurs en herbe et esprits curieux ! Ce tutoriel est votre passerelle dans le monde de l'intelligence artificielle alors que nous nous engageons dans un projet pour construire un chatbot de support client qui se démarque des autres. En tirant parti des technologies avancées de TruLens et de Google Vertex AI, nous assemblerons un chatbot suffisamment intelligent pour non seulement répondre aux questions, mais aussi apprendre de ses interactions pour s'améliorer au fil du temps.

Si vous êtes nouveau dans le domaine de l'IA ou si vous cherchez à perfectionner vos compétences, vous êtes au bon endroit. Nous couvrirons tout, des bases de la configuration de votre environnement de développement à la mise en service d'un chatbot pleinement fonctionnel capable de gérer des requêtes clients réelles. Préparez-vous à retrousser vos manches et à créer un assistant IA qui pourrait redéfinir le support client tel que nous le connaissons.

Débloquer le Potentiel de TruLens

Au cœur de notre chatbot se trouve TruLens, un outil qui apporte de la transparence au monde souvent opaque de la prise de décision en IA. C'est comme avoir une fenêtre sur le cerveau de votre chatbot, observant les rouages tourner et comprenant le processus de pensée derrière chaque décision qu'il prend.

Plongée dans TruLens :

• Interprétabilité Perspicace : Avec TruLens, vous apprendrez pourquoi votre chatbot dit ce qu'il dit, vous aidant à faire confiance et à affiner ses jugements.
• Informations de Performance : TruLens ne vous dit pas seulement quand votre chatbot se trompe ou réussit ; il vous montre des indicateurs importants, vous aidant à localiser exactement où des améliorations sont nécessaires.
• Amélioration Itérative : L'amélioration est un voyage, pas une destination. TruLens vous équipe avec le retour d'informations nécessaire pour rendre votre chatbot meilleur à chaque interaction.

Alors que nous parcourons ce tutoriel, rappelez-vous que vous ne suivez pas seulement des instructions : vous apprenez à tisser le tissu de l'intelligence dans votre chatbot, lui donnant la capacité d'engager, comprendre et aider avec une touche humaine. Commençons ce chemin passionnant vers la construction de votre chatbot alimenté par IA !

Configuration de l'Environnement

Avant de plonger, préparons notre environnement de développement. Cela implique d'installer Python, de configurer un environnement virtuel et d'installer les packages nécessaires. Ici, nous importons des bibliothèques essentielles. Streamlit crée notre application web, tandis que dotenv gère les variables d'environnement. LangChain intègre notre chatbot avec des modèles d'IA.

Initialisation du Chatbot : Mise en Place des Variables d'Environnement

Pour configurer votre chatbot, vous aurez besoin de clés API et de crédits de Google Cloud, OpenAI et Huggingface. Voici comment les obtenir :

Identifiants Google Cloud :

1. Créer un Compte Google Cloud : Si vous n'en avez pas déjà un, allez sur Google Cloud Platform et inscrivez-vous.
2. Créer un Nouveau Projet : Dans la Console Google Cloud, créez un nouveau projet pour votre chatbot.
3. Activer les APIs : Dans votre projet, accédez au tableau de bord API & Services et activez les APIs que vous prévoyez d'utiliser (par exemple, Google Cloud Vertex AI).
4. Créer des Identifiants :
   • Allez à la page des Identifiants dans le tableau de bord API & Services.
   • Cliquez sur Créer des Identifiants et sélectionnez Compte de service.
   • Suivez les étapes pour créer un compte de service. Assignez-lui les rôles nécessaires (comme Éditeur ou rôles spécifiques si vous savez ce dont vous avez besoin).
   • Une fois créé, cliquez sur le compte de service et accédez à l'onglet Clés.
   • Cliquez sur Ajouter une clé et choisissez Créer une nouvelle clé. Sélectionnez JSON comme type de clé et cliquez sur Créer. Cela téléchargera un fichier JSON contenant vos identifiants.
5. Mise en Place de la Variable d'Environnement : Renommez le fichier JSON pour le rendre plus facile à référencer (par exemple, google-credentials.json). Placez-le dans un emplacement sécurisé et accessible dans votre répertoire de projet. Dans votre fichier .env, définissez la variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sur le chemin de ce fichier JSON.

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="path/to/your/google-credentials.json"

Clé API OpenAI :

1. Inscription sur OpenAI : Visitez le site d'OpenAI et inscrivez-vous ou connectez-vous.
2. Accéder aux Clés API : Accédez à la section API dans les paramètres de votre compte.
3. Générer une Nouvelle Clé API : Créez une nouvelle clé et copiez-la.
4. Mettre à Jour Votre Fichier .env : Ajoutez la clé API OpenAI à votre fichier .env.

OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

Clé API Huggingface :

1. S'inscrire/Se Connecter sur Huggingface : Allez sur le site de Huggingface et créez un compte ou connectez-vous.
2. Accéder à Votre Profil : Dans votre profil, cherchez une section dédiée aux clés API.
3. Générer/Récupérer Votre Clé API : Copiez la clé API fournie.
4. Mettre à Jour Votre Fichier .env : Ajoutez cette clé à votre fichier .env.

HUGGINGFACE_API_KEY="your-huggingface-api-key"

Explication du Code :

Dans cette section, nous chargeons et définissons les variables d'environnement. Ces variables aident à gérer de manière sécurisée les clés API et les identifiants nécessaires pour interagir avec les services de Google Cloud, OpenAI et Huggingface. En définissant ces paramètres, nous veillons à ce que notre chatbot puisse s'authentifier et accéder aux services et outils IA nécessaires. En suivant ces étapes, vous aurez tous les identifiants nécessaires pour initialiser votre environnement chatbot et commencer à tirer parti de la puissance de ces services IA avancés !

Initialisation du Coeur du Chatbot : Plongée Profonde

Dans ce segment crucial, nous posons les bases du cerveau de notre chatbot, en nous concentrant sur le traitement du langage et la génération de réponses.

Comprendre les Composants

Huggingface & ChatVertexAI

Huggingface : Cet outil est essentiel pour accéder à des fonctionnalités avancées de traitement du langage. Il fournit accès aux modèles pré-entraînés capables de comprendre et de générer un texte semblable à celui des humains, une fonctionnalité centrale pour notre chatbot.

ChatVertexAI : Partie des offres Vertex AI de Google Cloud, ce composant est utilisé pour ses puissantes capacités d'apprentissage automatique. Il traite efficacement les requêtes en langage naturel, le rendant idéal pour gérer des interactions complexes de support client.

Création du Prompt du Chatbot

PromptTemplate : C'est ici que nous définissons la structure de la conversation du chatbot. Le modèle guide la façon dont le chatbot interprète les entrées de l'utilisateur et formule ses réponses.

template = """ Vous êtes un chatbot professionnel spécialiste du support client, dédié à fournir des réponses utiles, précises et polies. Votre objectif est d'assister les utilisateurs dans leurs requêtes au mieux de vos capacités. Si un utilisateur demande quelque chose en dehors de vos connaissances, informez-le poliment que vous n'avez pas l'information dont il a besoin et, si possible, suggérez-lui où il pourrait la trouver. N'oubliez pas de toujours maintenir un ton courtois et solidaire. {chat_history} Humain : {human_input} Chatbot : """

Définir la Personnalité du Chatbot : Le modèle établit un ton professionnel et poli, définissant le style d'interaction du chatbot. Inclusion de l'Historique de Chat : La variable {chat_history} est cruciale. Elle assure que le chatbot se souvienne du contexte de la conversation. Cet historique permet au chatbot de fournir des réponses cohérentes et pertinentes, cruciales dans les scénarios de support client.

Traitement de l'Entrée Utilisateur :

{human_input} est l'endroit où le chatbot reçoit le dernier message de l'utilisateur, formant la base pour sa prochaine réponse.

Construction de la Logique Conversationnelle

LLMChain : C'est l'épine dorsale de la logique conversationnelle de notre chatbot.

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

Mémoire de Conversation : ConversationBufferMemory conserve l'historique des chats. Cette mémoire garantit que le chatbot peut accéder et utiliser les précédentes parties de la conversation pour des réponses contextuellement riches.

Création de la Chaîne : Le LLMChain regroupe tout. Il utilise le modèle de langage (llm), le prompt élaboré (prompt) et la mémoire de conversation pour créer un chatbot interactif et fluide. Le paramètre verbose est activé pour une journalisation détaillée, ce qui peut s'avérer utile pendant le développement et le débogage.

Créer un Chef-d'œuvre Conversationnel

En intégrant ces éléments, nous sculptons efficacement le cerveau de notre chatbot. Il n'est pas seulement programmé pour répondre, mais aussi pour comprendre, se souvenir et s'engager d'une manière qui imite la conversation humaine, en faisant un outil inestimable dans le support client. Avec cette configuration, notre chatbot est prêt à offrir une expérience utilisateur nuancée et consciente du contexte, clé des interactions clients efficaces et satisfaisantes.

Intégration de TruLens pour les Retours et le Suivi

Dans cette section, nous intégrons TruLens dans notre chatbot pour permettre des capacités avancées de retour d'information et de suivi. Décomposons chaque composant et son rôle dans l'amélioration de la fonctionnalité du chatbot.

Composants Clés de l'Intégration de TruLens

Intégration Huggingface :

hugs = Huggingface()

Cela initialise une instance de Huggingface, un outil puissant qui fournit diverses fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP). Les modèles Huggingface sont connus pour leur efficacité dans la compréhension et la génération de langage, les rendant idéaux pour améliorer les interactions du chatbot.

Mécanismes de Retour d'Information :

f_lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output() 
feedback_nontoxic = Feedback(huggingface_provider.not_toxic).on_output() 
f_pii_detection = Feedback(hugs.pii_detection).on_input() 
feedback_positive = Feedback(huggingface_provider.positive_sentiment).on_output()

Ce mécanisme de retour d'information utilise le fournisseur Huggingface pour vérifier la correspondance linguistique entre l'entrée de l'utilisateur et la sortie du chatbot. Assurer la cohérence linguistique est clé pour maintenir un flux de conversation cohérent. Cela garantit que les réponses du chatbot sont exemptes de contenu toxique, maintient un environnement de communication sûr et respectueux, et protège la vie privée des utilisateurs en détectant toute Information Personnellement Identifiable (PII) dans l'entrée de l'utilisateur.

Enregistreur de Chaînes TruLens :

chain_recorder = TruChain(...)

Le TruChain ici est un composant crucial. Il enregistre l'ensemble de l'interaction avec les retours d'informations reçus des mécanismes ci-dessus. En enregistrant ces interactions, TruChain fournit des insights précieux sur la façon dont le chatbot performe et où il peut être amélioré. Cet enregistrement et cette analyse continus sont vitaux pour le développement itératif, permettant aux développeurs d'ajuster le chatbot en fonction des interactions et retours du monde réel.

L'Impact de TruLens sur le Développement du Chatbot

Intégrer TruLens élève significativement les capacités du chatbot. Il transforme le chatbot d'un simple outil de réponse à une question en un système interactif sophistiqué capable de comprendre le contexte, de maintenir un environnement de conversation respectueux et sûr, et de s'améliorer continuellement en fonction des interactions du monde réel. Cette intégration est particulièrement importante dans les scénarios de support client où comprendre les besoins de l'utilisateur, maintenir un ton positif et assurer la confidentialité des données des utilisateurs sont essentiels pour fournir un service de qualité.

Grâce à TruLens, notre chatbot devient plus qu'un simple répondant ; il devient un communicateur intelligent, adaptatif et sensible, prêt à gérer les complexités des interactions clients dans le monde réel.

Création de l'Interface Streamlit

L'interface de notre chatbot est alimentée par Streamlit, qui permet la création d'une interface utilisateur engageante et interactive. Voici un aperçu du chatbot en action, démontrant sa capacité à gérer les requêtes des utilisateurs avec des réponses conscientes du contexte.

Exécution du Tableau de Bord TruLens

Après interaction, la performance du chatbot peut être surveillée et analysée via le tableau de bord TruLens. Ce tableau de bord fournit une suite d'analyses qui nous permet de suivre l'efficacité du chatbot et d'apporter des améliorations basées sur des données.

• Classement des Applications
• Évaluations
• Voir le hash d'enregistrement
• Voir les progrès du retour d'information

Félicitations ! Vous avez maintenant construit un chatbot de support client alimenté par IA équipé de capacités avancées de TruLens et Google Vertex AI. Ce bot est prêt à transformer les interactions clients avec ses capacités d'apprentissage et d'adaptation. Profitez de votre voyage dans l'IA !

Conclusion

Félicitations ! Vous avez maintenant construit un chatbot sophistiqué alimenté par IA, équipé de la puissance de Google Vertex AI et TruLens. Ce bot est prêt à transformer les interactions clients avec ses capacités avancées et son apprentissage continu. Ce tutoriel est conçu pour vous guider à travers chaque étape en détail, garantissant une compréhension approfondie de la construction et du déploiement d'un chatbot IA à la pointe de la technologie. Profitez de votre voyage dans le monde de l'IA !