Tutoriel Chroma : Améliorer GPT-3.5 avec une capacité semblable à la m

Pourquoi mon chatbot devrait-il avoir des capacités de mémoire ?

Intégrer des capacités de mémoire dans un chatbot améliore considérablement l'expérience utilisateur en permettant au bot de se référer à des échanges passés lors de la formulation de ses réponses. Ce tutoriel vise à vous guider dans l'intégration d'une base de données Chroma avec le modèle GPT-3.5 d'OpenAI, permettant à votre chatbot de se souvenir des interactions passées, améliorant ainsi sa capacité à maintenir le contexte au fil de longues conversations. Cette fonctionnalité non seulement surmonte les limitations liées à la taille de la fenêtre de contexte inhérentes à certains modèles d'OpenAI, mais conserve également des jetons pour une utilisation plus efficace, enrichissant finalement la qualité de l'expérience utilisateur dans votre application IA.

Comprendre les embeddings

Dans le traitement du langage naturel (NLP), les embeddings font référence à une représentation vectorielle où des éléments similaires sont représentés par des vecteurs proches et des éléments dissemblables par des vecteurs éloignés. En tant que concept familier à ceux qui se sont engagés dans la vision par ordinateur ou ont utilisé des frameworks de détection d'objets d'images comme OpenCV, les embeddings identifient efficacement des similitudes dans les données, y compris le texte.

Ces embeddings capturent la signification sémantique des mots et des phrases, permettant des opérations mathématiques telles que la mesure de la similarité cosinus entre deux vecteurs. Cette capacité permet au chatbot de comprendre les conversations sémantiquement plutôt que de mémoriser simplement des phrases exactes, améliorant ainsi ses performances dans le rappel d'interactions passées pertinentes.

Le rôle de ChromaDB

ChromaDB est une base de données d'embeddings open-source conçue pour stocker des embeddings avec leurs métadonnées associées. Elle fournit des fonctionnalités intégrées pour l'embedding de documents—convertir du texte en vecteurs—et interroger ces embeddings stockés en fonction de la similarité sémantique.

Pré-requis

Connaissances de base en Python
Accès au modèle GPT-3.5 d'OpenAI
Une base de données Chroma configurée

Plan

Initialiser le projet
Configurer les bibliothèques nécessaires
Écrire le fichier principal
Tester le chatbot de base
Configurer la base de données Chroma
Tester le chatbot amélioré
Discussion

1. Initialiser le projet

Il est temps de commencer à coder ! Commencez par créer un répertoire de projet nommé chroma-openai et établissez un nouvel environnement virtuel pour vous assurer que les dépendances restent isolées de votre environnement global.

Activez l'environnement virtuel en utilisant les commandes appropriées pour votre système d'exploitation :

Sur Windows : (votre commande ici)
Sur Linux/MacOS : (votre commande ici)

Votre terminal devrait refléter l'activation de l'environnement avec le nom de l'environnement virtuel entre parenthèses.

2. Configurer les bibliothèques nécessaires

Pour simplifier les choses, installez les bibliothèques suivantes :

openai – pour interagir avec le modèle GPT-3.5
chromadb – pour stocker les embeddings
halo – pour les indicateurs de chargement sur les requêtes

3. Écrire les fichiers du projet

Créez un fichier nommé main.py. Commencez par importer les dépendances nécessaires :

import openai
import halo
# Plus d'importations

Chargez les variables constantes à partir d'un fichier .env, en veillant à ce que vos clés API restent sécurisées.

4. Tester le chatbot de base

Exécutez votre chatbot et interagissez avec lui pour voir les réponses générées par GPT-3.5. Suivez les jetons utilisés pour la conversation.

5. Configurer la base de données Chroma

Modifiez le fichier main.py pour inclure l'initialisation de la base de données Chroma :

Importer les bibliothèques nécessaires
Initialiser ChromaDB et ses paramètres requis
Stocker l'historique des discussions et les métadonnées pertinentes

6. Tester le chatbot amélioré

Exécutez à nouveau le script et observez comment le bot conserve la mémoire des conversations précédentes en interrogeant la base de données de Chroma pour des interactions pertinentes, améliorant ainsi sa compréhension contextuelle.

7. Conclure !

En conclusion, l'intégration de ChromaDB avec un chatbot GPT-3.5 fournit un moyen puissant d'atteindre des capacités de mémoire, améliorant l'interaction et l'engagement des utilisateurs. En tirant parti des embeddings et des requêtes éclairées, les développeurs peuvent créer des chatbots plus réactifs et intelligents.

Ressources supplémentaires

Si vous avez des questions ou avez besoin de plus de précisions, n'hésitez pas à contacter nos forums communautaires pour obtenir de l'aide !

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