Créer une application de chatbot avec PaLM 2 et React : Un tutoriel complet

Créer un chatbot AI avec PaLM2 : Un guide étape par étape

Dans ce tutoriel, nous expliquons comment construire un chatbot basé sur un personnage en utilisant le modèle PaLM2 avancé de Google. Le guide couvre tout, de la configuration de l'environnement de développement à la création de prompts, l'intégration des technologies backend et frontend, et enfin, le test de notre chatbot AI inspiré du personnage bien-aimé Yoda.

Qu'est-ce que PaLM2 ?

PaLM2 est le modèle de langage de pointe de Google qui a fait des progrès significatifs dans la compréhension et la génération du langage naturel par rapport à son prédécesseur, PaLM. PaLM2 est équipé pour des tâches de raisonnement complexes et a amélioré ses capacités multilingues, ce qui en fait un choix idéal pour les applications AI.

Comprendre l'utilisation des balises pour des réponses structurées

Les balises sont essentielles pour organiser et gérer efficacement les réponses de l'IA. En utilisant des balises structurées dans nos prompts, nous permettons une meilleure gestion du contenu généré. Par exemple, des balises comme <bio> ou <name> nous permettent d'extraire facilement des informations spécifiques.

Exemple d'utilisation des balises

Pour une tâche d'écriture, le prompt pourrait être :

Le chatbot assumera le personnage de {CharacterName} et communiquera en conséquence. Veuillez fournir :

Cela permet à l'IA de renvoyer des données formatées que nous pouvons analyser correctement.

Configurer l'environnement de développement

Avant de plonger dans le code, il est essentiel de configurer notre environnement de développement :

• Initialiser un backend en utilisant Flask.
• Configurer un projet frontend avec React.
• Installer les paquets nécessaires comme Flask et toutes les dépendances React.

Initialiser le projet Backend

Pour configurer le backend Flask :

1. Créer un répertoire pour le backend et y naviguer.
2. Configurer un environnement virtuel et installer Flask.
3. Définir des routes pour gérer les détails des personnages et les fonctionnalités de chat.

Initialiser le projet Frontend

Pour configurer le frontend React :

1. Installer Node.js, qui inclut npm.
2. Utiliser npx create-react-app pour initialiser l'application.
3. Créer des composants pour l'entrée, l'historique des discussions, le dialogue et l'envoi de messages.

Ingénierie du prompt

En utilisant des outils comme MakerSuite, nous pouvons tester et affiner les prompts pour garantir qu'ils génèrent la sortie souhaitée.

Tester les prompts

Commencez par créer un prompt complet pour générer des détails sur les personnages, y compris des dialogues et des traits. Par exemple :

Le bot imitera {characterName}. Fournissez des exemples de dialogues en mettant l'accent sur des particularités spécifiques.

Ce prompt structuré peut donner des informations de haute qualité dans un format structuré.

Intégrer avec le Backend

Après avoir finalisé nos points d'API backend :

• /detail pour obtenir des spécificités sur le personnage.
• /chat pour gérer les conversations en direct.

Notre backend utilise l'API PaLM2 pour générer et livrer des réponses au format JSON pour une intégration transparente avec le frontend.

Exemple de code

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/detail', methods=['POST'])
def get_character_details():
    # Traiter la demande et répondre

Construire le Front-End pour le Chatbot

Le frontend React comprendra :

• Un formulaire d'entrée pour la sélection du personnage.
• Une zone d'affichage de l'historique des discussions.
• Des champs d'entrée pour les messages des utilisateurs.

En connectant notre frontend avec les API backend, nous pouvons charger dynamiquement les informations sur les personnages et faciliter les interactions des utilisateurs.

Tester le Chatbot

Une fois que tout est configuré, il est temps de lancer l'application :

npm start

Cela lancera notre application, prête pour l'interaction des utilisateurs. Nous pouvons saisir le personnage "Yoda" et voir comment notre chatbot AI se comporte !

Conclusion

Grâce à ce guide étape par étape, nous avons construit un chatbot puissant basé sur l'IA en exploitant la technologie PaLM2 de Google. La combinaison d'une ingénierie de prompt efficace, d'une gestion structuré des données et d'une intégration transparente de Flask et React nous permet de reproduire les personnalités des personnages dans un chatbot. N'hésitez pas à améliorer et à personnaliser davantage le bot en affinant les prompts et en élargissant les bases de données de personnages !