Créer un système de service client avec TruLens, MongoDB et LlamaIndex

Introduction

Bienvenue dans un autre tutoriel éclairant! Aujourd'hui, nous allons plonger dans la construction d'un Système de Requête et de Retour d'Informations pour le Service Client qui utilise des technologies de pointe telles que TruLens, LlamaIndex, et MongoDB Atlas. Ce système vise à donner aux entreprises des outils qui optimisent la gestion des requêtes des clients et le retour d'informations.

Comprendre la Technologie

Le succès de notre système repose fortement sur un ensemble technologique bien défini :

TruLens: Une bibliothèque d'interprétation de modèle qui améliore la transparence de notre modèle et aide à analyser les processus d'apprentissage automatique.
LlamaIndex: Un moteur de recherche vectoriel haute performance qui cherche efficacement de grands volumes de données basés sur des similarités vectorielles.
MongoDB Atlas: Un service de base de données cloud entièrement géré qui fournit des solutions de stockage évolutives pour les applications modernes.

Mise en Place de la Structure du Projet

Étape 1 : Créer le Répertoire du Projet

Commencez par créer un répertoire de projet en utilisant les commandes suivantes dans votre terminal :

mkdir CustomerCareSystem
cd CustomerCareSystem

Étape 2 : Création des Fichiers du Projet

Organiser vos fichiers de manière modulaire aide à maintenir la scalabilité et la clarté du projet. Voici un aperçu :

config.py : Centralise les paramètres de configuration.
query_manager.py : Gère les opérations de requête.
feedback_manager.py : Gère les retours d'informations des utilisateurs et intègre TruLens pour l'analyse.
setup.py : Gère les dépendances du projet.
app.py : Initialise l'application web.
data_manager.py : Interagit avec MongoDB Atlas.
Ecommerce_FAQ_Chatbot_dataset.json : Jeu de données initial pour l'entraînement.

Intégration de TruLens avec FeedbackManager

L'intégration de TruLens dans le FeedbackManager améliore notre capacité à analyser efficacement les performances du modèle :

Initialisation : Configurez les hooks du modèle lors de l'intégration.
Analyse : Utilisez TruLens pour inspecter les mécanismes de réponse du modèle basés sur les retours.
Rapport : Générer des informations qui informent les améliorations futures du modèle.

Mise en Place de l'Environnement Virtuel

Pour assurer la cohérence entre les configurations, la création d'un environnement virtuel est essentielle :

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # pour macOS/Linux
.\venv\Scripts\activate  # pour Windows

Configuration des variables d'environnement

Créez un fichier .env pour stocker des informations sensibles comme la clé API OpenAI :

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

Mise en Place de MongoDB Atlas

Étape 1 : Inscription sur MongoDB Atlas

Commencez par vous inscrire ou vous connecter à votre compte MongoDB Atlas. Créez un nouveau Cluster de Base de Données qui correspond à vos besoins de projet.

Étape 2 : Connexion à votre Cluster

Après avoir configuré votre cluster, accédez au bouton Connecter pour récupérer votre URI de connexion :

MONGO_URI=your_mongo_connection_uri

Implémentation de FeedbackManager avec TruLens

Voici comment implémenter le FeedbackManager :

class FeedbackManager:
    def __init__(self, query_engine):
        self.query_engine = query_engine
        # Initialiser TruLens
        self.tru = Tru()  # Remplacez par le code d'initialisation réel

    def record_query(self, query):
        response = self.query_engine.query(query)
        # Utilisez les métriques de TruLens pour l'évaluation des retours ici
        return response

Conclusion

En tirant parti de TruLens, LlamaIndex, et MongoDB Atlas, nous avons construit un puissant Système de Requête et de Retour d'Informations adapté au service client. Cette approche modulaire améliore non seulement l'efficacité du système mais permet également une scalabilité sans faille. Prêt à plonger dans le code et explorer les capacités ? Visitez notre dépôt GitHub pour le projet complet.

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