Améliorez le service client avec TruLens, MongoDB et LlamaIndex

Visionary Data: Leveraging TruLens with MongoDB & LlamaIndex

Bonjour à tous ! Je suis Sanchay Thalnerkar, un étudiant en ingénierie passionné par la création de tutoriels approfondis et engageants. Aujourd'hui, nous allons construire un Système de Requêtes et de Retours pour le Service Client. Ce système aidera les entreprises à gérer efficacement les requêtes et les retours des clients, garantissant une expérience de service client plus fluide et réactive.

Nous utiliserons une pile technologique moderne comprenant TruLens, LlamaIndex, MongoDB Atlas et Vector Index. Plongeons dans le rôle de chaque composant et comment ils s'intègrent dans notre projet.

Étape 1 : Comprendre la Pile Technologique

TruLens

TruLens est une bibliothèque d'interprétabilité des modèles conçue pour fournir des informations sur le fonctionnement interne des modèles d'apprentissage automatique. Dans notre projet, TruLens peut être utilisé pour analyser comment notre modèle traite les requêtes et les retours, nous aidant à comprendre et à améliorer le processus de décision en arrière-plan.

LlamaIndex

LlamaIndex est un moteur de recherche vectoriel haute performance. Il est conçu pour rechercher efficacement à travers de grands volumes de données basés sur des similarités vectorielles. Pour notre système de service client, LlamaIndex nous permettra de trouver rapidement des requêtes et des réponses similaires, améliorant l'efficacité de notre gestion des requêtes.

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas est un service de base de données cloud entièrement géré. Il offre des solutions de stockage puissantes et évolutives pour les applications modernes. Nous utiliserons MongoDB Atlas pour stocker et gérer les requêtes et les retours des clients, garantissant que les données sont facilement accessibles et sécurisées.

Configuration du Répertoire de Projet pour le Système de Requêtes et de Retours

Super, maintenant que vous comprenez la pile technologique et que vous avez votre environnement prêt, il est temps de configurer le répertoire du projet ! Commençons par créer le répertoire du projet et ajouter les fichiers nécessaires pour notre Système de Requêtes et de Retours. Cette configuration fournira une base structurée pour développer notre application.

Étape 1 : Créer le Répertoire du Projet

Tout d'abord, vous devrez créer un nouveau répertoire pour votre projet. Voici comment vous pouvez le faire :

Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande.
Accédez à l'emplacement où vous souhaitez créer votre répertoire de projet. Cela peut être fait avec la commande cd (changer de répertoire).
Créez le répertoire :

mkdir CustomerCareSystem

Accédez à votre nouveau répertoire :

cd CustomerCareSystem

Étape 2 : Créer les Fichiers du Projet

Dans cette section, nous nous concentrons sur l'importance de la modularisation, les responsabilités détaillées de chaque fichier et l'intégration de TruLens dans notre gestionnaire de retours. Modulariser votre code n'est pas seulement une question de maintien de l'organisation ; il s'agit de créer un environnement maintenable, évolutif et collaboratif. Détailons chaque composant et expliquons comment ils fonctionnent ensemble pour créer un système robuste.

Pourquoi Modulariser ?

La modularisation dans le développement logiciel offre plusieurs avantages clés :

Clarté : Chaque module a une responsabilité spécifique, ce qui rend le système plus facile à comprendre d'un coup d'œil.
Isolement : Les erreurs sont contenues dans un module, ce qui réduit l'impact sur l'ensemble du système.
Extensibilité : De nouvelles fonctionnalités peuvent être ajoutées avec des modifications minimes du code existant.
Collaboration : Les développeurs peuvent travailler sur des modules séparés simultanément sans interférence.

Structure de Fichiers Détaillée et Responsabilités

Voici un aperçu des principaux fichiers et de leurs responsabilités :

config.py : Contient les paramètres de configuration.
query_manager.py : Gère les opérations liées aux requêtes.
feedback_manager.py : Gère les retours des utilisateurs et intègre TruLens.
setup.py : Gère les dépendances et la packaging.
app.py : Point d'entrée de l'application Flask.
data_manager.py : Interagit avec MongoDB Atlas.
eCommerce_FAQ_Chatbot_dataset.json : Stocke des requêtes et réponses d'exemples.

Intégration de TruLens avec FeedbackManager

La classe FeedbackManager utiliserait TruLens comme suit :

Initialisation : Incorporer TruLens lors de l'initialisation du gestionnaire de retours.
Analyse : Utiliser TruLens pour analyser comment le modèle a traité l'entrée qui a conduit à la réponse.
Rapport : Générer des rapports détaillant l'influence de diverses caractéristiques.

Étape 3 : Ouvrir Votre Projet dans un IDE

Ouvrez votre environnement de développement intégré (IDE) préféré comme PyCharm, Visual Studio Code ou tout autre qui prend en charge le développement Python.

Ouvrez le dossier du projet que vous venez de créer.

Étape 4 : Mise en Place de l'Environnement Virtuel et Installation des Dépendances

Maintenant que nous avons notre structure de projet en place, la prochaine étape cruciale est de configurer un environnement virtuel. Cela isolera nos dépendances de projet de l'environnement Python global.

Créer un Environnement Virtuel

Accédez à votre répertoire de projet :

cd path/to/CustomerCareSystem

Créez l'environnement virtuel :

python -m venv venv

Activez l'environnement virtuel :

venv\Scripts\activate  /* pour Windows */

source venv/bin/activate  /* pour macOS ou Linux */

Installation des Dépendances

Avec l'environnement virtuel activé, installez les bibliothèques en utilisant pip. Voici les commandes :

pip install flask pymongo trulens llama-index

Créer et Configurer le Fichier .env

Créez un nouveau fichier nommé .env à la racine de votre répertoire de projet.

Ajoutez votre clé API OpenAI :

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

Configurer l'Application avec config.py

config.py initialise les variables d'environnement, la gestion des clés API et définit les configurations pour LlamaIndex.

Comprendre data_manager.py

Ce script gère les connexions MongoDB, la gestion des documents et traite les questions fréquemment posées à partir d'un fichier JSON.

Comprendre la Classe FeedbackManager

La classe FeedbackManager intègre des mécanismes de retour utilisant TruLens pour évaluer l'efficacité du traitement des requêtes.

Explorer la Classe QueryManager

Cette classe gère les opérations de requête utilisant LlamaIndex, garantissant la pertinence et l'efficacité dans la récupération des réponses.

Mise en Place de MongoDB Atlas

Inscrivez-vous ou connectez-vous à MongoDB Atlas.
Créez un nouveau cluster de base de données et configurez-le au besoin.
Récupérez votre URI de connexion MongoDB et stockez-le dans votre fichier .env comme MONGO_URI.

Mise en Place de l'Index Vectoriel dans MongoDB Atlas

Créer un index de recherche vectorielle dans votre collection MongoDB est essentiel pour permettre une récupération efficace des documents basés sur des similarités vectorielles.

Intégrer le Tout dans app.py

Ce script gère l'interface utilisateur et incorpore des fonctionnalités des autres modules, fournissant une expérience utilisateur fluide.

Exécuter l'Application

Exécutez votre application avec la commande :

streamlit run app.py

Visite du Système

Voici une démonstration des capacités du système à travers une séquence de captures d'écran de l'interface utilisateur.

Initialisation du Système : Lancez l'application.
Soumission de Requêtes : Saisie de requêtes facile à utiliser.
Réponse aux Requêtes : Génération rapide des réponses.
Analyse des Réponses : Compréhension du processus de prise de décision.
Gestion du Tableau de Bord : Outils de gestion efficaces.
Tableau de Bord de l'Application : Affiche des indicateurs de performance clés.
Enregistrements d'Évaluation : Enregistrements détaillés des interactions.
Détails de Trace : Vue granulaire du traitement des requêtes.

Avec cette approche modulaire et bien structurée, vous disposez d'un système de service client robuste qui s'adapte et évolue en fonction des besoins des utilisateurs. N'oubliez pas de consulter le code dans le dépôt GitHub pour toutes les options de personnalisation !