Améliorez votre base de connaissances chatbot avec le modèle Claude d'

Introduction

Anthropic, une entreprise mondiale de premier plan en intelligence artificielle, a récemment présenté le modèle révolutionnaire Claude. Cet outil AI innovant est adopté par de grands acteurs technologiques tels que Notion et Quora, mettant en avant sa remarquable polyvalence dans diverses applications, y compris les conversations, le traitement du texte et la programmation. Dans ce didacticiel, nous allons explorer les fonctionnalités uniques du modèle Claude et comment tirer parti de ses capacités pour améliorer la fonctionnalité des chatbots.

Le Pouvoir de ChromaDB et des Embeddings

Les embeddings jouent un rôle clé dans le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique en capturant la signification sémantique à travers des représentations vectorielles. ChromaDB, une base de données d'embeddings open-source, permet aux utilisateurs de stocker et d'interroger efficacement des embeddings. Cette section plonge dans le monde dynamique des embeddings et comment ChromaDB peut améliorer la recherche et la récupération de texte.

Prérequis

Connaissances de base en Python
Accès à l'API Claude d'Anthropic
Accès à l'API d'OpenAI (pour la fonction d'embedding)
Une base de données Chroma configurée

Plan

Initialisation du projet
Configuration des bibliothèques requises
Écriture des fichiers du projet
Test du chatbot de base sans prise en compte du contexte
Utilisation de la grande fenêtre de contexte de Claude
Test du chatbot avec prise en compte du contexte
Fourniture d'informations contextuelles à Claude
Évaluation du chatbot amélioré
Création d'une base de connaissances pour Claude
Test de la version finale de Claude

1. Initialisation du Projet

Pour commencer, nous allons créer un nouveau répertoire pour notre projet nommé chroma-claude. Cela aide à maintenir un espace de travail organisé. Ensuite, nous allons configurer un environnement virtuel, ce qui nous permet de garder les dépendances de notre projet séparées de l'environnement Python global, évitant ainsi les conflits entre différents projets.

Pour créer l'environnement virtuel, utilisez la commande suivante dans votre terminal :

python -m venv env

Activez l'environnement en utilisant :

Pour Windows : . \env\Scripts\activate
Pour les systèmes basés sur Unix : source env/bin/activate

2. Configuration des Bibliothèques Requises

Nous allons installer les bibliothèques nécessaires en utilisant pip. Cela inclut :

chromadb : Pour stocker et interroger des embeddings.
anthropic : Pour interagir avec le modèle Claude d'Anthropic.
halo : Pour les indicateurs de chargement pendant les requêtes.

Exécutez la commande suivante pour installer les bibliothèques :

pip install chromadb anthropic halo

3. Écriture des Fichiers du Projet

Ensuite, ouvrez votre éditeur de code et créez un nouveau fichier nommé main.py. Dans ce fichier, nous allons importer les bibliothèques nécessaires et définir la fonctionnalité de notre chatbot.

Étape 1 : Importer les Bibliothèques Nécessaires

import os
from dotenv import load_dotenv
from anthropic import ChatCompletion
from halo import Halo

load_dotenv()

Étape 2 : Charger les Variables d'Environnement

Utilisez le code suivant pour charger des données sensibles telles que votre clé API :

API_KEY = os.getenv('CLAUDE_KEY')

Étape 3 : Définir la Fonction de Génération de Réponses

def generate_response(messages):
    spinner = Halo(text='Génération de la réponse...', spinner='dots')
    spinner.start()
    # Initialiser le client Claude et envoyer la requête
    client = ChatCompletion(api_key=API_KEY)
    response = client.create(messages=messages)
    spinner.stop()
    return response['choices'][0]['message']['content']

Étape 4 : Définir la Fonction Principale et Gérer les Entrées Utilisateur

def main():
    messages = [] # Initialiser l'historique des conversations
    while True:
        user_input = input('Vous : ')
        if user_input.lower() == 'quit':
            break
        messages.append({'role': 'user', 'content': user_input})
        response = generate_response(messages)
        messages.append({'role': 'assistant', 'content': response})
        print(f'Claude : {response}')

4. Tester le Chatbot de Base

Exécutez le script en utilisant la commande python main.py. Tapez des messages pour interagir avec le bot. À ce stade, le bot ne se souvient pas des messages précédents, illustrant un manque de prise en compte du contexte.

5. Profiter de la Grande Fenêtre de Contexte de Claude

Pour améliorer la fonctionnalité, modifiez le code pour maintenir l'historique des conversations en ajoutant les entrées des utilisateurs et les réponses du chatbot à la liste messages. Augmentez max_tokens_to_sample pour permettre des conversations plus longues, en reconnaissant que les réponses peuvent varier en fonction des interactions précédentes.

6. Tester le Chatbot avec Prise en Compte du Contexte

Après avoir modifié le code, testez le chatbot en discutant de sujets spécifiques, tels que le jeu vidéo Dota2. Cela illustrera la capacité de Claude à faire référence à des parties antérieures de la conversation.

7. Fournir des Informations Contextuelles à Claude

Pour améliorer les réponses de Claude, fournissez-lui des informations contextuellement pertinentes, telles que des mises à jour récentes ou des données wiki. Lisez ces données et utilisez-les pour former le contexte des réponses de Claude, garantissant ainsi des interactions plus riches.

8. Évaluer le Chatbot Amélioré

Testez les connaissances du bot sur les suppléments fournis en interrogeant des détails spécifiques sur les patchs de Dota2. Surveillez l'utilisation des tokens pour vous assurer qu'elle reste dans les limites fixées par l'architecture de Claude.

9. Construire une Base de Connaissances pour Claude

Établissez une base de connaissances structurée en utilisant ChromaDB pour permettre à Claude d'accéder à des données étendues et pertinentes au besoin. Cela permettra de fournir des réponses plus précises et conscientes du contexte aux requêtes complexes.

10. Tester la Version Finale de Claude

Effectuez d'autres tests en posant des questions spécifiques et complexes. Les réponses de Claude illustreront l'intégration de la prise en compte du contexte et de la base de connaissances, montrant ses capacités.

Conclusion

À travers ce guide détaillé, nous avons démontré comment utiliser efficacement le modèle Claude d'Anthropic et l'intégrer avec ChromaDB pour créer un chatbot puissant. En fournissant du contexte et en s'appuyant sur une base de connaissances, Claude peut offrir des réponses précises et engageantes, ouvrant la voie à des applications d'IA innovantes.

Améliorez votre base de connaissances chatbot avec le modèle Claude d'Anthropic et Chroma