Intégrer Chroma avec GPT-3.5 : Un guide sur les chatbots semblables à la mémoire

Pourquoi mon chatbot devrait-il avoir une capacité de type mémoire ?

Dans le paysage moderne de l'intelligence artificielle, les chatbots équipés de capacités de type mémoire sont devenus de plus en plus importants. 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 un chatbot de se souvenir des interactions passées. En améliorant la fonctionnalité de mémoire, votre chatbot peut offrir une expérience utilisateur plus fluide, maintenir le contexte lors de conversations plus longues et utiliser les jetons de manière plus efficace pour optimiser les performances.

Qu'est-ce que les embeddings ?

Les embeddings font référence à des représentations vectorielles d'éléments similaires représentés par des vecteurs de proximité dans un espace multidimensionnel, tandis que les éléments dissemblables sont situés plus loin. Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), les embeddings sont utilisés pour représenter des mots, des phrases ou des documents entiers. En établissant des parallèles avec le traitement d'images, cela est comparable à la détection d'objets par des représentations vectorielles qui identifient la similitude d'images.

La signification des embeddings réside dans leur capacité à faciliter la compréhension sémantique. Cela signifie que notre chatbot peut comprendre les échanges précédents non seulement par une répétition mot à mot, mais aussi par la signification contextuelle, permettant des recherches basées sur la similitude vectorielle, évitant ainsi les limitations d'appariement strict de texte.

Qu'est-ce que ChromaDB ?

Chroma, une base de données d'embeddings open source, excelle dans le stockage des embeddings avec leurs métadonnées. Sa fonctionnalité simplifie l'intégration de documents dans des vecteurs et l'interrogation de ces embeddings stockés en fonction des relations sémantiques, en faisant un outil idéal pour améliorer la mémoire du chatbot.

Prérequis

• Connaissances de base en Python
• Accès au modèle GPT-3.5 d'OpenAI
• Configuration d'une base de données Chroma

Plan

1. Initialisation du projet
2. Installation des bibliothèques requises
3. Écriture du fichier principal
4. Test du chatbot de base
5. Configuration de la base de données Chroma
6. Test du chatbot amélioré
7. Discussion

Initialisation du projet

Commençons par initialiser un nouveau projet nommé chroma-openai. Tout d'abord, créez un répertoire de projet et créez un environnement virtuel pour garder les dépendances isolées. Les étapes d'activation diffèrent selon votre système d'exploitation.

Installation des bibliothèques requises

Ensuite, installez les bibliothèques nécessaires – principalement openai pour interagir avec le modèle GPT-3.5 et chromadb pour gérer les embeddings. Des bibliothèques comme halo peuvent améliorer l'interface utilisateur avec des indicateurs de chargement.

Écriture des fichiers du projet

Créez main.py comme votre fichier de code unique et importez les bibliothèques requises. Par la suite, chargez des variables constantes à partir d'un fichier .env pour protéger les clés API et documentez les dépendances dans requirements.txt.

Test du chatbot de base

Exécutez votre script et initiez des conversations avec votre bot. Le terminal doit afficher les invites de conversation et les statistiques d'utilisation des jetons. En utilisant la limite de contexte, notez comment le bot maintient l'historique de la conversation.

Configuration de la base de données Chroma

Après avoir installé chromadb, modifiez main.py pour initier ChromaDB, en définissant une variable pour incrémenter les ID des enregistrements d'embedding. Implémentez une boucle pour gérer l'historique de conversation et interroger les résultats précédents, en assurant la pertinence et l'efficacité des jetons.

Test du chatbot amélioré

Exécutez le script et observez que seules les données historiques pertinentes sont envoyées au modèle, améliorant considérablement la fonctionnalité de mémoire. Validez la mémoire du chatbot à travers des conversations ciblées.

Terminez !

En intégrant ChromaDB avec GPT-3.5, votre chatbot peut désormais conserver des capacités de type mémoire, améliorant considérablement le contexte conversationnel et l'expérience utilisateur.

Conclusion

Ce tutoriel vous a guidé à travers la configuration d'un chatbot avancé avec des capacités de mémoire en utilisant ChromaDB. À mesure que l'IA conversationnelle continue d'évoluer, la mise en œuvre de telles fonctionnalités peut offrir des avantages remarquables dans les interactions clients et les applications pilotées par l'IA.