Exploitation de TruLens, MongoDB et LlamaIndex pour des solutions de service client

Visionary Data : Tirer parti de TruLens avec MongoDB & LlamaIndex

Bonjour à tous ! Je suis Sanchay Thalnerkar, étudiant en ingénierie avec une passion pour la création de tutoriels approfondis et engageants. Aujourd'hui, nous allons construire un système de requêtes et de rétroaction pour le service client. Ce système aidera les entreprises à gérer efficacement les requêtes et les commentaires des clients, assurant une expérience de service client plus fluide et plus réactive.

Nous allons utiliser une pile technologique moderne comprenant TruLens, LlamaIndex, MongoDB Atlas et Vector Index. Plongeons dans ce que chaque composant fait et comment ils s'intègrent dans notre projet.

Étape 1 : Comprendre la pile technologique

TruLens

TruLens est une bibliothèque d'interprétabilité de modèle 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 commentaires, nous aidant à comprendre et à améliorer le processus décisionnel en coulisse.

LlamaIndex

LlamaIndex est un moteur de recherche vectorielle haute performance. Il est conçu pour rechercher efficacement de grands volumes de données en fonction des similarités vectorielles. Pour notre système de service client, LlamaIndex nous permettra de trouver rapidement des requêtes et des réponses similaires de clients, améliorant ainsi 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 commentaires des clients, garantissant que les données sont facilement accessibles et sécurisées.

Étape 2 : Configuration du répertoire du projet pour le système de requêtes et de rétroaction

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 rétroaction. Cette configuration fournira une base structurée pour le développement de notre application.

Étape 1 : Créer le répertoire du projet

1. Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande.
2. Naviguez vers l'emplacement où vous souhaitez créer votre répertoire de projet. Cela peut être fait avec la commande cd (changer de répertoire).
3. Créez le répertoire : mkdir CustomerCareSystem
4. Naviguez dans votre nouveau répertoire : cd CustomerCareSystem

Étape 2 : Création des fichiers du projet

Dans cette section, nous mettons l'accent sur l'importance de la modularisation, les responsabilités détaillées de chaque fichier, et l'intégration de TruLens dans notre gestionnaire de rétroaction. Modulariser votre code ne concerne pas seulement son organisation ; il s'agit de créer un environnement maintenable, évolutif et collaboratif. Détails sur chaque composant et explications de leur fonctionnement 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.
• Isolation : 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 minimales au code existant.
• Collaboration : Les développeurs peuvent travailler sur des modules séparés simultanément sans interférence.

Structure de fichier détaillée et responsabilités

• config.py : Répertoire central pour tous les paramètres liés à la configuration tels que les chaînes de connexion de la base de données, les clés API, etc.
• query_manager.py : Gère les opérations liées aux requêtes, interagit avec la base de données et LlamaIndex.
• feedback_manager.py : Gère les commentaires des utilisateurs en utilisant TruLens pour analyser les réponses des modèles d'apprentissage automatique.
• setup.py : Gère les dépendances et les informations de packaging pour la distribution.
• app.py : Point d'entrée de l'application Flask, configure le serveur web et les routes des requêtes HTTP.
• data_manager.py : Gère les interactions avec MongoDB Atlas pour l'insertion, la mise à jour et la récupération des données.
• Ecommerce_FAQ_Chatbot_dataset.json : Ensemble de données initial pour entraîner notre modèle et peupler la base de données avec des requêtes d'exemple.

Intégration de TruLens avec FeedbackManager

La classe FeedbackManager utiliserait TruLens comme suit :

• Initialisation : Incorporer TruLens lors de l'initialisation pour mettre en place les hooks de modèle nécessaires.
• Analyse : Analyser comment le modèle a traité l'entrée qui a conduit à la réponse.
• Rapports : Générer des rapports détaillant l'influence de diverses caractéristiques, aidant aux ajustements du modèle.

Étape 3 : Ouvrez votre projet dans un IDE

1. Ouvrez votre environnement de développement intégré (IDE) préféré comme PyCharm, Visual Studio Code, ou autres.
2. Sélectionnez 'Ouvrir' dans le menu fichier et naviguez jusqu'à votre répertoire 'CustomerCareSystem'.

Maintenant que votre structure de projet est prête, vous êtes prêts à commencer à coder ! Dans les prochaines étapes de ce tutoriel, nous verrons comment écrire le code réel pour chacun de ces composants.

Étape 4 : Configurer l'environnement virtuel et installer les dépendances

Maintenant que nous avons notre structure de projet en place, la prochaine étape cruciale est de configurer un environnement virtuel.

Création d'un environnement virtuel

Un environnement virtuel est essentiel pour les projets Python. Voici comment vous pouvez en configurer un :

1. Ouvrez votre terminal et naviguez vers votre répertoire de projet : cd path/to/CustomerCareSystem
2. Créez l'environnement virtuel : python -m venv venv
3. Activez l'environnement virtuel :
• Sur Windows, exécutez : .\venv\Scripts\activate
• Sur macOS ou Linux, exécutez : source venv/bin/activate

Installation des dépendances

Avec l'environnement virtuel activé, installez les packages nécessaires en utilisant pip.

Création et configuration du fichier .env

Ajouter la clé OPENAI_API_KEY

Créez un nouveau fichier nommé .env à la racine de votre répertoire de projet s'il n'existe pas déjà. Ouvrez le fichier et ajoutez :

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

Récupération de votre clé API OpenAI

1. Visitez le Tableau de bord API OpenAI.
2. Connectez-vous ou créez un compte.
3. Naviguez vers la section des clés API pour voir ou générer une nouvelle clé.
4. Copiez votre clé API en vous assurant qu'elle est stockée en toute sécurité.

La clé API OpenAI est cruciale pour authentifier les requêtes vers les API d'OpenAI, ce qui renforce la capacité du système à gérer et interpréter efficacement des requêtes complexes.

Note de sécurité

Gardez votre fichier .env en sécurité et ne l'incluez pas dans les systèmes de contrôle de version.

Configurer l'application avec config.py

Établissez la configuration de l'application dans le fichier config.py.

• Utilisez load_dotenv() pour charger les variables d'environnement à partir du fichier .env.
• Récupérez et gérez la OPENAI_API_KEY.
• Initialisez la configuration d'embedding OpenAI.

Comprendre et configurer data_manager.py

Le script data_manager.py est essentiel pour gérer les connexions MongoDB et la gestion des documents.

• Classe DataManager : Gère les opérations MongoDB, y compris la connexion, le chargement des données à partir de JSON et la création d'entrées.
• Classe DocumentProcessor : Traite les documents en générant des embeddings permettant une recherche basée sur des vecteurs.
• Classe IndexManager : Gère et crée des indices pour une récupération efficace dans MongoDB.

Comprendre la classe FeedbackManager

La classe FeedbackManager est critique pour améliorer la qualité des réponses. Elle intègre TruLens pour des informations sur la performance du système.

• Suit la pertinence et la qualité des réponses.
• Enregistre les indicateurs de rétroaction de session, aidant aux ajustements futurs.

Explorer la classe QueryManager

La classe QueryManager gère les requêtes des utilisateurs en utilisant LlamaIndex pour des opérations de recherche efficaces.

• Exécute des requêtes et récupère des données pertinentes en fonction de la similarité.

Configurer MongoDB Atlas

1. Créez un compte MongoDB Atlas.
2. Créez un nouveau cluster de base de données avec les configurations applicables.
3. Récupérez votre URI MongoDB et stockez-le dans le fichier .env.

Configurer l'index vectoriel dans MongoDB Atlas

Créer un index de recherche vectorielle est essentiel pour permettre une récupération efficace de documents. Suivez les étapes indiquées pour le configurer dans votre cluster.

Intégrer le tout dans app.py

Le script app.py utilise Streamlit pour créer une interface utilisateur conviviale. Il initialise les composants nécessaires et gère les interactions des utilisateurs.

Exécution de l'application

1. Ouvrez votre terminal et naviguez vers le répertoire contenant app.py.
2. Exécutez la commande : streamlit run app.py

Conclusion

En suivant ces étapes et en intégrant divers composants, vous créerez un système de requêtes et de rétroaction robuste qui améliore l'efficacité et la satisfaction des utilisateurs dans les interactions avec le service client. Nous vous encourageons à explorer le code et à le personnaliser davantage selon vos besoins opérationnels.