TruLens et OpenAI Turbo : Élaboration de solutions avancées de service client

Développer une application GPT-4 Turbo avec TruLens Evals : Guide étape par étape

Bienvenue, chers innovateurs et esprits curieux ! Je suis Sanchay Thalnerkar, et je suis ravi de vous guider à travers le monde fascinant de l'IA et de l'intégration du service client. Avant de retrousser nos manches et de plonger dans le code et les configurations, prenons un moment pour comprendre les concepts fondamentaux de notre projet. Nous allons nous embarquer dans un voyage qui fusionne les capacités analytiques de TruLens avec les puissantes fonctionnalités d'IA de GPT-4 Turbo. Alors, attachez votre ceinture, car nous nous préparons à transformer notre approche du service client avec des systèmes intelligents.

GPT-4 Turbo : Le modèle de langage IA

GPT-4 Turbo est un modèle de langage avancé développé par OpenAI, connu pour sa capacité à comprendre et générer un texte ressemblant à celui des humains en fonction des entrées qu'il reçoit. Les principales caractéristiques incluent :

• Traitement du langage naturel avancé : Capacité à comprendre et à répondre à une large gamme de requêtes basées sur le langage.
• Scalabilité : Adapté aux applications à fort volume et en temps réel.

TruLens Evals : Insights et ajustements du modèle

TruLens Evals propose des outils analytiques pour obtenir des insights sur les modèles d'IA, essentiels pour :

• Comprendre les décisions du modèle : Aide à déchiffrer le 'pourquoi' des résultats des modèles.
• Ajustements : Fournit des mécanismes de rétroaction pour améliorer la précision et la pertinence du modèle.

Flask : Le cadre web

Flask est un cadre d'application web WSGI léger. Il est choisi pour sa simplicité et sa flexibilité, ce qui le rend idéal pour le prototypage et les applications de petite à moyenne taille.

Partie 2 : Configuration du projet

Maintenant, configurons notre environnement de projet et intégrons ces technologies dans une application fonctionnelle.

Étape 1 : Installer Python et Flask

Pour commencer :

1. Installer Python : Assurez-vous que Python 3.6 ou une version ultérieure est installé sur votre système. Téléchargez-le sur python.org.
2. Installer Flask : Utilisez pip, l'installateur de paquets de Python :
   pip install Flask

Étape 2 : Créer un environnement virtuel

Utiliser un environnement virtuel est une bonne pratique pour le développement Python. Cela maintient les dépendances du projet isolées :

1. Créer un environnement virtuel :
   python -m venv venv
2. Activer l'environnement virtuel :
   Sur Windows : venv\Scripts\activate
   Sur Unix ou MacOS : source venv/bin/activate

Étape 3 : Installer les bibliothèques OpenAI et TruLens Evals

1. Installer la bibliothèque Python OpenAI :
   pip install openai
2. Installer TruLens Evals :
   pip install trulens_eval

Étape 4 : Configurer votre application Flask

Flask est un cadre d'application web WSGI léger. Plongeons dans une explication détaillée du script app.py :

1. Importations et initialisation de l'application Flask

Ce segment importe des bibliothèques et initialise l'application Flask. L'objet app sert d'objet central pour l'application web Flask.

2. Configuration et initialisation du client

Dans cette section, la variable d'environnement pour la clé API OpenAI est définie. Cela est essentiel pour la sécurité et permet à l'application d'interagir avec l'API d'OpenAI.

3. Configuration des retours TruLens

Cette partie configure divers mécanismes de rétroaction en utilisant TruLens, ce qui est vital pour garantir des réponses AI précises et fiables.

4. La classe RAG_from_scratch

Cette implémentation personnalisée gère le modèle de génération augmentée par récupération (RAG) pour fournir des réponses contextuelles.

5. Routes Flask

Définit des routes pour gérer les entrées utilisateur et afficher les résultats à travers l'interface web.

6. Exécution de l'application Flask

Cela garantit que l'application Flask ne fonctionne que si le script est exécuté directement.

Créer un frontend pour votre application Flask

Étape 1 : Configurer le répertoire templates

Créez un dossier nommé templates pour vos fichiers HTML. À l'intérieur, créez un fichier index.html pour l'interface principale.

Étape 2 : Élaborer le fichier index.html

Voici comment configurer le index.html :

• Tags DOCTYPE et HTML : Définir le type de document et la langue.
• Section Head : Contient des méta-tags, un titre et du CSS interne pour le style.
• Section Body : Inclut des éléments de formulaire pour l'entrée utilisateur avec un chargeur et un affichage des résultats.

Étape 3 : Intégration avec Flask

Assurez-vous que votre application Flask est configurée pour rendre index.html et gérer les données envoyées depuis le frontend.

Démo de l'application Flask

Exécuter l'application localement

1. Ouvrez votre terminal et naviguez vers votre répertoire de projet.
2. Exécutez la commande : flask run
3. Accédez à l'application en naviguant vers http://localhost:5000 dans votre navigateur web.

Voir la démo

Interagissez avec l'application en saisissant des informations, en sélectionnant des options de feedback et en cliquant sur le bouton "Traiter la requête".

Analyse TruEra

Une fois que l'application Flask est en cours d'exécution, accédez au tableau de bord TruLens sur le port 4000 :

http://192.168.1.12:8501

Ce tableau de bord fournit des insights et des métriques précieux pour surveiller la performance de l'application.

Explorer le tableau de bord d'évaluation TruLens

Le tableau de bord TruLens présente des métriques de performance de l'application, vous aidant à optimiser et améliorer les interactions en fonction des retours en temps réel.

Conclusion

Ce tutoriel vous a non seulement guidé dans la construction d'une application Flask fonctionnelle intégrée avec OpenAI et TruLens Evals, mais a également fourni des insights pour une amélioration continue grâce à des outils de surveillance. L'avenir de votre application s'annonce prometteur, alors plongez dans ces chiffres et continuez à améliorer votre application !