TruLens et OpenAI Turbo : Créer des 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 éléments de base de notre projet. Nous sommes sur le point d'entreprendre un voyage qui marie la puissance analytique de TruLens avec les capacités AI puissantes de GPT-Turbo. Alors attachez vos ceintures, alors que nous nous préparons à plonger dans les mécaniques de création de systèmes intelligents qui transformeront notre approche du service client.

GPT-4 Turbo : Le modèle de langue AI

GPT-4 Turbo est un modèle de langue avancé développé par OpenAI. Il est connu pour sa capacité à comprendre et à générer un texte semblable à celui des humains en fonction des entrées qu'il reçoit. Les fonctionnalités clés incluent :

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

TruLens Evals : Perspectives du modèle et réglage fin

TruLens Evals propose des outils analytiques pour obtenir des informations sur les modèles AI. Il est essentiel pour :

• Compréhension des décisions du modèle : Il aide à déchiffrer le 'pourquoi' derrière les sorties du modèle.
• Régler finement : Fournit des mécanismes de retour d'information 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.

Mise en place du projet

Maintenant, mettons en place notre environnement de projet et intégrons ces technologies dans une application fonctionnelle.

Étape 1 : Installer Python et Flask

• Installer Python : Assurez-vous que Python 3.6 ou version ultérieure est installé sur votre système. Vous pouvez le télécharger sur python.org.
• Installer Flask : Flask peut être installé en utilisant pip, le gestionnaire de packages de Python.
• pip install Flask

Étape 2 : Créer un environnement virtuel

Utiliser un environnement virtuel est une meilleure pratique pour le développement Python. Cela garde les dépendances requises par différents projets séparées en créant des environnements isolés pour eux.

• Créer un environnement virtuel : Naviguez vers votre répertoire de projet et exécutez :
• python -m venv venv
• Activer l'environnement virtuel :
• Sous Windows : venv\Scripts\activate
• Sous Unix ou MacOS : source venv/bin/activate

Étape 3 : Installer les bibliothèques OpenAI et TruLens Evals

• Installer la bibliothèque Python OpenAI : Cette bibliothèque vous permet d'interagir avec le modèle GPT-4 Turbo d'OpenAI.
• pip install openai
• Installer TruLens Evals : Pour les capacités analytiques et de réglage fin.
• pip install trulens_eval

Étape 4 : Configurer votre application Flask

Passons en revue un découpage détaillé de l'intégralité du script app.py, y compris le code et un récit explicatif pour chaque section.

1. Instructions d'importation et initialisation de l'application Flask

Les instructions d'importation incluent les bibliothèques nécessaires à l'application. Des bibliothèques comme flask, os, openai, et chromadb aident à gérer les requêtes web, les variables d'environnement, les fonctionnalités AI, et les opérations de base de données. Les imports liés à TruLens sont cruciaux pour fournir des analyses et des retours sur la performance du modèle.

2. Configuration et initialisation du client

La définition de la variable d'environnement pour la clé API OpenAI est une pratique de sécurité critique. Après cela, des instances d'OpenAI, Tru, et fOpenAI sont créées pour interagir avec l'API d'OpenAI, les fonctionnalités d'évaluation et de retour d'information de TruLens.

3. Mise en place du feedback TruLens

Cette partie du code met en place divers mécanismes de retour d'information à l'aide de TruLens pour évaluer la véracité, la pertinence et le contexte afin de garantir que la sortie de l'IA soit précise et fiable.

4. La classe RAG_from_scratch

La classe RAG_from_scratch implémente la génération augmentée par la récupération (RAG) avec des méthodes pour récupérer des documents pertinents et générer des réponses en utilisant le modèle d'OpenAI.

5. Routes Flask

La définition de routes pour l'application comprend le rendu de l'interface utilisateur et le traitement des requêtes utilisateur via des requêtes POST.

6. Exécution de l'application Flask

Cette partie garantit que l'application Flask s'exécute uniquement si le script est exécuté directement avec app.run.

Créer un frontend pour votre application Flask

Étape 1 : Configurer le répertoire des templates

• Créer le répertoire : À la racine de votre projet Flask, créez un dossier nommé templates.
• Fichier HTML : À l'intérieur de ce répertoire, créez un fichier HTML nommé index.html.

Étape 2 : Élaborer le fichier index.html

• DOCTYPE et balises HTML : Définissez le type de document et la langue utilisée.
• Section Head : Inclut les métadonnées, le titre, et le CSS interne.
• Section Body : Contient des éléments interactifs tels que des formulaires et des options de retour d'information.
• JavaScript : Gère la logique pour envoyer des données au backend Flask.

Étape 3 : Intégration avec Flask

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

Exécuter l'application localement

Démarrer le serveur Flask :

• Ouvrez votre terminal ou invite de commande.
• Naviguez vers le répertoire racine de votre projet Flask.
• Exécutez la commande : flask run.

Accéder à l'application :

• Ouvrez un navigateur web.
• Allez à http://localhost:5000.

Explorer le tableau de bord d'évaluation TruLens

Après avoir lancé votre application Flask, visitez le tableau de bord d'évaluation TruLens au port 4000 pour surveiller le rendement de votre application. Vous trouverez des informations précieuses, y compris :

• Classement de l'application : Affiche les valeurs de retour d'information moyennes.
• Enregistrements de l'application : Détails sur les différentes versions de votre application.

Conclusion

En complétant ce tutoriel, vous avez construit une application Flask fonctionnelle intégrée avec OpenAI et TruLens Evals. Le tableau de bord d'évaluation TruLens est votre outil pour surveiller et améliorer la performance de votre application, garantissant son succès futur !