Tutoriel TruLens + Google Cloud Vertex AI : Améliorer le support client

TruLens + Google Cloud Vertex AI Tutoriel : Créer un Chatbot Avancé de Support Client

Bienvenue, créateurs en herbe et esprits curieux ! Ce tutoriel est votre porte d'entrée dans le monde de l'intelligence artificielle alors que nous entreprenons un projet pour construire un chatbot de support client qui se distingue des autres. En tirant parti des technologies avancées de TruLens et de Google Vertex AI, nous assemblerons un chatbot assez intelligent pour non seulement répondre aux questions, mais aussi apprendre de ses interactions pour s'améliorer au fil du temps.

Si vous êtes novice en matière d'IA ou si vous souhaitez perfectionner vos compétences, vous êtes au bon endroit. Nous couvrirons tout, des bases de la configuration de votre environnement de développement au déploiement d'un chatbot entièrement fonctionnel capable de traiter de réelles requêtes client. Préparez-vous à retrousser vos manches et à créer un assistant IA qui pourrait redéfinir le support client tel que nous le connaissons.

Débloquer le Potentiel de TruLens

Au cœur de notre chatbot se trouve TruLens, un outil qui apporte de la transparence au monde souvent opaque de la prise de décision de l'IA. C'est comme avoir une fenêtre sur le cerveau de votre chatbot, regardant les rouages tourner et comprenant le processus de pensée derrière chaque décision qu'il prend.

Plongez dans TruLens :

• Interprétabilité Perspicace : Avec TruLens, vous apprendrez pourquoi votre chatbot dit ce qu'il dit, vous aidant ainsi à faire confiance et à affiner ses jugements.
• Aperçus de Performance : TruLens ne vous dit pas seulement quand votre chatbot a raison ou tort ; il vous montre des métriques qui comptent, vous aidant à identifier exactement où des améliorations sont nécessaires.
• Amélioration Itérative : L'amélioration est un voyage, pas une destination. TruLens vous équipe des retours nécessaires pour rendre votre chatbot meilleur à chaque interaction.

Alors que nous parcourons ce tutoriel, souvenez-vous que vous ne suivez pas seulement des instructions – vous apprenez à tisser le tissu de l'intelligence dans votre chatbot, lui donnant la capacité d'engager, de comprendre et d'assister avec une touche humaine. Commençons ce chemin passionnant pour construire votre chatbot alimenté par IA !

Configuration de l'Environnement

Avant de plonger, préparons notre environnement de développement. Cela implique l'installation de Python, la configuration d'un environnement virtuel et l'installation des packages nécessaires.

Nous importons ici des bibliothèques essentielles. Streamlit crée notre application web, tandis que dotenv gère les variables d'environnement. LangChain intègre notre chatbot avec des modèles d'IA.

Initialisation du Chatbot : Configuration des Variables d'Environnement

Acquisition des Clés API et Identifiants Nécessaires

Pour configurer votre chatbot, vous aurez besoin de clés API et d'identifiants de Google Cloud, OpenAI et Huggingface. Voici comment les obtenir :

Identifiants Google Cloud :

1. Créer un Compte Google Cloud : Si vous n'en avez pas encore, allez sur le Google Cloud Platform et inscrivez-vous.
2. Créer un Nouveau Projet : Dans la Console Google Cloud, créez un nouveau projet pour votre chatbot.
3. Activer les APIs : Dans votre projet, accédez au tableau de bord API & Services et activez les APIs que vous prévoyez d'utiliser (par exemple, Google Cloud Vertex AI).
4. Créer des Identifiants :
     a. Allez sur la page des Identifiants dans le tableau de bord API & Services.
     b. Cliquez sur Créer des Identifiants et sélectionnez Compte de service.
     c. Suivez les étapes pour créer un compte de service. Assignez-lui les rôles nécessaires (comme Éditeur ou des rôles spécifiques si vous savez ce dont vous avez besoin).
     d. Une fois créé, cliquez sur le compte de service et accédez à l'onglet Clés.
     e. Cliquez sur Ajouter une Clé et choisissez Créer une nouvelle clé. Sélectionnez JSON comme type de clé et cliquez sur Créer. Cela téléchargera un fichier JSON contenant vos identifiants.
5. Configurer la Variable d'Environnement :
     Renommez le fichier JSON pour faciliter la référence (par exemple, google-credentials.json).
     Placez-le dans un emplacement sécurisé et accessible dans votre répertoire de projet.
     Dans votre fichier .env, définissez la variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sur le chemin de ce fichier JSON.
     GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="chemin/vers/vos-identifiants-google.json"

Clé API OpenAI :

1. Inscrivez-vous sur OpenAI : Visitez le site web d'OpenAI et inscrivez-vous ou connectez-vous.
2. Accéder aux Clés API : Accédez à la section API dans les paramètres de votre compte.
3. Générer une Nouvelle Clé API : Créez une nouvelle clé et copiez-la.
4. Mettre à Jour Votre Fichier .env : Ajoutez la clé API OpenAI à votre fichier .env.
     OPENAI_API_KEY="votre-clé-api-openai"

Clé API Huggingface :

1. Inscrivez-vous/Connectez-vous sur Huggingface : Allez sur le site de Huggingface et créez un compte ou connectez-vous.
2. Accédez à Votre Profil : Dans votre profil, recherchez une section dédiée aux clés API.
3. Générez/Récupérez Votre Clé API : Copiez la clé API fournie.
4. Mettre à Jour Votre Fichier .env : Ajoutez cette clé à votre fichier .env.
     HUGGINGFACE_API_KEY="votre-clé-api-huggingface"

Dans cette section, nous chargeons et définissons les variables d'environnement. Ces variables aident à gérer en toute sécurité les clés API et les identifiants nécessaires pour interagir avec les services Google Cloud, OpenAI et Huggingface. En définissant ces variables, nous nous assurons que notre chatbot peut s'authentifier et accéder aux services et outils AI nécessaires.

Initialisation de Base du Chatbot : Plongée Profonde

Comprendre les Composants

Huggingface & ChatVertexAI

Huggingface : Cet outil est essentiel pour accéder à des fonctionnalités avancées de traitement du langage. Il offre l'accès à des modèles pré-entraînés capables de comprendre et de générer du texte ressemblant à celui des humains, une caractéristique fondamentale pour notre chatbot.

ChatVertexAI : Partie des offres Vertex AI de Google Cloud, ce composant est utilisé pour ses puissantes capacités d'apprentissage automatique. Il traite efficacement les requêtes en langage naturel, ce qui le rend idéal pour gérer des interactions complexes de support client.

Créer le Prompt du Chatbot

PromptTemplate : C'est ici que nous définissons la structure de la conversation du chatbot. Le modèle guide la façon dont le chatbot interprète les entrées de l'utilisateur et formule ses réponses.

template = """
Vous êtes un chatbot spécialisé dans le support client professionnel, dédié à fournir des réponses utiles, précises et polies. Votre objectif est d'assister les utilisateurs dans leurs requêtes du mieux que vous le pouvez. Si un utilisateur pose une question en dehors de vos connaissances, informez-le poliment que vous n'avez pas l'information dont il a besoin et, si possible, suggérez-lui où il pourrait la trouver. N'oubliez pas de toujours maintenir un ton courtois et de soutien. {chat_history} Humain : {human_input} Chatbot : 
"""

Définir la Personnalité du Chatbot

Le modèle établit un ton professionnel et poli, définissant le style d'interaction du chatbot.

Inclusion de l'Historique des Chats

La variable {chat_history} est cruciale. Elle garantit que le chatbot se souvient du contexte de la conversation. Cet historique permet au chatbot de fournir des réponses cohérentes et pertinentes, cruciales dans les scénarios de support client.

Traitement des Entrées Utilisateur

La {human_input} est l'endroit où le chatbot reçoit le dernier message de l'utilisateur, formant la base de sa prochaine réponse.

Construire la Logique Conversationnelle

LLMChain : C'est l'épine dorsale de la logique conversationnelle de notre chatbot.

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)
conversation = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, verbose=True, memory=memory)

Mémoire de Conversation

ConversationBufferMemory conserve l'historique des chats. Cette mémoire garantit que le chatbot peut accéder et utiliser les parties précédentes de la conversation pour des réponses enrichies contextuellement.

Création de Chaîne

Le LLMChain lie tout ensemble. Il utilise le modèle de langage (llm), le prompt créé (prompt), et la mémoire de conversation pour créer un chatbot fluide et interactif. Le drapeau verbose est réglé pour un journal détaillé, ce qui peut être utile pendant le développement et le débogage.

En intégrant ces éléments, nous sculptons efficacement le cerveau de notre chatbot. Il n'est pas seulement programmé pour répondre mais pour comprendre, se souvenir et engager d'une manière qui imite la conversation humaine, en faisant un outil précieux dans le support client.

Avec cette configuration, notre chatbot est prêt à offrir une expérience utilisateur nuancée et consciente du contexte, une clé pour des interactions client efficaces et satisfaisantes.

Intégration de TruLens pour les Retours et le Suivi

Dans cette section, nous intégrons TruLens à notre chatbot pour permettre des retours et des capacités de suivi avancés. Décomposons chaque composant et son rôle dans l'amélioration de la fonctionnalité du chatbot.

Composants Clés de l'Intégration TruLens

Intégration Huggingface :

hugs = Huggingface()

Cela initialise une instance de Huggingface, un outil puissant qui fournit diverses fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP). Les modèles Huggingface sont connus pour leur efficacité en matière de compréhension et de génération de langage, les rendant idéaux pour améliorer les interactions du chatbot.

Mécanismes de Retour :

f_lang_match = Feedback(hugs.language_match).on_input_output()

Ce mécanisme de retour utilise le fournisseur Huggingface pour vérifier la correspondance de la langue entre l'entrée de l'utilisateur et la sortie du chatbot. Assurer la cohérence de la langue est essentiel pour maintenir un flux de conversation cohérent.

feedback_nontoxic = Feedback(huggingface_provider.not_toxic).on_output()

Cela garantit que les réponses du chatbot sont exemptes de contenu toxique. Maintenir un environnement de communication sûr et respectueux est crucial, surtout dans les scénarios de support client.

f_pii_detection = Feedback(hugs.pii_detection).on_input()

Protéger la vie privée de l'utilisateur est primordial. Ce mécanisme de retour détecte toute Information Personnellement Identifiable (PII) dans l'entrée de l'utilisateur, aidant à prévenir que le chatbot ne stocke ou traite involontairement des données sensibles.

feedback_positive = Feedback(huggingface_provider.positive_sentiment).on_output()

Cela surveille la sortie du chatbot pour un sentiment positif, ce qui est bénéfique pour maintenir une interaction amicale et positive avec les utilisateurs.

Enregistreur de Chaîne TruLens :

chain_recorder = TruChain(...)

Le TruChain ici est un composant crucial. Il enregistre l'ensemble de l'interaction ainsi que les retours reçus des mécanismes ci-dessus. En consignant ces interactions, TruChain fournit des informations précieuses sur le fonctionnement du chatbot et où il peut être amélioré. Cet enregistrement et cette analyse continus sont vitaux pour le développement itératif, permettant aux développeurs d'affiner le chatbot en fonction des interactions et des retours du monde réel.

L'Impact de TruLens sur le Développement du Chatbot

L'intégration de TruLens élève considérablement les capacités du chatbot. Elle transforme le chatbot d'un simple outil de question-réponse en un système interactif sophistiqué capable de comprendre le contexte, de maintenir un environnement de conversation respectueux et sûr, et de s'améliorer continuellement en fonction des interactions réelles.

Cette intégration est particulièrement importante pour les scénarios de support client où comprendre les besoins de l'utilisateur, maintenir un ton positif et garantir la confidentialité des données de l'utilisateur sont essentiels pour fournir un service de haute qualité.

Grâce à TruLens, notre chatbot devient plus qu'un simple répondant ; il devient un communicateur intelligent, adaptatif et sensible, prêt à gérer les complexités des interactions clients du monde réel.

Création de l'Interface Streamlit

Ce bloc de code utilise Streamlit pour créer une interface conviviale. Il affiche les messages de chat et gère les interactions de l'utilisateur avec le chatbot.

Exécuter l'application streamlit

Ci-dessous, un aperçu du chatbot en action, démontrant sa capacité à gérer les requêtes des utilisateurs avec des réponses conscientes du contexte.

Exécution du Tableau de Bord TruLens

Après l'interaction, les performances du chatbot peuvent être surveillées et analysées à travers le tableau de bord TruLens. Ce tableau de bord fournit une suite d'analyses qui nous permet de suivre l'efficacité du chatbot et d'apporter des améliorations basées sur les données.

1. Classement de l'App
2. Évaluations
3. Voir le hash d'enregistrement
4. Voir la progression des retours

Conclusion

Félicitations ! Vous avez maintenant construit un chatbot de support client sophistiqué piloté par l'IA, équipé de la puissance de Google Vertex AI et TruLens. Ce bot est prêt à transformer les interactions clients avec ses capacités avancées et son apprentissage continu.

Ce tutoriel est conçu pour vous guider à travers chaque étape en détail, assurant une compréhension approfondie de la création et du déploiement d'un chatbot IA à la pointe de la technologie. Profitez de votre voyage dans le monde de l'IA !