AI чат-ботын жобалау — бұл күрделі және көпқабатты процесс, ол көптеген факторларды ескеруді талап етеді. Пайдаланушы сұраныстарын өңдеуден жауаптарды генерациялауға, ауқымдылыққа, қауіпсіздікке және сыртқы жүйелермен интеграцияға дейін.
Осы аспектілердің әрқайсысы тек дұрыс технологияларды таңдауды ғана емес, сонымен қатар жүйенің жалпы құрылымын дұрыс құруды да қажет етеді.
1. Чат-боттың мақсаттары мен тапсырмаларын анықтау
Архитектураны жобалауға кіріспес бұрын, ең алдымен, чат-бот не істеуі қажет екенін түсіну маңызды. Чат-боттар әртүрлі болып келеді және әртүрлі міндеттерді орындауы мүмкін:
-
FAQ чат-боттары: жиі қойылатын сұрақтарға автоматты жауап береді.
-
Диалогтық жүйелер: табиғи диалогтарды жүргізе алады және сөйлесу контекстін ескереді.
-
Тапсырыс өңдеуші чат-боттар: сыртқы жүйелермен интеграцияланып, операцияларды орындауға мүмкіндік береді (мысалы, тапсырыстар, брондау).
-
Көпфункционалды чат-боттар: бірнеше тапсырманы бір уақытта орындайды, пайдаланушымен өзара әрекеттесуден бастап, басқа қызметтермен интеграциялауға дейін.
Чат-боттың мақсаттары мен міндеттері қолданылатын технологияларды және архитектуралық шешімдерді анықтайды.
2. Архитектуралық компоненттер және егжей-тегжейлі сипаттамалар
Чат-бот бірнеше негізгі компоненттен тұрады, олар бір-бірімен әрекеттеседі. Бұл компоненттерді егжей-тегжейлі қарастырайық.
2.1. Сұраныстарды өңдеу және мәтінді талдау (NLP)
Біздің мақсатымыз — чат-ботты пайдаланушылар қолданатын табиғи тілде түсінік пен өңдеу қабілетін дамыту. Бұл процесте маңызды тапсырмаларға токенизация, сұрауларды тану және ниеттерді анықтау кіреді.
2.1.1. Токенизация және сөздер бөлшегі
Токенизация мәтінді бөліктерге, мысалы, сөздер мен тыныс белгілеріне бөледі. Тек мәтінді токендерге бөлу ғана емес, олардың қандай сөздер екенін түсіну де маңызды.
spaCy кітапханасын қолдану мысалы:
import spacy
# Английский тілінің моделін жүктеу
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Өңделетін мәтін
text = "Book a flight to New York for tomorrow."
# Мәтінді өңдеу
doc = nlp(text)
# Токендерді және олардың сөздер бөлшектерін басып шығару
for token in doc:
print(f"Token: {token.text}, POS: {token.pos_}, Lemma: {token.lemma_}")
Шығарылған нәтиже:
Token: Book, POS: VERB, Lemma: book
Token: a, POS: DET, Lemma: a
Token: flight, POS: NOUN, Lemma: flight
Token: to, POS: ADP, Lemma: to
Token: New, POS: PROPN, Lemma: New
Token: York, POS: PROPN, Lemma: York
Token: for, POS: ADP, Lemma: for
Token: tomorrow, POS: NOUN, Lemma: tomorrow
Token: ., POS: PUNCT, Lemma: .
Бұл жерде біз токенизацияны және әрбір сөздің сөздер бөлшегін (POS) анықтауды көріп отырмыз. Бұл чат-ботқа "Book" сөзінің етістік екенін және "flight" сөзінің есімдік екенін түсінуге көмектеседі.
2.1.2. Сұрауларды тану (Named Entity Recognition - NER)
NER мәтіннен маңызды ақпаратты, мысалы, аттар, күндер, орындар, компаниялар және т.б. тануға көмектеседі. Бұл чат-боттың сұрау контекстін түсінуіне мүмкіндік береді.
spaCy арқылы сұрауларды тану мысалы:
# Сұрауларды тану
for ent in doc.ents:
print(f"Entity: {ent.text}, Type: {ent.label_}")
Шығарылған нәтиже:
Entity: New York, Type: GPE
Entity: tomorrow, Type: DATE
Бұл мысалда чат-бот "New York"-ты географиялық атау ретінде (GPE), ал "tomorrow"-ды күн ретінде (DATE) таниды.
2.1.3. Нияттарды анықтау (Intent Recognition)
Пайдаланушы не сұрағанын түсіну үшін чат-бот оның сұрауын алдын ала анықталған ниеттерге (интенциялар) жіктеуі керек. Бұл үшін көбінесе машиналық оқыту модельдері пайдаланылады.
transformers кітапханасын қолдану арқылы нияттарды анықтау мысалы:
from transformers import pipeline
# Нияттарды анықтау моделі
classifier = pipeline("zero-shot-classification")
# Сұрау мәтіні
text = "I want to book a flight to Paris."
# Кандидаттық белгілер (ниеттер)
candidate_labels = ["booking", "flight", "order", "help"]
# Ниятты анықтау
result = classifier(text, candidate_labels)
print(result)
Шығарылған нәтиже:
{
"labels": ["booking", "flight", "order", "help"],
"scores": [0.97, 0.85, 0.45, 0.2]
}
Модель сұрауды "booking" белгісімен 97%-дық ықтималдықпен сәйкестендіреді. Бұл чат-ботқа пайдаланушының не тапсырыс жасағысы келетінін нақты түсінуге көмектеседі.
2.2. Жауап генерациясы
Сұрау талданғаннан кейін, жауапты генерациялау қажет. Мұны істеу үшін статикалық жауаптармен немесе динамикалық, терең оқыту модельдерімен генерациялауға болады.
2.2.1. Статикалық жауаптар
Жай сұрақтар, мысалы, жұмыс уақыты туралы сұраулар үшін алдын ала дайындалған жауаптарды қолдануға болады. Бұл қарапайым шешім, бірақ чат-боттың мүмкіндіктерін шектейді.
# Статикалық жауап
def get_answer(query):
answers = {
"What is your name?": "I am a chat bot.",
"What are your working hours?": "I am available 24/7."
}
return answers.get(query, "Sorry, I don't understand.")
2.2.2. GPT-3 көмегімен жауап генерациялау
Күрделі тапсырмалар үшін GPT-3 немесе GPT-4 сияқты генеративті модельдерді пайдаланып, жауаптарды контекстке сүйене отырып генерациялауға болады.
import openai
# OpenAI API инициализациясы
openai.api_key = "your-api-key"
# GPT-3 көмегімен жауап генерациялау
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="How to book a flight to Paris?",
max_tokens=100
)
print(response.choices[0].text.strip())
Жауап:
To book a flight to Paris, you can start by searching for flights on a travel website like Expedia or Google Flights. Enter your departure city, travel dates, and select a flight that suits your preferences. After that, proceed to booking and payment.
Бұл шешім чат-ботқа күрделі жауаптарды генерациялауға және күрделі сұраулармен жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
2.3. Контекстті сақтау және бірнеше өзара әрекеттесу
Чат-бот диалог жүргізіп, сөйлесу контекстін ескеріп отыруы үшін контекстті сақтау жүйесін енгізу қажет. Бұл оған алдыңғы сұрауларды ескеріп, сапалы жауаптарды қалыптастыруға мүмкіндік береді.
2.3.1. Қарапайым жады қолдану арқылы контекст сақтау
class Chatbot:
def __init__(self):
self.context = {}
def add_to_context(self, user_id, message):
if user_id not in self.context:
self.context[user_id] = []
self.context[user_id].append(message)
def get_context(self, user_id):
return " ".join(self.context.get(user_id, []))
def respond(self, user_id, message):
self.add_to_context(user_id, message)
context = self.get_context(user_id)
return f"Your conversation: {context}"
# Мысал
bot = Chatbot()
user_id = "user123"
bot.respond(user_id, "Hello!")
bot.respond(user_id, "Can you help me book a flight?")
Шығарылған нәтиже:
Your conversation: Hello! Can you help me book a flight?
Мұнда чат-бот пайдаланушының барлық хабарламаларын контексте сақтап, алдыңғы сұрақтарды жауап беруде ескеретін болады.
3. Масштабтау және сенімділік
Чат-бот көптеген пайдаланушылар мен сұраныстарды өңдеу үшін жобалануы керек. Бұл үшін горизонталды масштабтау және оркестрация технологияларын қолдануға болады, мысалы, Docker мен Kubernetes.
3.1. Docker көмегімен чат-бот үшін контейнер құру
-
Dockerfileжасау:
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "bot.py"]
-
Контейнерді құрып, іске қосу:
docker build -t chatbot .
docker run -d -p 5000:5000 chatbot
3.2. Kubernetes көмегімен масштабтау
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: chatbot-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: chatbot
template:
metadata:
labels:
app: chatbot
spec:
containers:
- name: chatbot
image: chatbot:latest
ports:
- containerPort: 5000
Бұл Kubernetes манифесті чат-боттың үш репликасын іске қосып, жүйенің ауқымдылығын арттырады.
4. Қауіпсіздік және деректерді қорғау
Чат-ботты әзірлеу кезінде пайдаланушылардың деректерін қорғауды ескеру қажет, оның ішінде шифрлау және аутентификация.
4.1. JWT көмегімен аутентификация
import jwt
import datetime
# Токен жасау
def create_token(user_id):
payload = {
"user_id": user_id,
"exp": datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=1)
}
return jwt.encode(payload, "secret_key", algorithm="HS256")
# Токенді декодтау
def decode_token(token):
try:
decoded = jwt.decode(token, "secret_key", algorithms=["HS256"])
return decoded
except jwt.ExpiredSignatureError:
return "Token has expired."
except jwt.InvalidTokenError:
return "Invalid token."
token = create_token("user123")
print(token)
print(decode_token(token))
Бұл JSON Web Token (JWT) көмегімен негізгі аутентификацияны жүзеге асырады, бұл чат-боттың жеке деректерге және функцияларға қол жеткізуін қорғауға мүмкіндік береді.
Қорытынды
AI чат-ботының архитектурасын жобалау — бұл кешенді процесс, ол әрбір кезеңде ойластырылған шешімдерді талап етеді: сұраныстарды өңдеуден жауаптарды генерациялауға дейін, ауқымдылық пен қауіпсіздікке дейін. Біз мәтінді өңдеу, жауап генерациялау, контекстті сақтау және сыртқы жүйелермен интеграциялау үшін кітапханалар мен фреймворктерді қалай қолдануды қарастырдық.
Тиімді чат-бот жасау үшін тек табиғи тілдерді өңдеу және машиналық оқыту саласындағы білім ғана емес, сонымен қатар жүйенің ауқымы, қауіпсіздігі мен сенімділігін ескере отырып жобалау да қажет.
