Соңғы жылдары жасанды интеллект (AI) негізіндегі чат-боттар бизнеске маңызды құралына айналды. Олар клиенттермен байланыс орнату, виртуалды көмекшілер құру және пайдаланушылармен өзара әрекеттесуді жақсарту үшін қолданылады. Сапалы AI чат-ботын жасау үшін функционалдық талаптарды қолдайтын, жүйенің масштабталуын және икемділігін қамтамасыз ететін, сонымен қатар бюджет пен уақыт шектеулеріне сәйкес келетін технологиялар стегін мұқият таңдау қажет.
Бұл мақалада біз AI чат-ботын жасау үшін технологиялар стегінің негізгі компоненттерін тереңірек қарастырып, әртүрлі міндеттерді жүзеге асыру үшін лайықты мысалдар келтіреміз.
1. AI чат-боты үшін негізгі технологиялар стегінің компоненттері
AI чат-ботын жасау үшін технологиялар стегі бірнеше негізгі бөліктен тұрады:
-
Бағдарламалау тілдері.
-
Табиғи тілдерді өңдеу (NLP) үшін кітапханалар мен фреймворктер.
-
Машиналық оқыту модельдері.
-
Деректерді сақтау үшін мәліметтер базалары.
-
Орнату және масштабтау үшін бұлтты қызметтер.
-
Сыртқы қызметтер мен платформалармен интеграция.
2. Чат-бот жасау үшін бағдарламалау тілдері
Чат-ботты әзірлеу үшін тиісті бағдарламалау тілін таңдау қажет. Жобаның ерекшеліктеріне байланысты келесі тілдер жиі қолданылады:
-
Python – AI қосымшаларын, оның ішінде чат-боттарды жасаудың ең танымал тілі. Бұл тіл мәтінді өңдеу, машиналық оқыту және API құру үшін бай кітапхана жинағына ие.
-
JavaScript (Node.js) – веб-қосымшалармен интеграция жасау қажет болса, серверлік логиканы жасау үшін таңдалады.
-
Java – жоғары өнімділік пен қауіпсіздік маңызды корпоративтік шешімдерде қолданылады.
Python мысалы
Бастапқыда, Python-дағы transformers кітапханасын қолданатын қарапайым чат-бот мысалын қарастырайық. Бұл бот пайдаланушының сұрақтарына GPT-2 моделін пайдаланып жауап береді.
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# GPT-2 моделін және токенизаторды жүктеу
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
# Жауап генерациялау функциясы
def generate_response(input_text):
inputs = tokenizer.encode(input_text + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs, max_length=100, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return response
# Ботпен сұхбат мысалы
while True:
user_input = input("Сіз: ")
if user_input.lower() == 'exit':
break
response = generate_response(user_input)
print("Бот: ", response)
Бұл мысал transformers кітапханасын пайдаланып GPT-2 моделін жүктеуді және пайдаланушы енгізген мәтін негізінде жауаптар генерациялайтын чат-бот жасау жолын көрсетеді. GPT-2 моделін пайдалану үшін қуатты жабдық қажет екенін ескеріңіз, әсіресе чат-бот нақты уақытта көптеген сұраулармен жұмыс істейтін болса.
3. Табиғи тілдерді өңдеу (NLP)
Чат-боттың негізгі міндеті пайдаланушының сұрақтарын табиғи тілде өңдеу болып табылады, және бұл үшін NLP технологияларын пайдалану қажет. Қазіргі шешімдерде екі негізгі тәсіл қолданылады:
-
Трансформер негізіндегі модельдер (мысалы, GPT-2, GPT-3, BERT, T5).
-
Дәстүрлі мәтінді өңдеу алгоритмдері (мысалы, NLTK, SpaCy).
SpaCy көмегімен NER (Named Entity Recognition) қолдану мысалы
SpaCy – NLP үшін қуатты кітапхана, ол мәтінді токенизациялау, аталған бірліктерді шығару, лемматизация және т.б. сияқты әртүрлі міндеттерді жылдам шешуге мүмкіндік береді.
Мысал: чат-бот, ол мәтіннен аталған бірліктерді (мысалы, адамдардың есімдері, ұйымдар) шығарады.
import spacy
# SpaCy моделін жүктеу
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
def extract_entities(text):
doc = nlp(text)
entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
return entities
# Қолдану мысалы
user_input = "I am going to Paris with John next week."
entities = extract_entities(user_input)
print(entities) # Output: [('Paris', 'GPE'), ('John', 'PERSON')]
Мұнда біз SpaCy моделін мәтіннен аталған бірліктерді шығару үшін қолданамыз. Бұл географиялық орындар, адамдар мен ұйымдармен байланысты ақпаратты өңдеуі тиіс чат-боттар үшін пайдалы болуы мүмкін.
4. Машиналық оқыту модельдері және олардың таңдалуы
Чат-боттың деректер негізінде үйреніп, күрделі шешімдер қабылдай алу үшін машиналық оқыту модельдерін пайдалану қажет. Соңғы жылдары трансформерлер негізіндегі модельдер (мысалы, GPT, BERT, T5) чат-боттарды құру үшін негізгі технологияларға айналды.
BERT моделін қолдану арқылы хабарламаларды классификациялау мысалы
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) мәтін классификациясы мен ақпаратты алу тапсырмаларын шешуге мүмкіндік береді. Хабарламаларды классификациялау үшін BERT моделін қалай қолдануға болатынын қарастырайық.
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
# BERT моделін және токенизаторды жүктеу
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
def classify_message(message):
inputs = tokenizer(message, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
return predicted_class
# Қолдану мысалы
user_message = "I am interested in buying a new laptop."
classification = classify_message(user_message)
print(f"Класс: {classification}") # 0: negative, 1: positive
Бұл жерде біз BERT моделін мәтін классификациясы үшін пайдаланамыз, және тапсырмаға байланысты (мысалы, эмоцияларды талдау) модель хабарламаның позитивті немесе негативті екенін анықтайды.
5. Деректерді сақтау үшін мәліметтер базалары
Чат-боттар деректермен тиімді жұмыс істеуі керек. Жобаның қажеттіліктеріне байланысты әртүрлі мәліметтер базалары қолданылады:
-
SQL мәліметтер базалары (PostgreSQL, MySQL) – құрылымдық деректерді сақтау үшін ыңғайлы, мысалы, пайдаланушылардың деректері мен олардың чат-ботпен өзара әрекеттестігінің жазбалары.
-
NoSQL мәліметтер базалары (MongoDB, Cassandra) – құрылымдалмаған деректермен, мысалы, сұхбат журналдарымен немесе мета-деректермен жұмыс істеу үшін жақсырақ.
-
Redis – кэштеуді және сессиялық деректерді сақтау үшін жиі қолданылады.
SQLite көмегімен жұмыс істеу мысалы
Қарапайымдылық үшін, Python-да SQLite мәліметтер базасымен жұмыс істеу мысалын қарастырайық. Мысалы, біз барлық пайдаланушы хабарламаларын және чат-боттың жауаптарын мәліметтер базасына сақтағымыз келеді.
import sqlite3
# SQLite мәліметтер базасына қосылу
conn = sqlite3.connect('chatbot.db')
cursor = conn.cursor()
# Егер жоқ болса, кестені құру
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_logs (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
user_message TEXT,
bot_response TEXT
)
''')
# Хабарламаларды мәліметтер базасына сақтау функциясы
def save_message(user_message, bot_response):
cursor.execute('''
INSERT INTO chat_logs (user_message, bot_response)
VALUES (?, ?)
''', (user_message, bot_response))
conn.commit()
# Мәліметтер базасына жазу мысалы
save_message("Hello, how are you?", "I'm doing great, thank you!")
Бұл код SQLite мәліметтер базасында кесте құрып, әрбір пайдаланушы хабарламасы мен чат-боттың жауабын сақтайды.
6. Масштабтау үшін бұлтты платформалар
Чат-ботты әзірлеу кезінде оның орналастырылуы мен масштабталуына көңіл бөлу маңызды. Көптеген компаниялар бұлтты қызметтерді пайдаланады. Популярлы платформаларды қарастырайық:
-
AWS (Amazon Web Services): AI бойынша қуатты құралдар, мысалы, Amazon SageMaker модельдерді оқыту үшін және AWS Lambda серверлерсіз архитектура құру үшін қолжетімді.
-
Google Cloud: Dialogflow және Cloud ML сервислері чат-боттар мен машиналық оқыту үшін арналған.
-
Microsoft Azure: Azure Bot Service чат-боттарды әртүрлі арналармен интеграциялау үшін қолданылады (мысалы, Skype, Slack, Teams).
7. Чат-ботты өз жабдықтарыңызда Docker контейнерлерін пайдалана отырып орналастыру
Чат-ботты өз серверіңізде орналастыру және басқару үшін ыңғайлы шешім Docker контейнерлерін пайдалану болып табылады. Контейнеризация қосымшаны қоршаған ортадан оқшаулап, оның барлық жағдайларда дұрыс жұмыс істейтініне кепілдік береді.
7.1. Docker бейнесін жасау
Чат-ботты Docker арқылы орналастырудың алғашқы қадамы Docker бейнесін жасау болып табылады. Бізде Python скрипті бар деп болжайық, мысалы, бұрынғы мысалдағыдай. Бұл қосымшаны Docker бейнесі ретінде жасау үшін келесі қадамдарды орындаңыз.
-
Dockerfile жасау
Жобаның түбірінде Dockerfile файлын жасаңыз:
# Ресми Python бейнесін қолдану
FROM python:3.8-slim
# Жұмыс каталогын орнату
WORKDIR /app
# Жоба файлдарын контейнерге көшіру
COPY . /app
# Тәуелділіктерді орнату
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Чат-ботты іске қосу командасы
CMD ["python", "chatbot.py"]
-
requirements.txt файлын жасау
requirements.txt файлына барлық қажетті тәуелділіктерді жазыңыз:
transformers==4.11.3
torch==1.10.0
spacy==3.1.2
-
Docker бейнесін құру және іске қосу
Енді Docker бейнесін құрып, контейнерді іске қосуға болады:
# Docker бейнесін құру
docker build -t chatbot .
# Контейнерді іске қосу
docker run -d -p 5000:5000 chatbot
Енді чат-бот Docker контейнерінде жұмыс істейді және 5000 портында қолжетімді.
7.2. Docker Compose пайдалану
Егер чат-бот бірнеше қызметті пайдаланса, мысалы, мәліметтер базасы мен API сервері, Docker Compose қолдану ыңғайлы болады. docker-compose.yml файлын жасаңыз:
version: '3'
services:
chatbot:
build: .
ports:
- "5000:5000"
db:
image: postgres:latest
environment:
POSTGRES_USER: user
POSTGRES_PASSWORD: password
POSTGRES_DB: chatbot_db
docker-compose up командасын орындау арқылы Docker Compose чат-бот пен PostgreSQL мәліметтер базасы үшін контейнерлерді құрып, іске қосады.
Қорытынды
AI чат-ботын жасау үшін технологиялар стегін таңдау көптеген факторларға байланысты, оның ішінде функционалдық талаптар, өнімділік және масштабталу. Бұл мақалада біз технологиялар стегінің негізгі компоненттерін қарастырдық, сондай-ақ Docker контейнерлері арқылы чат-ботты орналастыру тәсілдерін ұсындық. Дұрыс стекті таңдау арқылы сіз пайдаланушылармен тиімді жұмыс істейтін, икемді әрі масштабталатын чат-бот жасай аласыз.
