AI чат-ботының backend архитектурасы — бұл тек пайдаланушылардың сұрауларына жауап беретін кодты жазу ғана емес. Бұл үлкен көлемдегі сұрауларды өңдеуге, жүйенің тұрақтылығын қамтамасыз етуге, деректерді тиімді сақтауға және өңдеуге арналған масштабталатын, сенімді және жоғары өнімді жүйені құру.
Бұл мақалада біз AI чат-ботының backend архитектурасын, деректер базасын таңдау, кэштеу, масштабтау және қауіпсіздікке қатысты нақты мысалдармен егжей-тегжейлі талдаймыз.
1. Архитектура backend-а AI чат-боты
AI чат-ботының backend архитектурасы бірнеше маңызды компоненттен тұрады, олардың әрқайсысы өз міндетін атқарады. Мысалға:
1.1. Клиентпен өзара әрекеттесу үшін API
Клиентпен өзара әрекеттесу үшін чат-бот API пайдаланады, ол сұрауларды қабылдайды, оларды өңдейді және жауап қайтарады. Python тілінде API жасау үшін кеңінен қолданылатын фреймворк FastAPI болып табылады. Ол асинхронды сұрауларды қолдайды және жоғары өнімділікке ие.
FastAPI көмегімен чат-бот үшін API жасау мысалы:
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
# Сұрау үшін деректер моделі
class MessageRequest(BaseModel):
user_id: str
message: str
# Хабарламаларды өңдеу үшін endpoint
)
async def process_message(request: MessageRequest):
user_id = request.user_id
message = request.message
# Хабарламаны өңдеу логикасы
response = process_user_message(user_id, message)
return {"response": response}
def process_user_message(user_id, message):
# Қарапайым жауап
return f"Сәлем, {user_id}! Сіз айттыңыз: {message}"
Бұл код чат-бот серверін құрады, ол бір POST әдісін іске қосады, ол клиенттен келген хабарламаны өңдеп, жауап қайтарады.
1.2. Сұрауларды бағыттау
Чат-бот бірнеше түрлі сұраулармен жұмыс істей алады, олардың әрқайсысы әртүрлі өңдеуді талап етеді. Мысалы, қарапайым сұраулар статикалық өңделуі мүмкін, ал күрделі сұраулар (мысалы, тауарлар тапсырысы) динамикалық өңделеді, бұл үшін сыртқы API немесе мәліметтер базасымен интеграция қажет.
Intent (ниетті) тану көмегімен сұрауларды бағыттау жүйесін ұйымдастыруға болады. Мысалы, spaCy кітапханасы арқылы ниеттерді тану:
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def process_user_message(user_id, message):
doc = nlp(message)
# Кілт сөздерге негізделген қарапайым intent анықтау
if "book" in message and "flight" in message:
return "Ұшақ билетін брондау..."
else:
return "Кешіріңіз, мен сіздің сұрауыңызды түсінбедім."
Бұл код spaCy кітапханасы арқылы мәтінді токендерге бөледі және кілт сөздерге негізделген сұрауларды бағыттайды.
1.3. Сыртқы API-мен өзара әрекеттесу
AI чат-боттары көбінесе сыртқы API-мен өзара әрекеттеседі, мысалы, хабарламаларды жіберу, төлемдер өңдеу немесе үшінші тарап қызметтерінен деректер алу үшін. Бұл өзара әрекеттесуді API қабатын дұрыс ұйымдастыру маңызды.
Сыртқы API-мен өзара әрекеттесу үшін requests кітапханасы арқылы мысал:
import requests
def send_message_to_user(user_id, message):
url = "https://external-api.com/sendMessage"
payload = {
"user_id": user_id,
"message": message
}
headers = {"Authorization": "Bearer your_api_key"}
# Асинхронды сұрау
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return "Хабарлама сәтті жіберілді"
else:
return f"Қате: {response.status_code}"
Бұл код сыртқы API-ге хабарлама жіберу үшін POST сұрауын жіберу үлгісін көрсетеді. Бұл сұрауларды дұрыс өңдеу және сыртқы қызметтермен өзара әрекеттесу барысында мүмкін болатын қателерді дұрыс өңдеу маңызды.
1.4. Хабарламалар мен тапсырмаларды кезекке қою
Үлкен көлемдегі сұрауларды өңдеу және әртүрлі жүйелермен нақты уақытта өзара әрекеттесу үшін хабарламалар мен тапсырмаларды кезекке қою жүйесін қолдану ұсынылады. Бұл үшін RabbitMQ немесе Kafka сияқты хабарламалар кезегін пайдалануға болады.
RabbitMQ арқылы асинхронды хабарламаларды өңдеу:
import pika
# RabbitMQ серверіне қосылу
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
# Кезек жариялау
channel.queue_declare(queue='chatbot_queue')
# Хабарламаны кезекке жіберу функциясы
def send_message_to_queue(message):
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='chatbot_queue',
body=message)
print(f"Хабарлама жіберілді: {message}")
# Хабарламаны кезектен алу функциясы
def callback(ch, method, properties, body):
print(f"Хабарлама алынды: {body.decode()}")
channel.basic_consume(queue='chatbot_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print("Хабарламаларды күтіп жатыр...")
channel.start_consuming()
Бұл код RabbitMQ көмегімен чат-боттың хабарламаларын асинхронды түрде өңдеу үлгісін көрсетеді. Бұл жүйе жоғары өнімділік пен тиімділік үшін өте қолайлы.
2. AI чат-ботының мәліметтер базасын таңдау
Деректерді сақтау — бұл жүйенің маңызды бөлігі, және мәліметтер базасын таңдау деректер түріне және оларды өңдеудің жылдамдығына байланысты. Төменде мәліметтер базаларының негізгі түрлері мен олардың қолданылуы қарастырылады.
2.1. Реляциялық мәліметтер базалары (SQL)
Реляциялық мәліметтер базалары, мысалы PostgreSQL немесе MySQL, құрылымдық деректерді сақтау үшін пайдаланылады, мысалы, пайдаланушы туралы ақпарат, чат тарихы, тапсырыстар және т.б. Бұл мәліметтер базалары деректердің тұтастығын қамтамасыз етеді, бұл байланысты деректерді сақтау үшін маңызды.
PostgreSQL мәліметтер базасында хабарламаларды сақтау үшін кесте құру мысалы:
CREATE TABLE messages (
id SERIAL PRIMARY KEY,
user_id VARCHAR(255) NOT NULL,
message TEXT NOT NULL,
timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
Бұл кестеде пайдаланушы хабарламалары туралы деректер, оның ішінде пайдаланушының идентификаторы, хабарлама және хабарламаның уақыты сақталады.
Пайдаланушының хабарламаларын алу сұрауы:
SELECT * FROM messages WHERE user_id = 'user123';
2.2. Нереляциялық мәліметтер базалары (NoSQL)
Мәліметтерді сақтау үшін MongoDB немесе басқа NoSQL мәліметтер базаларын қолдануға болады. Бұл мәліметтер базалары құрылымдық емес деректерді сақтау үшін ыңғайлы, мысалы, мәтіндік хабарламалар, NLP модельдерінің нәтижелері немесе басқа динамикалық деректер.
MongoDB мәліметтер базасында хабарламаларды сақтау:
from pymongo import MongoClient
# MongoDB серверіне қосылу
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["chatbot"]
messages_collection = db["messages"]
# Хабарламаны сақтау
def save_message(user_id, message):
message_data = {
"user_id": user_id,
"message": message,
"timestamp": datetime.datetime.utcnow()
}
messages_collection.insert_one(message_data)
# Пайдаланушының барлық хабарламаларын алу
def get_messages(user_id):
return list(messages_collection.find({"user_id": user_id}))
Бұл код MongoDB-де хабарламаларды сақтаудың үлгісін көрсетеді. MongoDB үлкен көлемдегі деректерді сақтау үшін жақсы таңдау болып табылады.
2.3. Кілт-бағдарлама мәліметтер базалары
Пайдаланушы сессиялары, авторизация токендері немесе кэштелген нәтижелер сияқты уақытша деректер үшін Redis немесе Memcached сияқты кілт-бағдарлама мәліметтер базасын қолдануға болады.
Redis көмегімен сессияларды сақтау:
import redis
# Redis серверіне қосылу
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# Сессияны сақтау
def save_user_session(user_id, session_data):
r.setex(f"user:{user_id}:session", 3600, session_data)
# Сессияны алу
def get_user_session(user_id):
session_data = r.get(f"user:{user_id}:session")
if session_data:
return session_data.decode('utf-8')
else:
return None
Redis — бұл деректерді жылдам кэштеу үшін өте қолайлы, бұл әсіресе сессиялар мен уақытша деректер үшін тиімді.
3. Масштабтау және ақаусыз жұмыс істеу
Жүйенің масштабталуын және ақаусыз жұмыс істеуін қамтамасыз ету үшін көлденең масштабтау паттерндерін қолдану, Docker көмегімен контейнеризация және Kubernetes көмегімен оркестрациялау қажет.
3.1. Kubernetes көмегімен масштабтау
Kubernetes контейнерленген қосымшаларды автоматты түрде масштабтауға мүмкіндік береді. Масштабтау үшін Kubernetes манифестін жасау мысалы:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: chatbot-deployment
spec:
replicas: 3 # Репликалар санын көбейту
selector:
matchLabels:
app: chatbot
template:
metadata:
labels:
app: chatbot
spec:
containers:
- name: chatbot
image: chatbot:latest
ports:
- containerPort: 5000
Бұл манифестте біз 3 реплика контейнерін орнатуды сұраймыз, және Kubernetes бұл контейнерлерді автоматты түрде басқаруы қажет.
4. Қауіпсіздік
Деректерді қорғау және қауіпсіздікті қамтамасыз ету үшін шифрлау, аутентификация және авторизацияны ұйымдастыру маңызды. JWT (JSON Web Tokens) пайдалану — аутентификацияның танымал әдісі.
JWT токенін жасау мысалы:
import jwt
import datetime
def create_jwt_token(user_id):
payload = {
"user_id": user_id,
"exp": datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=1)
}
return jwt.encode(payload, "secret_key", algorithm="HS256")
Бұл код JWT токенін жасауға мүмкіндік береді, ол пайдаланушыларды аутентификациялау үшін қолданылады.
Қорытынды
AI чат-боты үшін backend архитектурасын жобалау және мәліметтер базасын таңдау — бұл маңызды және күрделі процесс, ол мұқият жоспарлауды талап етеді. Біз бұл мақалада архитектураның негізгі компоненттерін, мәліметтер базаларын таңдауды, хабарламалар кезегін, масштабтауды және қауіпсіздікті қарастырдық.
Бұл мақалада келтірілген нақты код мысалдары чат-ботты жасау процесін терең түсінуге көмектеседі және оны тиімді жүзеге асыру үшін қажетті құралдар мен әдістерді қолдануға мүмкіндік береді.
