Қалай чат-ботты DeepPavlov пайдаланып жасауға болады

Толығырық: Категория: AI кітапханасы; Соңғы өзгертулер: «23 «наурыз» 2025»

AI DeepPavlov (KZ)

DeepPavlov — диалогтық жүйелер мен чат-боттарды жасауға арналған қуатты фреймворк, ол табиғи тілдермен жұмыс істеуге арналған көптеген құралдар мен түрлі тапсырмалар үшін дайын шешімдер ұсынады.

Осы мақалада біз DeepPavlov пайдаланып чат-бот жасау, модельдерді үйрету, веб-серверде орналастыру және NGINX арқылы HTTPS байланысын орнату туралы толығырақ қарастырамыз.

DeepPavlov-қа кіріспе

DeepPavlov табиғи тілдерді өңдеуге (NLP) арналған кең ауқымды құралдар жиынтығын ұсынады, оның ішінде мәтінді тану, классификациялау, сұрақтарға жауап беру, чат-боттар құру және басқа да көптеген тапсырмалар үшін шешімдер бар.

DeepPavlov-тың негізгі мүмкіндіктері:

Мәтіндерді өңдеуге арналған модельдер мен құралдарды үйрету және пайдалану.
Мәтіннен ақпаратты шығару модельдері.
Көп сатылы өңдеу үшін диалогтық жүйелер құру құралдары.
Өзге кітапханалармен интеграция жасау және жеке модельдерді пайдалану мүмкіндігі.

Ескерту: DeepPavlov көптеген тілдермен жұмыс істей алады, бірақ орыс тіліне арналған қолдау жоғары деңгейде, әсіресе классификация, NER (анықталған атауларды тану) және сұрақ-жауап тапсырмалары үшін.

1-қадам: DeepPavlov орнату және баптау

Чат-ботты жасау үшін алдымен DeepPavlov кітапханасын орнату және қажетті модельдерді жүктеу керек. Орнатуды pip арқылы орындауға болады:

bash

pip install deeppavlov

Кітапхана орнатылғаннан кейін барлық қажетті компоненттерді жүктейміз:

bash

python -m deeppavlov install

Бұл команда барлық тәуелділіктерді және алдын ала дайындалған модельдерді орнатады, мысалы BERT, GPT-2 және басқа да көптеген модельдер.

2-қадам: Қарапайым чат-бот жасау

Мысал ретінде, біз BERT негізіндегі «сұрақ-жауап» тапсырмасын шешуге арналған базалық чат-бот жасаймыз.

Сұрақ-жауап моделін жүктеу

DeepPavlov дайын BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) негізіндегі сұрақ-жауап моделін ұсынады. Бұл модель Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) жиынтығында оқытылған және сұрақтарға жауап беретін чат-боттарды жасау үшін өте ыңғайлы.

python

from deeppavlov import build_model, configs

# Сұрақ-жауап үшін модельді жүктеу (SQuAD BERT)
model = build_model(configs.squad.squad_bert, download=True)

# Жауап алу функциясы
def get_bot_response(question):
    response = model([question])  # Модель тізім түрінде сұрау күтеді
    return response[0]

Бұл мысалда біз squad_bert моделін қолданамыз, ол BERT негізінде сұрақ-жауап тапсырмалары үшін оқытылған. get_bot_response функциясы пайдаланушыдан сұрақ алып, модельдің жауабын қайтарады.

Кіріс мәліметтерін тазалау

Сұрауды модельге беру алдында мәтінді тазалау қажет болуы мүмкін. Бұл қателердің алдын алуға көмектеседі, мысалы артық бос орындар мен символдар.

python

def clean_input(text):
    return text.strip().lower()

Енді біздің жүйеміз дайын және ол пайдаланушының сұрағын алып, жауап қайтарады. Қолдану мысалы:

python

user_input = "Искусственный интеллект деген не?"
response = get_bot_response(user_input)
print(response)  # Модельден жауап

Нәтиже:

arduino

"Искусственный интеллект (ИИ) — адамның интеллектісін қажет ететін тапсырмаларды орындауға қабілетті жүйелердің ғылыми саласы, мысалы, қабылдау, сөйлеуді түсіну, оқыту және шешім қабылдау."

3-қадам: Flask арқылы API жасау

Чат-ботты веб-қосымшаға интеграциялау үшін Flask атты жеңіл веб-фреймворк қолданамыз.

Flask орнату

Алдымен Flask орнатамыз:

bash

pip install flask

Flask қосымшасын құрып, API арқылы сұрауларды қабылдайтын боламыз. Flask қосымшасы келесідей көрінеді:

python

from flask import Flask, request, jsonify
from deeppavlov import build_model, configs

app = Flask(__name__)

# Сұрақ-жауап моделін жүктеу
model = build_model(configs.squad.squad_bert, download=True)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    # Сұрауды алу
    user_input = request.json.get('message')
    
    if not user_input:
        return jsonify({"error": "No message provided"}), 400
    
    # Кіріс мәліметін тазалау
    cleaned_input = clean_input(user_input)
    
    # Модельден жауап алу
    response = get_bot_response(cleaned_input)
    
    return jsonify({"response": response})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)

Кодтың түсіндірмесі:

Flask қосымшасын жасаймыз және BERT сұрақ-жауап моделін жүктейміз.
/chat атты жаңа маршрутты қосамыз, ол POST сұрауларын қабылдайды және сұрауларды модельге жібереді.
Қолданушының сұрауы мен модельдің жауабы JSON форматында қайтарылады.

POST сұрауын жіберу үшін cURL қолдана аламыз:

bash

curl -X POST http://127.0.0.1:5000/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "Искусственный интеллект деген не?"}'

Нәтиже:

json

{
  "response": "Искусственный интеллект (ИИ) — адамның интеллектісін қажет ететін тапсырмаларды орындауға қабілетті жүйелердің ғылыми саласы."
}

4-қадам: NGINX арқылы сұрауларды прокси жасау

Енді Flask қосымшасын орнаттық, келесі қадам — NGINX веб-серверін баптап, сұрауларды Flask серверіне прокси жасау. Бұл үшін NGINX конфигурациясы қажет.

NGINX орнату

Егер NGINX орнатылмаған болса:

bash

sudo apt update
sudo apt install nginx

NGINX конфигурациясы

Конфигурациялық файлды ашады:

bash

sudo nano /etc/nginx/sites-available/chatbot

Мына конфигурацияны қосыңыз:

nginx

server {
    listen 80;
    server_name your_domain_or_ip;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:5000;  # Flask серверіне сұрауларды прокси жасау
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

Содан кейін sites-enabled ішіне символдық сілтеме жасаймыз:

bash

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/chatbot /etc/nginx/sites-enabled/

NGINX-ті қайта жүктейміз:

bash

sudo systemctl restart nginx

Енді NGINX барлық сұрауларды 80 портында қабылдайды және оларды Flask серверіне 5000 портында жібереді.

5-қадам: SSL орнату (HTTPS)

Let's Encrypt және Certbot арқылы HTTPS орнату үшін SSL сертификатын орнатамыз.

Certbot орнату:

bash

sudo apt install certbot python3-certbot-nginx

Сертификатты алу:

bash

sudo certbot --nginx -d your_domain_or_ip

Certbot автоматты түрде HTTPS орнатуды орындайды. Серверді қайта жүктейміз:

bash

sudo systemctl restart nginx

Енді қосымша HTTPS арқылы қолжетімді болады.

6-қадам: BERT моделін қолдау және жаңарту

BERT моделін өндірістік ортада пайдалану үшін оны тек үйретіп, орналастырып қана қоймай, оның жұмысын бақылап, деректерді үнемі жаңартып отыру маңызды. Модельдің жаңартылуы және техникалық қызмет көрсету бірнеше маңызды қадамдарды талап етеді.

1. Модельдің өнімділігін бақылау

Модельді жаңартпас бұрын оның өнімділігін бақылау маңызды. Өнімділік мониторингі келесі метрикалармен жүргізілуі мүмкін:

Дәлдік (accuracy) — модельдің жауаптарының дұрыстығы.
Жоғалтулар (loss) — модельдің нақты мәндерден қаншалықты қате болғанын көрсететін көрсеткіш.
F1 көрсеткіші — дәлдік пен толықтықты ескеретін метрика, классификация мен ақпаратты шығару үшін пайдалы.
Қателердің өсуі — модель қателесетін жағдайларды анықтау.

1.1. Логтармен бақылау

Сұрақтар мен жауаптарды логтауды орнату қателерді анықтауға және өнімділікті жақсартуға көмектеседі.

python

import logging

# Логты орнату
logging.basicConfig(filename='chatbot_logs.log', level=logging.INFO)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_input = request.json.get('message')
    
    if not user_input:
        return jsonify({"error": "No message provided"}), 400

    # Сұраныс логын жазу
    logging.info(f"User input: {user_input}")
    
    # Кірісті тазалау және жауап алу
    cleaned_input = clean_input(user_input)
    response = get_bot_response(cleaned_input)
    
    # Жауап логын жазу
    logging.info(f"Bot response: {response}")
    
    return jsonify({"response": response})

Бұл код барлық сұрақтар мен жауаптарды логтайды.

2. Деректерді жаңарту

Модельдің өнімділігін арттыру үшін деректерді жаңарту керек:

Жаңа деректерді жинау: Жаңа сұрақтар мен жауаптарды жинау, деректер базасын үнемі жаңарту.
Деректерді тазалау: Пайдаланылмайтын, қате немесе ескірген деректерді жою.

3. Модельді қайта үйрету

Жаңа деректермен модельді қайта үйрету маңызды. Модельді қайта оқыту кезеңдері:

Жаңа деректерді жинау.
Деректерді өңдеу және тазалау.
Модельді қайта үйрету.

4. Модельдің жаңартылуы және нұсқалар басқару

Модельді жаңарту үшін модель нұсқаларын басқару жүйесін пайдалану қажет. Мысалы:

Git немесе MLflow арқылы модельдер мен олардың метадеректерін сақтаңыз.
Blue-Green Deployment немесе Canary Releases әдістерін қолданыңыз, жаңа модель тұрақты жұмыс істегенше ескі модельді қолданыста қалдырыңыз.

5. CI/CD арқылы жаңартуларды автоматтандыру

Модельді жаңартуларды автоматтандыру үшін CI/CD (үздіксіз интеграция және жеткізу) жүйесін пайдаланыңыз. GitLab CI мысалында пайплайнды орнатуға болады:

yaml

stages:
  - train
  - deploy

train_model:
  stage: train
  script:
    - python train_model.py
  artifacts:
    paths:
      - model/

deploy_model:
  stage: deploy
  script:
    - python deploy_model.py
  only:
    - master

Бұл пайплайн әр жаңа модель жаңартуы кезінде автоматты түрде оқыту мен орналастыруды жүзеге асырады.

6. Модельді үнемі жетілдіру

BERT сияқты модельдерді жақсарту үшін қосымша әдістер қолдануға болады:

Fine-tuning (қосымша үйрету) әдісімен арнайы деректермен үйрету.
Transfer learning әдісін қолдану.
Data augmentation (деректерді көбейту) әдістері арқылы деректерді әртараптандыру.

Қорытынды

BERT моделін пайдалану кезінде оның өнімділігін бақылау, деректерді жаңарту, қайта үйрету және жаңа нұсқаларды орналастыру өте маңызды. Әрбір модельдің жаңартулары үздіксіз жүргізіліп отыруы тиіс, бұл чат-боттың жауаптарын сапалы және актуалды етіп сақтайды.

Модельді жаңарту және оңтайландыру арқылы чат-бот үздіксіз жұмыс істеп, пайдаланушыларға сапалы қызмет көрсетуге мүмкіндік береді.

Реклама Google

Получить консультацию о системах резервного копирования

Назар аударыңыз! Бұл мақала ресми құжат емес.

Ақпаратты сақтықпен және сынақ ортасында пайдалану керек.

Әлемдегі жетекші жеткізушілерден сақтық көшірме жасау және киберқауіпсіздік бағдарламалық құралының тегін сынақ нұсқасына тапсырыс беріңіз:	Тегін сақтық көшірме жасау және киберқауіпсіздік бағдарламалық құралының спецификациясын есептеу қызметіміздің артықшылығын пайдаланыңыз:
Acronis Arcserve Veeam Vembu Vinchin	Acronis Arcserve Veeam Vembu Vinchin

Заманауи сақтық көшірме жасау, репликациялау, деректерді синхрондау және төлемдік бағдарламадан қорғау жүйелерін құру туралы сұрақтарыңыз болса, қазіргі заманғы деректердің сақтық көшірмесін жасау және қалпына келтіру технологиялары бойынша кеңес алу үшін біздің компанияға хабарласыңыз . Біздің компанияның осы салада 20 жылдан астам тәжірибесі бар.

adsense 1v

adsense 2v

adsense 10v

adsense 9v

adsense 3v

adsense 8v

adsense 7v

adsense 6v

adsense 5v

adsense 4v

Қалай чат-ботты DeepPavlov пайдаланып жасауға болады

DeepPavlov-қа кіріспе

1-қадам: DeepPavlov орнату және баптау

2-қадам: Қарапайым чат-бот жасау

Сұрақ-жауап моделін жүктеу

Кіріс мәліметтерін тазалау

3-қадам: Flask арқылы API жасау

Flask орнату

Кодтың түсіндірмесі:

4-қадам: NGINX арқылы сұрауларды прокси жасау

NGINX орнату

NGINX конфигурациясы

5-қадам: SSL орнату (HTTPS)

6-қадам: BERT моделін қолдау және жаңарту

1. Модельдің өнімділігін бақылау

1.1. Логтармен бақылау

2. Деректерді жаңарту

3. Модельді қайта үйрету

4. Модельдің жаңартылуы және нұсқалар басқару

5. CI/CD арқылы жаңартуларды автоматтандыру

6. Модельді үнемі жетілдіру

Қорытынды

Назар аударыңыз! Бұл мақала ресми құжат емес.

Ақпаратты сақтықпен және сынақ ортасында пайдалану керек.

Қазақстандағы резервтік көшірудің ең жақсы он тәжірибесі

Дұрыс сақтық көшірме жүйесін таңдау үшін үш қадам

Сақтық көшірме жасаудың ең жақсы тәжірибелері

Виртуалды машиналардың сақтық көшірмесін жасау және қалпына келтіру жолы

Сақтық көшірме бағдарламалық құралының тегін сынақтары

Сақтық көшірме жүйесіне қадамдар

Қазақстанда бағдарламалық жасақтаманы сатып алу (спецификацияны тегін есептеу)

Әр түрлі салаларға арналған шешімдер

Бағдарламалар туралы толық ақпарат

Облактармен жұмыс практикалары

Техникалық құжаттар кітапханасы

Бизнеснің шексіздігін қамтамасыз ету

Тегін бағдарламалық құрал

Сақтық көшірме технологиялары туралы арнайы ресурстар

Қазақстанда бағдарламалық қамтамасыз етуді қалай сатып алуға болады

ТОО Лингуа Мадре жеке деректерді қалай өңдейді