В этой статье мы рассмотрим процесс построения корпоративного AI чат-бота с использованием DeepPavlov и представим более глубокие примеры, которые охватывают все этапы разработки, от подготовки данных до интеграции с корпоративными системами.
1. Подготовка данных
Для того чтобы создать эффективный чат-бот, который будет работать с реальными запросами пользователей, вам нужно подготовить данные для обучения модели. Эти данные могут быть текстовыми (например, вопросы и ответы или диалоги), которые будут использоваться для обучения моделей классификации, извлечения сущностей или диалоговых систем.
Пример подготовленных данных для FAQ (часто задаваемых вопросов):
[
{"question": "Как оформить заявку на кредит?", "answer": "Для оформления заявки на кредит нужно подать заявку через наш сайт."},
{"question": "Какую сумму можно взять в кредит?", "answer": "Вы можете взять кредит на сумму от 10 000 до 1 000 000 рублей."},
{"question": "Какие документы нужны для получения кредита?", "answer": "Для получения кредита вам понадобятся паспорт и справка о доходах."}
]
Эти данные можно использовать для обучения модели, которая будет отвечать на вопросы пользователей.
2. Настройка DeepPavlov и выбор модели
Теперь давайте настроим модель для задач, таких как ответы на вопросы (FAQ). Мы будем использовать предобученную модель BERT, которая подходит для контекстуального поиска ответов на вопросы.
Пример настройки и использования предобученной модели BERT для ответов на вопросы
Установка библиотеки и зависимостей:
Для начала нужно установить библиотеку DeepPavlov:
pip install deeppavlov
Пример кода:
from deeppavlov import build_model, configs
# Загружаем предобученную модель для ответов на вопросы (например, BERT)
model = build_model(configs.squad.squad_bert, download=True)
# Пример запроса
question = "Какую сумму можно взять в кредит?"
# Получение ответа
answer = model([question])
print(answer)
Объяснение:
-
Мы загружаем предобученную модель BERT, которая была обучена на задаче вопросов и ответов (SQuAD). Эта модель может извлекать информацию из текста и отвечать на вопросы.
-
Модель принимает запрос в виде строки и возвращает наиболее релевантный ответ на основе контекста, который был обучен в модели.
Результат:
['Вы можете взять кредит на сумму от 10 000 до 1 000 000 рублей.']
Этот код дает нам возможность получить ответ на конкретный вопрос, используя модель, обученную на данных, схожих с запросами пользователей.
3. Обучение модели на собственных данных (Fine-tuning)
Для того чтобы модель была максимально релевантной для вашего бизнеса, можно дообучить предобученную модель на своих данных. В нашем примере, мы будем дообучать модель на данных FAQ, которые были подготовлены ранее.
Подготовка конфигурации для обучения:
Для того чтобы обучить модель на ваших данных, нужно создать файл конфигурации в формате JSON. Этот файл описывает параметры модели, данные для обучения, параметры оптимизации и т.д.
Пример конфигурации для модели на базе BERT:
{
"dataset_reader": {
"name": "reader",
"data_path": "path_to_faq_data.json",
"split": "train",
"test_size": 0.1
},
"dataset_iterator": {
"name": "iterator",
"batch_size": 16
},
"model": {
"name": "bert",
"pretrained": "bert-base-uncased",
"hidden_size": 768
},
"trainer": {
"epochs": 3,
"batch_size": 16,
"learning_rate": 1e-5
}
}
Объяснение:
-
В этом файле конфигурации описаны параметры для загрузки данных, использования модели BERT, а также параметры обучения, такие как количество эпох и размер пакета.
-
data_pathуказывает на путь к файлу с данными для обучения. В нашем случае это будет файл с FAQ.
Обучение модели:
Теперь, после того как конфигурация подготовлена, можно обучить модель на своих данных.
from deeppavlov import train_model
from deeppavlov.core.commands.train import read_json
# Чтение конфигурации для обучения модели
config = read_json('path_to_config.json')
# Обучение модели на кастомных данных
train_model(config)
Этот код прочитает конфигурацию, запустит процесс обучения и создаст модель, готовую к применению в вашем корпоративном чат-боте.
4. Интеграция с корпоративными системами (например, CRM)
Теперь, когда у нас есть обученная модель, необходимо интегрировать чат-бота с корпоративными системами, чтобы он мог использовать данные из таких систем, как CRM или ERP.
Пример интеграции с CRM для получения статуса заказа:
Предположим, у нас есть CRM-система, и мы хотим, чтобы чат-бот мог проверять статус заказа по его идентификатору. Для этого будем использовать API для взаимодействия с CRM-системой.
Пример кода для получения статуса заказа из CRM через API:
import requests
def get_order_status(order_id):
# URL API вашей CRM-системы
url = f"https://crm.example.com/api/orders/{order_id}"
# Отправка GET-запроса для получения статуса
response = requests.get(url)
# Проверка успешности запроса
if response.status_code == 200:
order_data = response.json() # Десериализация JSON-ответа
return order_data['status'] # Возвращаем статус заказа
else:
return "Ошибка при получении статуса заказа."
# Пример запроса от пользователя
order_id = "12345"
status = get_order_status(order_id)
print(f"Статус заказа {order_id}: {status}")
Объяснение:
-
Этот код позволяет получить информацию о заказе из CRM-системы по API. Для этого используется запрос GET.
-
Мы извлекаем статус заказа из ответа, который вернул API CRM.
Результат:
Статус заказа 12345: В процессе доставки
Такой подход позволяет чат-боту работать с реальными данными из корпоративных систем и предоставлять пользователю актуальную информацию о заказах, продуктах и услугах.
5. Тестирование и улучшение модели
После того как чат-бот настроен и интегрирован с корпоративными системами, необходимо провести его тестирование. Для этого важно анализировать, какие запросы не были обработаны корректно, и дообучить модель для лучшего понимания запросов.
Пример тестирования бота на новых запросах:
from deeppavlov import build_model, configs
# Загружаем модель
model = build_model(configs.squad.squad_bert, download=True)
# Пример нового запроса
new_query = "Как узнать статус моего заказа?"
# Получение ответа
new_answer = model([new_query])
print(new_answer)
Результат:
['Вы можете узнать статус вашего заказа, предоставив номер заказа.']
Если модель неправильно отвечает на какие-то специфичные запросы, нужно будет обновить датасет и обучить модель заново, добавив больше примеров, чтобы улучшить точность.
Заключение
В этой статье мы детально рассмотрели процесс создания корпоративного AI чат-бота на основе DeepPavlov, включая настройку и обучение моделей, интеграцию с корпоративными системами и примеры кода для выполнения различных задач.
Создание такого чат-бота позволяет значительно улучшить взаимодействие с клиентами и автоматизировать множество рутинных процессов, повышая общую эффективность бизнеса.
| Реклама Yandex |
|
|
Внимание! Данная статья не является официальной документацией.Использование информации необходимо выполнять с осторожностью, используя для этого тестовую среду.
Если у вас есть вопросы о построении современных систем резервного копирования, репликации, синхронизации данных и защиты от программ вымогателей обратитесь в нашу компанию для получения консультации о современных технологиях резервного копирования и восстановления данных. Наша компания имеет более чем 20-летний опыт в этой области. |
||||
Десять лучших практик по AI
- Взаимодействие AI чат-бота с внешними системами (CRM, API)
- Построение корпоративного AI чат-бота на основе DeepPavlov
- Как оценить сложность и сроки разработки AI чат-бота для компании
- Архитектура backend-а и базы данных AI чат-бота
- Проектирование архитектуры AI чат-бота: Глубокое погружение
- Как выбрать стэк технологий для разработки AI чат-бота
- Пример технического задания на создание AI чат-бота
- NLP-модель BERT — Глубокое погружение
- Как разработать чат-бот, используя DeepPavlov
