Aufbau eines benutzerdefinierten Chatbots

In der Ära der KI-Fortschritte kann die Entwicklung eines benutzerdefinierten Chatbots, der die Fähigkeiten von ChatGPT mit Echtzeitinformationen und benutzerdefinierten Funktionen kombiniert, eine leistungsfähigere und personalisierte Konversationserfahrung bieten. Dieser Artikel untersucht die Relevanz und die Vorteile der Entwicklung eines benutzerdefinierten Chatbots neben der Allgegenwart von ChatGPT.

Wir zeigen wie die Absichtserkennung genutzt, Echtzeitinformationen aus SQL-Tabellen integriert und vorab trainierte Modelle fein abgestimmt werden können, um einen Chatbot zu erstellen, der in einer von Sprachmodellen dominierten Welt herausragt.

Der Aufschwung von ChatGPT

ChatGPT hat sich zu einem leistungsstarken Allzweck-Sprachmodell entwickelt, das in der Lage ist, kohärente und kontextbezogene Antworten zu generieren. Es hat konversationelle KI-Systeme erheblich weiterentwickelt und neue Möglichkeiten für die Chatbot-Entwicklung eröffnet.

Der Bedarf an benutzerdefinierten Chatbots

Auch wenn ChatGPT in der Lage ist, Antworten zu generieren, ist die Entwicklung eines benutzerdefinierten Chatbots unerlässlich, um domänenspezifische Funktionen und eine verbesserte Benutzererfahrung zu bieten. Nur benutzerdefinierte Chatbots können Echtzeitinformationen mit einbeziehen, spezifische Anwendungsfälle behandeln und maßgeschneiderte Antworten anbieten, wodurch sie für gezielte Anwendungen relevanter und nützlicher werden.

Bedeutung der Absichtserkennung

Die Erkennung von Absichten (Intent Detection) ermöglicht es Chatbots, die Absichten der Benutzer hinter ihren Anfragen zu verstehen, so dass sie angemessene und genaue Antworten geben können. Durch die Unterscheidung zwischen verschiedenen Absichten kann der Chatbot Anfragen an bestimmte Module oder Komponenten zur Bearbeitung weiterleiten.

Sammlung von Trainingsdaten

Um ein Modell zur Erkennung von Absichten zu trainieren, ist ein vielfältiger Satz von Trainingsdaten erforderlich. Diese Daten sollten Beispiele für verschiedene Intentionen enthalten, die auf unterschiedliche Weise ausgedrückt werden. Betrachten wir als Beispiel einen Transport-Chatbot:

training_data = [
    {"text": "What are the popular attractions in the city?", "intent": "GeneralInquiry"},
    {"text": "When is the next bus to downtown?", "intent": "BusScheduleInquiry"},
    {"text": "How can I purchase a bus ticket?", "intent": "Ticketing"}
]

Implementierung der Absichtserkennung

Die Implementierung der Absichtserkennung beinhaltet das Trainieren eines Modells anhand der gesammelten Trainingsdaten. Sie können maschinelle Lerntechniken wie Support Vector Machines (SVM), Random Forest oder neuronale Netzwerkarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) oder Recurrent Neural Networks (RNN) verwenden. Rasa NLU bietet einen leistungsstarken Rahmen für das Training und die Implementierung von Modellen zur Absichtserkennung.

from rasa.nlu.training_data import TrainingData
from rasa.nlu.model import Trainer
from rasa.nlu import config

# Load training data
training_data = TrainingData(training_data)

# Configure the pipeline
pipeline_config = config.load("config.yml")

# Train the model
trainer = Trainer(config=pipeline_config)
trainer.train(training_data)

# Save the trained model
model_path = trainer.persist("./models")

Integration von Echtzeitinformationen aus SQL-Tabellen

Durch die Integration von Echtzeitinformationen aus SQL-Tabellen in den Chatbot können Benutzer mit aktuellen und relevanten Daten versorgt werden. Ein Chatbot für das Verkehrswesen kann zum Beispiel Busfahrpläne, verfügbare Fahrkarten oder Live-Updates aus einer SQL-Tabelle abrufen.

Erstellen eines benutzerdefinierten SQL-Moduls

Zur Verarbeitung von Echtzeitinformationen kann ein benutzerdefiniertes Modul innerhalb des Chatbots entwickelt werden. Dieses Modul kann die SQL-Tabelle abfragen, die erforderlichen Daten abrufen und entsprechende Antworten liefern.

Hier ein Beispiel für Python-Code, der die Ausgabe der Absichtserkennung und der Erkennung benannter Entitäten verwendet, um eine SQL-Abfrage zu erstellen und eine Antwort aus einer SQL-Datenbank abzurufen:

import sqlite3

# Function to execute SQL query and fetch results
def execute_query(query):
    conn = sqlite3.connect('<database_file_path>')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    results = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return results

# Function to generate SQL query based on intent and entities
def generate_query(intent, entities):
    if intent == 'BusScheduleInquiry':
        # Extract entity values
        destination = entities.get('destination')
        time = entities.get('time')

        # Generate SQL query
        query = f"SELECT * FROM bus_schedule WHERE destination='{destination}' AND time='{time}'"
        return query

    # Add more conditions for different intents and entity combinations here

    # If no specific query is matched, return a default response
    return "SELECT 'Sorry, I couldn't find any relevant information.'"

# Sample intent and entity detection results
intent = 'BusScheduleInquiry'
entities = {'destination': 'downtown', 'time': '9:00 AM'}

# Generate SQL query based on intent and entities
query = generate_query(intent, entities)

# Execute the SQL query and fetch results
results = execute_query(query)

# Process the results and generate response
response = process_results(results)  # Customize this function as per your needs

# Print the response
print(response)

Durch Ausführen einer Abfrage in der SQL-Tabelle kann der Chatbot die relevanten Busfahrpläne auf der Grundlage des Zielorts des Benutzers abrufen.