Как создать мощную и интеллектуальную систему вопросов и ответов
Обзор
В этом руководстве мы демонстрируем, как построить мощную и интеллектуальную систему вопросов и ответов, объединяя возможности Tavily Search API, Chroma, Google Gemini LLM и фреймворка LangChain. Данная система использует веб-поиск в реальном времени через Tavily, семантическое кэширование документов с помощью Chroma и генерацию контекстных ответов с помощью модели Gemini.
Установка необходимых библиотек
Мы устанавливаем и обновляем набор библиотек, необходимых для создания продвинутого AI-поискового помощника. Это включает инструменты для поиска (tavily-python, chromadb), интеграции LLM (langchain-google-genai, langchain), обработки данных (pandas, pydantic), визуализации (matplotlib, streamlit) и токенизации (tiktoken).
Импорт основных библиотек
Мы импортируем основные библиотеки Python, используемые в проекте, включая библиотеки для работы с переменными окружения, безопасного ввода, отслеживания времени и обработки данных.
Настройка API-ключей
Мы безопасно инициализируем API-ключи для Tavily и Google Gemini, чтобы обеспечить безопасный и повторяемый доступ к внешним сервисам. Также настраивается стандартная система логирования для мониторинга выполнения и захвата сообщений об ошибках.
Создание улучшенного рекрутера
Класс EnhancedTavilyRetriever представляет собой обертку вокруг TavilySearchAPIRetriever, добавляя гибкость и контроль над операциями поиска.
Реализация кэша поиска
Класс SearchCache реализует семантический кэш, который хранит и извлекает документы с использованием векторных эмбеддингов для эффективного поиска по сходству.
Инициализация основных компонентов
Мы инициализируем основные компоненты AI-помощника, включая семантический кэш, улучшенный рекрутер и память для сохранения истории чата.
Определение функции инициализации LLM
Функция get_llm инициализирует языковую модель Google Gemini с настраиваемыми параметрами, обеспечивая надежность обработки ошибок.
Визуализация метрик поиска
Функция plot_search_metrics визуализирует тенденции производительности на основе истории запросов, что помогает анализировать эффективность системы.
Извлечение с резервным вариантом
Функция retrieve_with_fallback реализует гибридный механизм извлечения, сначала пытаясь извлечь документы из локального кэша, а затем прибегая к веб-поиску.
Суммирование документов
Функция summarize_documents использует LLM Gemini для генерации кратких резюме извлеченных документов.
Расширенная обработка запросов
Функция advanced_chain определяет модульный рабочий процесс для ответов на запросы пользователей с использованием кэшированных или актуальных данных.
Анализ запросов
Функция analyze_query выполняет легкий семантический анализ запроса, извлекая основные темы и сущности.
Заключение
Следуя этому руководству, пользователи получат все необходимые знания для создания высокоэффективной системы RAG, которая сочетает в себе возможности веб-интеллекта и разговорного ИИ.
Ссылки
Для получения дополнительной информации, ознакомьтесь с:
- Tavily Search API
- Chroma Vector Store
- Google Gemini LLMs
- LangChain Framework
Практические рекомендации
Изучите, какие процессы можно автоматизировать, найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где ИИ может добавить максимальную ценность.
Определите ключевые показатели эффективности, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес.
Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
Начинайте с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в своей работе.
Контакты
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram: https://t.me/itinai.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: продажный бот, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
