Idag använder de flesta av oss artificiell intelligens via webbplatser eller appar som skickar våra data till fjärrservrar. Även om det är bekvämt, väcker detta allvarliga integritetsproblem och låser oss fast vid dyra månadsabonnemang. Lyckligtvis har ekosystemet med öppen källkod gått bortom denna galenskap, och det är nu fullt möjligt att bygga en digital hjärna på vår egen dator, utan att en enda byte lämnar hemmet.
Om du gillar idén med en assistent som inte spionerar på dig, inte tar ut avgifter och som du kan anpassa efter din smak, har du kommit till rätt ställe. Vi bryter ner allt från de mest robusta plattformarna för utvecklare till enkla lösningar där du inte behöver skriva en enda rad kod, inklusive tekniska handledningar för dig som vill smutsa ner händerna med programmering.
Öppen källkodsplattformar för chatbotutveckling
När vi pratar om öppen källkodsprogramvara syftar vi på verktyg vars kod är offentlig, vilket gör det möjligt för en hel community att förbättra den och ger dig fullständig kontroll över systemet . Detta är viktigt om du letar efter transparens och effektivitet i ditt projekt.
- Botpress: Det är ett mycket mångsidigt alternativ. Det låter dig skapa visuella flöden så att du inte fastnar i kod, även om det har en JavaScript-redigerare för när du behöver göra mer komplexa saker. Det fungerar utmärkt med Slack, Telegram och Facebook Messenger.
- Rasa: För de som söker en professionell lösning är Rasa kronjuvelen. Istället för stela flöden använder den en berättelsebaserat tillvägagångssättTräna boten med riktiga konversationsloggar. Den installeras på dina egna servrar och är idealisk om du har mycket träningsdata.
- Botkit: Det ägs av Microsoft men är licensierat under MIT och är ett verktyg inriktat på utvecklare som vill skapa kraftfulla integrationer på meddelandeplattformar.
- wit.ai: Förvärvat av Meta, är det ett gratis och mycket robust alternativ för naturlig språkbehandling, särskilt om din bot kommer att finnas på Facebook Messenger.
- DeepPavlov: Här träder vi in i djupinlärningens sfär. Det är ett idealiskt Python-ramverk för de som vill implementera modeller som BERT och skapa komplexa dialogsystem.
- Tock: En komplett lösning som inte är beroende av externa API:er och låter dig distribuera bottar lokalt med hjälp av Docker.
- BotMan.io: Om du är ett PHP-fan är detta verktyget för dig. Det är förmodligen det mest populära PHP-ramverket för botar, vilket gör att du kan skriva logiken en gång och distribuera den över flera kanaler.
- Andra intressanta alternativ: Vi måste OpenDialog, som erbjuder en kodfri designer i PHP; Botonic, baserat på React och TypeScript för fler visuella upplevelser; Claudia Botbyggarevilket förenklar infrastrukturen på AWS; och Bottenarevilket optimerar hanteringen av konversationshändelser. Det belyser också golem, ett Python-ramverk som använder en universell språklig metod istället för en rent statistisk.
Alternativet utan kod: Intelligens utan programmering
Inte alla vet hur man programmerar eller har tid att brottas med terminalen. För dessa fall finns det kodfria konstruktörer, som använder dra-och-släpp -gränssnitt för att definiera vilken väg konversationen kommer att följa.
Verktyg som Ringovers AI Assistant eller Crisp låter dig automatisera kundtjänst och enkelt fånga upp leads. Å andra sidan är Typebot ett fantastiskt open source-alternativ som låter dig skapa mycket moderna gränssnitt och integrera dem med Notion eller Google Sheets. Om du letar efter något som lär sig från dina egna dokument är Chatling idealiskt, eftersom det tränar boten direkt från din webbplats eller FAQ. Andra lösningar som WotNot eller Joonbot fokuserar mer på B2B-miljön och leadkvalificering.
Bygga din egen lokala AI: Det moderna ekosystemet
Om du vill köra en gigantisk språkmodell (LLM) på din maskin är den vinnande kombinationen just nu Ollama tillsammans med Open WebUI . Ollama fungerar som hanteraren som låter dig ladda ner och köra modeller som Llama 3 eller Mistral utan komplikationer. Så att du inte behöver använda terminalen för allt, ger Open WebUI dig ett gränssnitt identiskt med ChatGPT:s, med chatthistorik och förinställningar för personligheter.
För att allt ska köras stabilt och enkelt skalas rekommenderas Docker starkt . Genom att paketera applikationen i en container undviker du beroendekonflikter och gör systemet portabelt. För smidig installation rekommenderas minst 16 GB RAM och en modern GPU , eftersom modellerna presterar exceptionellt bra när de utnyttjas fullt ut i videominne (VRAM) och uppfyller Windows 11-kraven för lokal AI.
Tar boten till nästa nivå med RAG och FastAPI
En lokal chatbot är bra, men ibland vet den bara vad den lärt sig under sin allmänna träning. För att göra den till expert på dina egna data behöver vi tillämpa en teknik som kallas RAG (Retrieval Augmented Generation ). I grund och botten innebär det att ge modellen en extern kunskapsbas (som dina anteckningar eller företagsmanualer) att konsultera innan den svarar.
För att implementera detta professionellt kan vi använda FastAPI , ett ultrasnabbt Python-ramverk som fungerar som en brygga mellan användaren och AI. Vid sidan av FastAPI kommer LlamaIndex , ett bibliotek som extraherar text från dina dokument, indexerar den och kopplar den till Ollama-modellen, vilket gör det enkelt att hantera en stor språkmodell från din lokala arbetsstation.
Arbetsflödet är enkelt: användaren ställer en fråga via en FastAPI-slutpunkt, LlamaIndex söker efter relevant information i dina lokala filer och skickar den till Ollama, som utarbetar det slutliga svaret enbart baserat på den informationen. På så sätt kan du förvandla din AI till en examensförberedande handledare eller en expert på ditt företags regler genom att helt enkelt lägga till .txt- eller .pdf-filer i en mapp.
Att ha ett lokalt AI-system är det bästa sättet att säkerställa att känslig information inte hamnar i fel händer och att eliminera återkommande kostnader. Oavsett om du väljer kraftfulla ramverk som Rasa, visuella verktyg utan kod eller kombinationen av Ollama och LlamaIndex för att skapa RAG-system, är friheten att hantera din egen kunskap på din egen hårdvara ett betydande steg framåt inom effektivitet och digital säkerhet.
Passionerad författare om bytesvärlden och tekniken i allmänhet. Jag älskar att dela med mig av min kunskap genom att skriva, och det är vad jag kommer att göra i den här bloggen, visa dig alla de mest intressanta sakerna om prylar, mjukvara, hårdvara, tekniska trender och mer. Mitt mål är att hjälpa dig att navigera i den digitala världen på ett enkelt och underhållande sätt.