Сьогодні більшість із нас використовує штучний інтелект через веб-сайти або програми, які надсилають наші дані на віддалені сервери. Хоча це зручно, це викликає серйозні проблеми з конфіденційністю та прив'язує нас до дорогих щомісячних підписок. На щастя, екосистема відкритого коду вийшла за межі цього божевілля, і тепер цілком можливо створити цифровий мозок на власному комп'ютері, не втративши жодного байта.
Якщо вам подобається ідея мати помічника, який не шпигує за вами, не стягує плату та якого ви можете налаштувати на свій смак, ви потрапили за адресою. Ми розглянемо все: від найнадійніших платформ для розробників до простих рішень, де вам не потрібно писати жодного рядка коду, включаючи технічні посібники для тих, хто хоче забруднити руки програмуванням.
Платформи з відкритим кодом для розробки чат-ботів
Коли ми говоримо про програмне забезпечення з відкритим кодом, ми маємо на увазі інструменти, код яких є публічним, що дозволяє цілій спільноті його вдосконалювати та надає вам повний контроль над системою . Це важливо, якщо ви прагнете прозорості та ефективності у своєму проєкті.
- botpress: Це дуже універсальний варіант. Він дозволяє створювати візуальні потоки, щоб ви не загрузли в коді, хоча й має редактор JavaScript для випадків, коли потрібно робити складніші речі. Він чудово працює зі Slack, Telegram та Facebook Messenger.
- Rasa: Для тих, хто шукає професійне рішення, Rasa – це перлина в короні. Замість жорстких потоків вона використовує підхід, заснований на історіїНавчання бота за допомогою реальних журналів розмов. Він встановлений на ваших власних серверах і ідеально підходить, якщо у вас багато навчальних даних.
- Боткіт: Належить Microsoft, але ліцензований MIT, це інструмент, орієнтований на розробників, які хочуть створювати потужні інтеграції на платформах обміну повідомленнями.
- wit.ai: Придбаний Meta, це безкоштовний та дуже надійний варіант для обробки природної мови, особливо якщо ваш бот працюватиме у Facebook Messenger.
- ГлибокийПавлов: Тут ми вступаємо у сферу глибокого навчання. Це ідеальний фреймворк Python для тих, хто хоче реалізувати моделі, такі як BERT, та створити складні діалогові системи.
- Так: Повне рішення, яке не залежить від зовнішніх API та дозволяє розгортати ботів локально за допомогою Docker.
- BotMan.io: Якщо ви шанувальник PHP, то цей інструмент саме для вас. Це, мабуть, найпопулярніший PHP-фреймворк для ботів, який дозволяє вам написати логіку один раз і розгорнути її на кількох каналах.
- Інші цікаві варіанти: Ми маємо OpenDialog, який пропонує дизайнер без коду на PHP; Ботонік, заснований на React та TypeScript для кращого візуального досвіду; Claudia Bot Builderщо спрощує інфраструктуру на AWS; та Боттендерщо оптимізує управління розмовними подіями. Це також підкреслює Голем, фреймворк Python, який використовує універсальний лінгвістичний підхід замість суто статистичного.
Альтернатива без коду: інтелект без програмування
Не всі знають, як програмувати, або мають час возитися з терміналом. Для таких випадків існують конструктори без коду, які використовують інтерфейси перетягування для визначення шляху, яким рухатиметься розмова.
Такі інструменти, як AI Assistant від Ringover або Crisp, дозволяють автоматизувати обслуговування клієнтів та легко збирати потенційних клієнтів. З іншого боку, Typebot — це фантастичний варіант з відкритим кодом, який дозволяє створювати дуже сучасні інтерфейси та інтегрувати їх з Notion або Google Sheets. Якщо ви шукаєте щось, що навчається на ваших власних документах, Chatling ідеально підійде, оскільки він навчає бота безпосередньо з вашого веб-сайту або поширених запитань. Інші рішення, такі як WotNot або Joonbot, більше зосереджені на середовищі B2B та кваліфікації потенційних клієнтів.
Створення власного локального ШІ: Сучасна екосистема
Якщо ви хочете запустити гігантську мовну модель (LLM) на своєму комп'ютері, виграшною комбінацією зараз є Ollama разом з Open WebUI . Ollama виступає в ролі менеджера, який дозволяє вам завантажувати та запускати такі моделі, як Llama 3 або Mistral, без ускладнень. Тож вам не доведеться використовувати термінал для всього, Open WebUI надає вам інтерфейс, ідентичний ChatGPT, з історією чату та пресетами особистості.
Для стабільної роботи та легкого масштабування наполегливо рекомендується використовувати Docker . Упакувавши програму в контейнер, ви уникаєте конфліктів залежностей і робите систему портативною. Для плавного налаштування рекомендується мати щонайменше 16 ГБ оперативної пам'яті та сучасний графічний процесор , оскільки моделі працюють надзвичайно добре при повному використанні відеопам'яті (VRAM), що відповідає вимогам Windows 11 до локального штучного інтелекту.
Виведення бота на новий рівень за допомогою RAG та FastAPI
Локальний чат-бот – це чудово, але іноді він знає лише те, чого навчився під час загального навчання. Щоб зробити його експертом з ваших власних даних, нам потрібно застосувати техніку під назвою RAG (Retrieval Augmented Generation – доповнена генерація пошуку ). По суті, це передбачає надання моделі зовнішньої бази знань (наприклад, ваших нотаток або інструкцій компанії) для ознайомлення перед відповіддю.
Щоб реалізувати це професійно, ми можемо використовувати FastAPI , надшвидкий фреймворк Python, який служить мостом між користувачем та штучним інтелектом. Поряд з FastAPI постачається LlamaIndex , бібліотека, яка витягує текст з ваших документів, індексує його та підключає до моделі Ollama, що спрощує обслуговування великої мовної моделі з вашої локальної робочої станції.
Робочий процес простий: користувач задає запитання через кінцеву точку FastAPI, LlamaIndex шукає відповідну інформацію у ваших локальних файлах і передає її Ollama, яка формує остаточну відповідь виключно на основі цих даних. Таким чином, ви можете перетворити свій ШІ на репетитора з підготовки до іспитів або експерта з правил вашої компанії, просто додавши файли .txt або .pdf до папки.
Наявність локальної системи штучного інтелекту – це найкращий спосіб гарантувати, що конфіденційна інформація не потрапить у чужі руки, та усунути періодичні витрати. Незалежно від того, чи оберете ви потужні фреймворки, такі як Rasa, візуальні інструменти без коду, чи комбінацію Ollama та LlamaIndex для створення RAG-систем, свобода керувати власними знаннями на власному обладнанні – це значний крок вперед у сфері ефективності та цифрової безпеки.
Пристрасний письменник про світ байтів і технологій загалом. Я люблю ділитися своїми знаннями, пишучи, і саме це я буду робити в цьому блозі, показуватиму вам все найцікавіше про гаджети, програмне забезпечення, апаратне забезпечення, технологічні тренди тощо. Моя мета — допомогти вам орієнтуватися в цифровому світі в простий і цікавий спосіб.