Ngày nay, hầu hết chúng ta sử dụng trí tuệ nhân tạo thông qua các trang web hoặc ứng dụng gửi dữ liệu của chúng ta đến các máy chủ từ xa. Mặc dù tiện lợi, điều này đặt ra một vấn đề. vấn đề nan giải nghiêm trọng về quyền riêng tư Và điều đó khiến chúng ta bị ràng buộc bởi các gói đăng ký hàng tháng có thể rất tốn kém. May mắn thay, hệ sinh thái mã nguồn mở đã vượt qua được sự điên rồ này, và giờ đây hoàn toàn khả thi để xây dựng một bộ não kỹ thuật số trên máy tính của chính chúng ta, mà không cần một byte nào rời khỏi máy tính.
Nếu bạn thích ý tưởng có một trợ lý không theo dõi bạn, không tính phí và có thể tùy chỉnh theo ý thích, thì bạn đã đến đúng nơi. Hãy cùng phân tích chi tiết từ đầu... các nền tảng mạnh mẽ hơn cho các nhà phát triển Từ những giải pháp đơn giản mà bạn không cần viết một dòng mã nào, đến các hướng dẫn kỹ thuật dành cho những người muốn tự mình thực hành lập trình.
Các nền tảng mã nguồn mở để phát triển chatbot
Khi nói về phần mềm mã nguồn mở, chúng ta đang đề cập đến các công cụ có mã nguồn công khai, cho phép toàn bộ cộng đồng cùng nhau cải tiến nó và mang lại cho bạn quyền truy cập vào chúng. quyền kiểm soát tuyệt đối đối với hệ thốngĐiều này rất cần thiết nếu bạn muốn dự án của mình có tính minh bạch và hiệu quả.
- botpress: Đây là một lựa chọn rất toàn diện. Nó cho phép bạn tạo các luồng trực quan mà không bị sa lầy vào mã lập trình, mặc dù nó cũng có trình chỉnh sửa JavaScript khi bạn cần thực hiện những việc phức tạp hơn. Nó hoạt động rất tốt với Slack, Telegram và Facebook Messenger.
- Rasa: Đối với những ai đang tìm kiếm một giải pháp chuyên nghiệp, Rasa là viên ngọc quý. Thay vì các quy trình cứng nhắc, nó sử dụng một cách tiếp cận khác. phương pháp tiếp cận dựa trên câu chuyệnHuấn luyện bot bằng các nhật ký hội thoại thực tế. Nó được cài đặt trên máy chủ riêng của bạn và lý tưởng nếu bạn có nhiều dữ liệu huấn luyện.
- Botkit: Thuộc sở hữu của Microsoft nhưng được cấp phép theo giấy phép MIT, đây là một công cụ tập trung vào các nhà phát triển muốn tạo ra các tích hợp mạnh mẽ trên các nền tảng nhắn tin.
- hóm hỉnh.ai: Được Meta mua lại, đây là một lựa chọn miễn phí và rất mạnh mẽ cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt nếu bot của bạn sẽ hoạt động trên Facebook Messenger.
- DeepPavlov: Ở đây chúng ta bước vào lĩnh vực học sâu. Đây là một framework Python lý tưởng dành cho những ai muốn triển khai các mô hình như BERT và tạo ra... hệ thống đối thoại phức tạp.
- Tock: Một giải pháp hoàn chỉnh không phụ thuộc vào API bên ngoài và cho phép bạn triển khai bot cục bộ bằng Docker.
- BotMan.io: Nếu bạn là người yêu thích PHP, đây chính là công cụ dành cho bạn. Đây có lẽ là framework PHP phổ biến nhất dành cho bot, cho phép bạn viết logic một lần và triển khai trên nhiều kênh khác nhau.
- Các tùy chọn thú vị khác: Chúng ta có OpenDialog, cung cấp trình thiết kế không cần lập trình bằng PHP; thực vậtDựa trên React và TypeScript để mang lại trải nghiệm trực quan hơn; Trình tạo Bot của Claudiagiúp đơn giản hóa cơ sở hạ tầng trên AWS; và người đóng chaiĐiều này giúp tối ưu hóa việc quản lý các sự kiện hội thoại. Nó cũng làm nổi bật... Golem, một framework Python sử dụng phương pháp ngôn ngữ học phổ quát thay vì phương pháp thống kê thuần túy.
Giải pháp không cần lập trình: Trí thông minh không cần mã lập trình
Không phải ai cũng biết lập trình hoặc có thời gian để vật lộn với giao diện dòng lệnh. Trong những trường hợp này, có các hàm tạo không cần lập trình, sử dụng các giao diện của... kéo và thả Để xác định hướng đi mà cuộc trò chuyện sẽ theo.
Các công cụ như Trợ lý AI Ringover o Khô teo đi Chúng cho phép bạn tự động hóa dịch vụ khách hàng và thu thập khách hàng tiềm năng một cách dễ dàng. Mặt khác, máy đánh chữ Đây là một lựa chọn mã nguồn mở tuyệt vời cho phép bạn tạo ra các giao diện rất hiện đại và tích hợp chúng với Notion hoặc Google Sheets. Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ có khả năng học hỏi từ chính tài liệu của bạn, Nói chuyện phiếm Giải pháp này lý tưởng vì nó huấn luyện bot trực tiếp từ trang web hoặc phần Câu hỏi thường gặp của bạn. Các giải pháp khác như... không phải o Joonbot Họ tập trung nhiều hơn vào môi trường B2B và việc sàng lọc khách hàng tiềm năng.
Xây dựng trí tuệ nhân tạo cục bộ của riêng bạn: Hệ sinh thái hiện đại
Nếu bạn muốn chạy một mô hình ngôn ngữ khổng lồ (LLM) trên máy tính của mình, sự kết hợp tối ưu hiện nay là: Ollama cùng với Open WebUIOllama đóng vai trò là trình quản lý cho phép bạn tải xuống và chạy các mô hình như Llama 3 hoặc Mistral mà không gặp rắc rối. Vì vậy, bạn không cần phải sử dụng terminal cho mọi thứ, Open WebUI cung cấp cho bạn giao diện giống hệt ChatGPT, với lịch sử trò chuyện và các thiết lập tính cách được cài đặt sẵn.
Để mọi thứ hoạt động ổn định và dễ dàng mở rộng quy mô, tốt nhất nên sử dụng phu bến tàuBằng cách đóng gói ứng dụng vào container, bạn tránh được xung đột phụ thuộc và làm cho hệ thống dễ di chuyển hơn. Để quá trình biên dịch diễn ra suôn sẻ, nên có ít nhất... 16 GB RAM và GPU hiện đại, vì các mô hình có thể bay khi chúng nằm gọn hoàn toàn trong bộ nhớ video (VRAM), đáp ứng được yêu cầu. Các yêu cầu của Windows 11 để sử dụng trí tuệ nhân tạo cục bộ.
Nâng cấp bot lên một tầm cao mới với RAG và FastAPI.
Chatbot cục bộ rất tuyệt, nhưng đôi khi nó chỉ biết những gì đã học được trong quá trình huấn luyện chung. Để biến nó thành chuyên gia về dữ liệu của riêng bạn, chúng ta cần áp dụng một kỹ thuật gọi là... RAG (Retrieval Augmented GenerationVề cơ bản, điều này bao gồm việc cung cấp cho mô hình một cơ sở kiến thức bên ngoài (như ghi chú của bạn hoặc sổ tay công ty) để tham khảo trước khi phản hồi.
Để thực hiện điều này một cách chuyên nghiệp, chúng ta có thể sử dụng API nhanhFastAPI là một framework Python cực nhanh đóng vai trò cầu nối giữa người dùng và trí tuệ nhân tạo. Nó được sử dụng cùng với FastAPI. Llama IndexMột thư viện trích xuất văn bản từ tài liệu của bạn, lập chỉ mục và kết nối nó với mô hình Ollama, giúp việc sử dụng dễ dàng hơn. Cung cấp mô hình ngôn ngữ lớn từ máy trạm cục bộ của bạn.
Quy trình rất đơn giản: người dùng đặt câu hỏi thông qua điểm cuối FastAPI, LlamaIndex sẽ tìm kiếm thông tin. thông tin liên quan trong các tệp cục bộ của bạn và chuyển tiếp thông tin đó cho Ollama, người sẽ soạn thảo câu trả lời cuối cùng dựa hoàn toàn vào dữ liệu đó. Bằng cách này, bạn có thể biến AI của mình thành gia sư luyện thi hoặc chuyên gia về quy định của công ty chỉ bằng cách thêm các tệp .txt hoặc .pdf vào một thư mục.
Việc sở hữu một hệ thống AI cục bộ là cách tốt nhất để đảm bảo thông tin nhạy cảm không rơi vào tay kẻ xấu và loại bỏ các chi phí phát sinh. Cho dù lựa chọn các framework mạnh mẽ như Rasa, các công cụ trực quan không cần lập trình, hay sự kết hợp giữa Ollama và LlamaIndex để tạo ra các hệ thống RAG, sự tự do trong việc... quản lý kiến thức của riêng bạn Việc tự quản lý phần cứng là một bước tiến vượt bậc về hiệu quả và bảo mật kỹ thuật số.
Người viết đam mê về thế giới byte và công nghệ nói chung. Tôi thích chia sẻ kiến thức của mình thông qua viết lách và đó là những gì tôi sẽ làm trong blog này, cho bạn thấy tất cả những điều thú vị nhất về tiện ích, phần mềm, phần cứng, xu hướng công nghệ, v.v. Mục tiêu của tôi là giúp bạn điều hướng thế giới kỹ thuật số một cách đơn giản và thú vị.