Nell'era digitale in cui viviamo, i dati sono il nuovo petrolio. Ma come possiamo sfruttare al meglio questo prezioso tesoro? La risposta risiede nell'intelligenza artificiale e, in particolare, nei chatbot alimentati dai vostri stessi dati. Immaginate di avere un assistente virtuale in grado di rispondere a qualsiasi domanda sui vostri dati, fornendo informazioni immediate e accurate. Non è più fantascienza, ma una realtà a portata di mano grazie a strumenti come LangChain e OpenAI.
In questa guida dettagliata, vi guideremo passo dopo passo nella creazione di un chatbot alimentato dai vostri dati CSV utilizzando LangChain e il potente modello di linguaggio di OpenAI. Che tu sia un esperto di tecnologia o un semplice appassionato, scoprirai come sfruttare al massimo il potenziale dei tuoi dati in modo semplice ed efficiente.
Il valore di mercato di queste soluzioni è enorme e in costante crescita. Secondo un recente rapporto di Grand View Research, il mercato globale dei chatbot dovrebbe raggiungere i 102,36 miliardi di dollari entro il 2028, con un tasso di crescita annuale composto del 23,5%. Questo dimostra l'importanza cruciale di rimanere all'avanguardia in questo settore.
Tuttavia, l'esempio che presenteremo in questa guida è solo un assaggio delle potenzialità di LangChain e OpenAI. Se desiderate soluzioni più avanzate e personalizzate, il team di Intelligenza Artificiale Italia è pronto ad assistere le vostre esigenze specifiche.
Tecnologie Chiave per creare un Assistente AI connesso a dei dati
Prima di iniziare, è fondamentale comprendere le quattro tecnologie chiave che utilizzeremo in questa guida:
OpenAI: Un provider di modelli di linguaggio all'avanguardia, come GPT-3, che offrono capacità di elaborazione del linguaggio naturale di livello umano. Il loro modello sarà il motore che alimenterà il nostro chatbot.
Faiss: Una libreria efficiente per la ricerca di similitudini approssimative e la creazione di vettori di embedding dai dati. Questa ci permetterà di trovare rapidamente le informazioni più rilevanti nei nostri dati CSV.
Streamlit: Un framework Python per creare applicazioni web interattive con facilità. Utilizzeremo Streamlit per creare un'interfaccia utente intuitiva e accattivante per il nostro chatbot.
LangChain: Una libreria Python che semplifica l'integrazione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni come quelli di OpenAI. LangChain fungerà da collante, collegando tutte le altre componenti per creare un agente conversazionale potente e flessibile.
Nei paragrafi successivi, esploreremo in dettaglio ciascuna di queste tecnologie e il loro ruolo nel processo di creazione del chatbot. Preparatevi a immergervi in un viaggio emozionante che trasformerà i vostri dati in un assistente virtuale intelligente e intuitivo.
Guida Step by Step per creare il nostro Chatbot AI per parlare con i nostri dati csv
L'obiettivo finale di questo progetto è creare un assistente virtuale interattivo, in grado di comprendere e rispondere alle vostre domande in modo intelligente e contestualizzato, attingendo direttamente dalle informazioni contenute nei vostri dataset. Immaginate di avere un esperto sempre a portata di mano, pronto a fornirvi intuizioni approfondite sui vostri dati con la stessa naturalezza di una conversazione umana.
Il percorso che seguiremo per raggiungere questo traguardo si articola in diversi passaggi cruciali, che esploreremo passo dopo passo:
Integrazione del Modello di Linguaggio: Il cuore pulsante del nostro chatbot sarà un potente modello di linguaggio fornito da OpenAI, noto per le sue straordinarie capacità di elaborazione del linguaggio naturale. Questo modello agirà come un interprete intelligente, comprendendo le vostre domande e formulando risposte coerenti e contestualizzate.
Vettorizzazione dei Dati: Per consentire al nostro chatbot di accedere rapidamente alle informazioni rilevanti, utilizzeremo Faiss, una libreria efficiente per la ricerca di similitudini approssimative. Questa tecnologia ci permetterà di trasformare i vostri dati CSV in vettori di embedding, facilitando la ricerca e il recupero delle informazioni più pertinenti.
Creazione del Vectorstore: Una volta vettorizzati i dati, li integreremo in un Vectorstore, una struttura dati ottimizzata per la ricerca di similitudini. Questo componente fondamentale consentirà al nostro chatbot di trovare rapidamente le informazioni più rilevanti per rispondere alle domande degli utenti.
Sviluppo dell'Interfaccia Utente: Per rendere il nostro chatbot facilmente accessibile e intuitivo da utilizzare, creeremo un'interfaccia utente accattivante utilizzando Streamlit, un framework Python per applicazioni web interattive. Questa interfaccia sarà il punto di contatto tra gli utenti e il nostro assistente virtuale.
Integrazione di LangChain: LangChain sarà il collante che terrà insieme tutte le componenti del nostro progetto. Questa potente libreria Python ci consentirà di integrare facilmente il modello di linguaggio di OpenAI, il Vectorstore e l'interfaccia utente, creando un agente conversazionale flessibile e altamente personalizzabile.
Durante questo percorso, esploreremo esempi concreti, forniremo suggerimenti pratici e affronteremo le sfide comuni che potrebbero sorgere. Non esitate a porre domande o a condividere le vostre esperienze: insieme, creeremo un assistente virtuale unico e adattato alle vostre esigenze specifiche.
Step 1, importiamo le dipendenze del nostro chatbot
Prima di tuffarci nel codice, è importante sottolineare che la versione che presenteremo è semplificata per facilitarne la comprensione. Tuttavia, questa versione è pienamente funzionante e pronta per essere implementata. Per coloro che desiderano accedere a una versione più avanzata e ottimizzata del chatbot, completa di funzionalità aggiuntive e ottimizzazioni per ridurre i costi dell'API di OpenAI, vi invitiamo a templicemente testare l'app su https://robby-chatbot.streamlit.app/Robby-Sheet_(beta).
Iniziamo installando le librerie necessarie per il nostro chatbot. Questi componenti fondamentali ci consentiranno di integrare facilmente il modello di linguaggio di OpenAI, creare un'interfaccia utente accattivante, gestire i dati CSV e implementare efficienti tecniche di ricerca delle informazioni. Eseguite semplicemente il seguente comando:
pip install streamlit streamlit_chat langchain openai faiss-cpu tiktokenUna volta installate le librerie, importiamole nel nostro script Python:
import streamlit as st
from streamlit_chat import message
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
from langchain.vectorstores import FAISS
import tempfileIl prossimo passo cruciale sarà chiedere all'utente di inserire la propria chiave API di OpenAI e di caricare il file CSV su cui il chatbot sarà basato. Se desiderate testare il chatbot a un costo ridotto, potete utilizzare il file CSV di esempio fishfry-locations.csv, che contiene informazioni sulle località di pesca.
Step 2, Creiamo il nostro Vector Store
Utilizzando le potenti funzionalità offerte da LangChain e OpenAI, daremo vita a un assistente virtuale in grado di comprendere e rispondere alle vostre domande in modo naturale e contestualizzato.
Una volta caricato il file CSV dall'utente, utilizzeremo la classe CSVLoader di LangChain per suddividere il file in righe uniche. Questo processo ci permette di preparare i dati per la successiva fase di vettorizzazione. Ecco come viene eseguito:
if uploaded_file:
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as tmp_file:
tmp_file.write(uploaded_file.getvalue())
tmp_file_path = tmp_file.name
loader = CSVLoader(file_path=tmp_file_path, encoding="utf-8", csv_args={
'delimiter': ','})
data = loader.load()La classe CSVLoader di LangChain ci consente di suddividere il file CSV in righe uniche, come possiamo vedere visualizzando il contenuto dei dati:
st.write(data)Questo passaggio cruciale ci permette di fornire le righe del file al nostro vectorstore (FAISS) utilizzando gli embedding di OpenAI. Gli embedding consentono di trasformare le parti tagliate dal CSVLoader in vettori, che rappresentano quindi un indice basato sul contenuto di ciascuna riga del file fornito.
Nella pratica, quando l'utente effettua una query, verrà eseguita una ricerca nel vectorstore e gli indici corrispondenti migliori verranno restituiti al modello di linguaggio, che riformulerà il contenuto degli indici trovati per fornire una risposta formattata all'utente. Vi consigliamo di approfondire la vostra comprensione dei concetti di vectorstore ed embedding per una migliore comprensione.
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(data, embeddings)Successivamente, aggiungiamo la ConversationalRetrievalChain fornendole il modello di chat desiderato (gpt-3.5-turbo o gpt-4) e il vectorstore FAISS che memorizza il nostro file trasformato in vettori da OpenAIEmbeddings(). Questa catena ci permette di avere un chatbot con memoria, affidandosi a un vectorstore per trovare informazioni rilevanti dal nostro documento.
chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm=ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name='gpt-3.5-turbo'),
retriever=vectorstore.as_retriever())Infine, una funzione cruciale ci consente di fornire la domanda dell'utente e la cronologia della conversazione a ConversationalRetrievalChain per generare la risposta del chatbot.
Ottimo lavoro fin qui! Ora passiamo all'ultima fase cruciale del nostro progetto: integrare il potente agente conversazionale che abbiamo creato in un'interfaccia utente accattivante e user-friendly.
Step 3, Crea un'Interfaccia Utente Coinvolgente con Streamlit
Streamlit è un framework Python che semplifica notevolmente la creazione di applicazioni web interattive. Grazie a questa tecnologia, potremo offrire ai nostri utenti un'esperienza fluida e piacevole nell'interazione con il nostro chatbot alimentato dai loro dati CSV.
La variabile st.session_state['history'] memorizza la cronologia della conversazione dell'utente mentre si trova sul sito Streamlit. Questa funzionalità è fondamentale per consentire al nostro agente di mantenere il contesto e fornire risposte coerenti e contestualizzate. Ecco come implementiamo questa caratteristica:
def conversational_chat(query):
result = chain({"question": query,
"chat_history": st.session_state['history']})
st.session_state['history'].append((query, result["answer"]))
return result["answer"]Successivamente, inizializziamo la sessione del chatbot creando st.session_state['history'] e i primi messaggi visualizzati nella chat. La lista ['generated'] corrisponde alle risposte del chatbot, mentre ['past'] corrisponde ai messaggi forniti dall'utente. Questi contenitori non sono essenziali, ma aiutano a migliorare l'interfaccia utente posizionando l'area di input dell'utente sotto i messaggi di chat.
if 'history' not in st.session_state:
st.session_state['history'] = []
if 'generated' not in st.session_state:
st.session_state['generated'] = ["Ciao! Fai pure qualsiasi domanda su " + uploaded_file.name + " 🤗"]
if 'past' not in st.session_state:
st.session_state['past'] = ["Ehi! 👋"]
# Contenitore per la cronologia della chat
response_container = st.container()
# Contenitore per l'input di testo dell'utente
container = st.container()Ora che session.state e i contenitori sono configurati, possiamo impostare la parte dell'interfaccia utente che consente all'utente di inserire e inviare la loro domanda alla nostra funzione conversational_chat con la domanda dell'utente come argomento.
with container:
with st.form(key='my_form', clear_on_submit=True):
user_input = st.text_input("Query:", placeholder="Parla dei tuoi dati CSV qui: (:", key='input')
submit_button = st.form_submit_button(label='Invia')
if submit_button and user_input:
output = conversational_chat(user_input)
st.session_state['past'].append(user_input)
st.session_state['generated'].append(output)Questa ultima parte consente di visualizzare i messaggi dell'utente e del chatbot sul sito Streamlit utilizzando il modulo streamlit_chat.
if st.session_state['generated']:
with response_container:
for i in range(len(st.session_state['generated'])):
message(st.session_state["past"][i], is_user=True, key=str(i) + '_user', avatar_style="big-smile")
message(st.session_state["generated"][i], key=str(i), avatar_style="thumbs")Con questi passaggi, abbiamo creato un'interfaccia utente intuitiva e coinvolgente che permette agli utenti di interagire con il nostro chatbot in modo naturale e fluido. Ora possono porre domande sui loro dati CSV e ricevere risposte accurate e contestualizzate grazie al potente motore di elaborazione del linguaggio naturale alimentato da LangChain e OpenAI.
Non dimentichiamo: se desideri apportare miglioramenti a questo chatbot o esplorare soluzioni più avanzate, il team di Intelligenza Artificiale Italia è sempre a tua disposizione per guidarti in questo affascinante percorso nell'Intelligenza Artificiale.
Esegui il tuo Chatbot su Dati CSV con Streamlit
Dopo aver costruito il codice necessario per creare un chatbot su dati CSV utilizzando LangChain e OpenAI, è arrivato il momento di metterlo in esecuzione con Streamlit. Questo passaggio cruciale ci permetterà di visualizzare e interagire con il nostro assistente virtuale in un'interfaccia utente interattiva e intuitiva.
Per eseguire il chatbot, segui questi semplici passaggi:
Salva il codice in un file Python: Assicurati di aver salvato l'intero codice che abbiamo sviluppato in un file con estensione .py, ad esempio chatbot_csv.py.
Esegui il file con Streamlit: Apri un terminale o un prompt dei comandi, naviga nella directory in cui si trova il file chatbot_csv.py e digita il seguente comando: Copy code streamlit run chatbot_csv.py Questo comando avvierà l'applicazione Streamlit e aprirà automaticamente una finestra del browser con l'interfaccia utente del nostro chatbot.
Interagisci con il chatbot: Nell'interfaccia utente, avrai l'opportunità di caricare il tuo file CSV e di inserire la tua chiave API di OpenAI. Una volta completati questi passaggi, potrai iniziare a porre domande al tuo chatbot sui dati contenuti nel file CSV. L'agente risponderà in modo intelligente, attingendo dalle informazioni presenti nel dataset.
Sperimenta e personalizza: Non esitare ad esplorare le diverse funzionalità del chatbot, a provare diversi tipi di domande e a personalizzare l'esperienza in base alle tue esigenze specifiche. Ricorda che questa è solo una base di partenza e che il potenziale di LangChain e OpenAI è praticamente illimitato.
Conclusioni: Esplora le Infinite Possibilità dell'IA con Intelligenza Artificiale Italia
Congratulazioni! Hai appena creato un chatbot alimentato dai tuoi dati CSV, sfruttando il potere di LangChain e OpenAI. Questo progetto è solo un assaggio delle straordinarie opportunità offerte dall'Intelligenza Artificiale nel mondo dei dati e delle informazioni.
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