Creazione di un'applicazione di Chatbot personalizzata con RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilizzando Langchain e ChromaDB

Prima di iniziare, assicurati di avere installato Python 3.7+ e pip. Avrai anche bisogno di un ambiente virtuale per gestire le dipendenze del progetto. Si consiglia di utilizzare un ambiente virtuale Python per isolare le dipendenze del progetto. Puoi crearne uno con i seguenti comandi:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Successivamente, installa le librerie necessarie:

pip install langchain chromadb openai tiktoken

Nota: Per utilizzare OpenAI, è necessario avere una chiave API. Assicurati di averla configurata correttamente nel tuo ambiente.

ChromaDB è un database vettoriale che utilizzeremo per archiviare e recuperare gli embeddings dei nostri documenti. Possiamo configurare ChromaDB in-memory per una prototipazione rapida, oppure utilizzare una configurazione persistente per un utilizzo a lungo termine. Per questo tutorial, useremo la modalità in-memory.

Il primo passo è caricare e preparare i dati che il chatbot utilizzerà per rispondere alle domande. Possiamo caricare documenti da diverse fonti, come file di testo, PDF o pagine web, semplicemente indicando il percorso del file o dell'URL. In questo esempio, caricheremo un semplice file di testo.

Creare un file di testo chiamato document.txt con il seguente contenuto (o qualsiasi altro testo desiderato):

Questo è un documento di esempio.
Parla di come costruire un chatbot usando Langchain e ChromaDB.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una tecnica potente per migliorare le risposte dei chatbot.
ChromaDB è un database vettoriale.

Ora, carichiamo il documento e creiamo gli embeddings utilizzando Langchain:

Ora siamo pronti per implementare il chatbot. Creeremo un indice vettoriale utilizzando ChromaDB, caricheremo i documenti, creeremo gli embeddings e definiremo una catena Langchain per rispondere alle domande.

Ecco il codice completo:

Salva il codice come chatbot.py ed eseguilo con:

python chatbot.py

Il chatbot ti chiederà di inserire una domanda. Prova a chiedere qualcosa relativo al contenuto del file document.txt. Ad esempio:

Qual è una tecnica potente per migliorare le risposte dei chatbot?

Il chatbot dovrebbe rispondere con una risposta basata sulle informazioni contenute nel documento.

• --persist_directory: Specifica la directory in cui salvare il database vettoriale ChromaDB. Se non specificata, ChromaDB verrà eseguito in-memory. Esempio: --persist_directory="./chroma_db". Nota: l'utilizzo di una directory persistente consente di salvare gli embeddings su disco per un utilizzo futuro.
• --embedding_model: Specifica il modello di embedding da utilizzare. Valori possibili: openai, huggingface. Esempio: --embedding_model="huggingface". Nota: l'utilizzo di Hugging Face richiede l'installazione della libreria sentence-transformers.
• --document_path: Specifica il percorso del file di documento da caricare. Esempio: --document_path="./my_document.txt". Nota: È possibile specificare più file.

Un chatbot ben progettato deve essere in grado di gestire situazioni in cui non è in grado di rispondere a una domanda. Ecco alcune strategie:

• Messaggio di fallback: Implementare un messaggio di fallback chiaro e informativo che indica all'utente che il chatbot non ha trovato una risposta appropriata. Ad esempio: "Mi dispiace, non ho trovato informazioni pertinenti per la tua domanda. Riprova con una formulazione diversa."
• Suggerimenti di riformulazione: Suggerire all'utente di riformulare la domanda in modo più specifico o di utilizzare parole chiave diverse.
• Reindirizzamento a una risorsa umana: Offrire all'utente la possibilità di essere reindirizzato a un operatore umano o a un sistema di supporto dedicato.
• Logging delle domande irrisolte: Registrare le domande a cui il chatbot non è riuscito a rispondere per analizzarle e migliorare la base di conoscenza del chatbot in futuro.

Ad esempio, si potrebbe aggiungere questa logica nel codice Python:

if response:
    print(response)
else:
    print("Mi dispiace, non ho trovato una risposta alla tua domanda.")

In questo tutorial, hai imparato come creare un chatbot personalizzato con RAG utilizzando Langchain e ChromaDB. Hai visto come caricare e preparare i dati, creare embeddings vettoriali e definire una catena Langchain per rispondere alle domande. Questo è un punto di partenza per la creazione di applicazioni di chatbot più complesse e potenti. Ora che hai una solida base, sperimenta con diverse fonti di dati, modelli linguistici e tecniche di ottimizzazione per migliorare ulteriormente le prestazioni del tuo chatbot. Quali altri tipi di domande vorresti che il tuo chatbot fosse in grado di gestire? Quali altre fonti di dati potresti integrare per ampliare le sue conoscenze?