Aufbau eines eigenen Chatbots mit lokalen LLM-Modellen

In der heutigen Zeit sind Chatbots ein fester Bestandteil vieler Anwendungen und Dienstleistungen. Dank der Entwicklung von Sprachmodellen (LLM) ist es möglich, intelligente Assistenten zu erstellen, die Fragen beantworten, Konversationen führen und verschiedene Aufgaben ausführen können. In diesem Artikel besprechen wir, wie man einen eigenen Chatbot mit lokalen LLM-Modellen erstellt.

Einführung

Chatbots, die auf Sprachmodellen basieren, bieten viele Vorteile, wie z. B.:

• Nützlichkeit: Sie können Fragen beantworten, Informationen bereitstellen und Aufgaben ausführen.
• Anpassbarkeit: Sie können an spezifische Bedürfnisse und Szenarien angepasst werden.
• Sicherheit: Die Verwendung lokaler Modelle eliminiert die Notwendigkeit, Daten an externe Server zu senden.

Auswahl des LLM-Modells

Der erste Schritt besteht darin, ein geeignetes Sprachmodell auszuwählen. Es gibt viele verfügbare Optionen, wie z. B.:

• LLama
• Mistral
• Falcon

Die Auswahl des Modells hängt von Ihren Anforderungen ab, wie z. B. der Modellgröße, den Rechenanforderungen und der Verfügbarkeit von Ressourcen.

Installation und Konfiguration

Nach der Auswahl des Modells muss es installiert und konfiguriert werden. Unten finden Sie einen Beispielcode zur Installation des LLM-Modells mit der Bibliothek transformers von Hugging Face.

!pip install transformers
!pip install torch

Anschließend kann das Modell geladen werden:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

Erstellung des Chatbots

Jetzt, da wir das Modell und den Tokenizer haben, können wir einen einfachen Chatbot erstellen. Unten finden Sie einen Beispielcode, der demonstriert, wie das Modell verwendet wird, um Antworten auf Fragen zu generieren.

def generate_response(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# Beispielhafte Verwendung
prompt = "Was ist künstliche Intelligenz?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

Optimierung und Anpassung

Damit der Chatbot effizienter ist, kann er an spezifische Bedürfnisse angepasst werden. Zum Beispiel können Mechanismen zur Verwaltung des Kontexts, des Gedächtnisses hinzugefügt und das Modell an spezifische Daten angepasst werden.

Verwaltung des Kontexts

Mechanismen zur Verwaltung des Kontexts können hinzugefügt werden, damit der Chatbot frühere Nachrichten in der Konversation speichern kann.

context = ""

def generate_response_with_context(prompt):
    global context
    full_prompt = context + "\n" + prompt
    inputs = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    context = full_prompt + "\n" + response
    return response

# Beispielhafte Verwendung
prompt = "Was ist künstliche Intelligenz?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

prompt = "Wie funktioniert das?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

Anpassung des Modells

Das Modell kann an spezifische Daten angepasst werden, um seine Leistung in bestimmten Szenarien zu verbessern. Dieser Prozess wird als Fine-Tuning bezeichnet.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

Bereitstellung des Chatbots

Nach der Erstellung und Anpassung des Chatbots kann er in verschiedenen Anwendungen bereitgestellt werden. Verschiedene Frameworks wie Flask oder FastAPI können verwendet werden, um ein API für den Chatbot zu erstellen.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post("/generate_response")
def generate_response_endpoint(prompt: str):
    response = generate_response(prompt)
    return {"response": response}

# Starten des Servers
# !uvicorn main:app --reload

Zusammenfassung

Der Aufbau eines eigenen Chatbots mit lokalen LLM-Modellen ist ein Prozess, der die Auswahl eines geeigneten Modells, dessen Installation und Konfiguration, die Erstellung des Chatbots, die Optimierung und die Bereitstellung umfasst. Dadurch kann ein intelligenter Assistent erstellt werden, der Fragen beantwortet und verschiedene Aufgaben ausführt.

Denken Sie daran, dass dieser Prozess einige technische Kenntnisse und Programmiererfahrung erfordert, aber dank der verfügbaren Tools und Bibliotheken wie transformers von Hugging Face kann dieser Prozess erheblich erleichtert werden.