अपने स्थानीय LLM मॉडल का उपयोग करके एक चैटबॉट बनाना

आज के समय में चैटबॉट्स कई एप्लिकेशन्स और सेवाओं का एक अनिवार्य हिस्सा बन गए हैं। भाषा मॉडल्स (LLM) के विकास के कारण, हम बुद्धिमान सहायक बनाना संभव है जो प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, संवाद कर सकते हैं और विभिन्न कार्यों को पूरा कर सकते हैं। इस लेख में, हम स्थानीय LLM मॉडल्स का उपयोग करके अपने चैटबॉट को बनाने के बारे में चर्चा करेंगे।

परिचय

भाषा मॉडल्स पर आधारित चैटबॉट्स कई फायदे प्रदान करते हैं, जैसे:

• उपयोगिता: वे प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, जानकारी प्रदान कर सकते हैं और कार्य कर सकते हैं।
• अनुकूलन: उन्हें विशिष्ट आवश्यकताओं और सीनारियों के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।
• सुरक्षा: स्थानीय मॉडल्स का उपयोग करके बाहरी सर्वरों को डेटा भेजने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

LLM मॉडल का चयन

पहली कदम एक उपयुक्त भाषा मॉडल का चयन करना है। कई विकल्प उपलब्ध हैं, जैसे:

• LLama
• Mistral
• Falcon

मॉडल का चयन आपकी आवश्यकताओं पर निर्भर करता है, जैसे मॉडल का आकार, कंप्यूटिंग आवश्यकताएं और संसाधनों की उपलब्धता।

स्थापना और कॉन्फ़िगरेशन

मॉडल का चयन करने के बाद, उसे स्थापित और कॉन्फ़िगर करना होगा। नीचे Hugging Face के transformers लाइब्रेरी का उपयोग करके LLM मॉडल को स्थापित करने के लिए एक उदाहरण कोड दिया गया है।

!pip install transformers
!pip install torch

फिर आप मॉडल को लोड कर सकते हैं:

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)

चैटबॉट बनाना

अब जब हमारे पास मॉडल और टोकनाइज़र है, हम एक सरल चैटबॉट बना सकते हैं। नीचे एक उदाहरण कोड दिया गया है जो दिखाता है कि मॉडल को प्रश्नों के उत्तर उत्पन्न करने के लिए कैसे उपयोग किया जा सकता है।

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

# उदाहरण उपयोग
prompt = "क्या है कृत्रिम बुद्धिमत्ता?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

अनुकूलन और समायोजन

चैटबॉट को अधिक प्रभावी बनाने के लिए, उसे विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार समायोजित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप कंटेक्स्ट प्रबंधन, मेमोरी मेकेनिज्म जोड़ सकते हैं और मॉडल को विशिष्ट डेटा के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।

कंटेक्स्ट प्रबंधन

आप कंटेक्स्ट प्रबंधन मेकेनिज्म जोड़ सकते हैं ताकि चैटबॉट संवाद में पिछले संदेशों को याद रख सके।

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

# उदाहरण उपयोग
prompt = "क्या है कृत्रिम बुद्धिमत्ता?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

prompt = "यह कैसे काम करता है?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

मॉडल अनुकूलन

आप मॉडल को विशिष्ट डेटा के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं ताकि उसके प्रदर्शन को विशिष्ट सीनारियों में सुधारा जा सके। इस प्रक्रिया को फाइन-ट्यूनिंग कहा जाता है।

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()

चैटबॉट डिप्लॉयमेंट

चैटबॉट बनाने और अनुकूलित करने के बाद, आप इसे विभिन्न एप्लिकेशन्स में डिप्लॉय कर सकते हैं। आप Flask या FastAPI जैसे विभिन्न फ्रेमवर्क का उपयोग कर सकते हैं ताकि चैटबॉट के लिए एक API बनाया जा सके।

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

# सर्वर चलाना
# !uvicorn main:app --reload

सारांश

स्थानीय LLM मॉडल्स का उपयोग करके अपने चैटबॉट को बनाने की प्रक्रिया एक उपयुक्त मॉडल का चयन, उसकी स्थापना और कॉन्फ़िगरेशन, चैटबॉट बनाना, अनुकूलन और डिप्लॉयमेंट शामिल है। इसके माध्यम से, आप एक बुद्धिमान सहायक बना सकते हैं जो प्रश्नों का उत्तर देगा और विभिन्न कार्य करेगा।

याद रखें कि इस प्रक्रिया के लिए कुछ तकनीकी ज्ञान और प्रोग्रामिंग में अनुभव की आवश्यकता होती है, लेकिन Hugging Face के transformers लाइब्रेरी जैसे उपलब्ध उपकरणों और लाइब्रेरी के माध्यम से इस प्रक्रिया को काफी सरल बनाया जा सकता है।