Будівництво власного чат-бота з використанням локальних моделей LLM

У сучасний час чат-боти стали невід'ємною частиною багатьох додатків і послуг. Завдяки розвитку технологій мовних моделей (LLM) можливо створювати інтелектуальних асистентів, які можуть відповідати на запитання, вести конверсації та виконувати різні завдання. У цій статті ми розглянемо, як побудувати власного чат-бота, використовуючи локальні моделі LLM.

Введення

Чат-боти, що базуються на мовних моделях, пропонують багато переваг, таких як:

Корисність: Вони можуть відповідати на запитання, надавати інформацію та виконувати завдання.
Гнучкість: Їх можна адаптувати до конкретних потреб і сценаріїв.
Безпека: Використання локальних моделей виключає необхідність передачі даних на зовнішні сервери.

Вибір моделі LLM

Першим кроком є вибір відповідної мовної моделі. Існують багато доступних опцій, таких як:

LLama
Mistral
Falcon

Вибір моделі залежить від ваших потреб, таких як розмір моделі, обчислювальні вимоги та доступність ресурсів.

Встановлення та конфігурація

Після вибору моделі необхідно її встановити та сконфігурувати. Нижче наведено приклад коду для встановлення моделі LLM за допомогою бібліотеки transformers з бібліотеки Hugging Face.

!pip install transformers
!pip install torch

Потім можна завантажити модель:

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)

Створення чат-бота

Тепер, коли ми маємо модель і токенізатор, ми можемо створити простого чат-бота. Нижче наведено приклад коду, який демонструє, як використовувати модель для генерації відповідей на запитання.

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

# Приклад використання
prompt = "Що таке штучний інтелект?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

Оптимізація та адаптація

Аби чат-бот був більш ефективним, його можна адаптувати до конкретних потреб. Наприклад, можна додати механізми управління контекстом, пам'яттю та адаптувати модель до специфічних даних.

Управління контекстом

Можна додати механізми управління контекстом, аби чат-бот міг пам'ятати попередні повідомлення у конверсації.

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

# Приклад використання
prompt = "Що таке штучний інтелект?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

prompt = "Як це працює?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

Адаптація моделі

Можна адаптувати модель до специфічних даних, аби покращити її ефективність у конкретних сценаріях. Цей процес називається fine-tuning.

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()

Впровадження чат-бота

Після створення та адаптації чат-бота його можна впроваджувати в різних додатках. Можна використовувати різні фреймворки, такі як Flask або FastAPI, аби створити API для чат-бота.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

# Запуск сервера
# !uvicorn main:app --reload

Підсумок

Будівництво власного чат-бота з використанням локальних моделей LLM — це процес, який вимагає вибору відповідної моделі, її встановлення та конфігурації, створення чат-бота, оптимізації та впровадження. Завдяки цьому можна створити інтелектуального асистента, який буде відповідати на запитання та виконувати різні завдання.

Пам'ятайте, що цей процес вимагає певних технічних знань та досвіду в програмуванні, але завдяки доступним інструментам і бібліотекам, таким як transformers з бібліотеки Hugging Face, можна значно спростити цей процес.