【langchain实战】开源项目-RasaGPT
2023-12-13 04:00:19
1、概述
? ? RasaGpt是一个建立在
Rasa
和
Langchain
之上的没有显示界面的LMM聊天机器人平台。它是一个Rasa和Telegram这种利用像Langchain这样的LMM库进行索引、检索和上下文注入的样板及参考实现。
1.1 什么是rasa
? ? ? Rasa is an open source (Python) machine learning framework to automate text- and voice-based conversations: NLU, dialogue management, connect to Slack, Facebook, and more - Create chatbots and voice assistants? ??
Rasa
?is a very popular (dare I say de facto?) and easy-enough to use chatbot framework with built in NLU ML pipelines that are obsolete and a conceptual starting point for a reimagined chatbot framework in a world of LLMs.
1.2 选择RasaGPT的原因
? ? RasaGpt开箱即用。很多实现细节都已经处理好了,你不需要自己动手,包括:
-
使用FastAPI创建你自己的专有bot端点,包括文档上传和“训练”流程。
-
如何将Langchain/LlamaIndex和Rasa集成。
-
与LLM库的库冲突和元数据传递。
-
支持在MacOS上运行Rasa的Docker化。
-
通过ngrok实现与聊天机器人的反向代理。
-
使用你自己的定制模式的pgvector,而不是使用Langchain高度偏见的PGVector类。
-
在Rasa和你自己的后端/应用程序之间添加多租户(Rasa本身不支持此功能)、会话和元数据。
2、快速安装
? ? ? ? 注意非 macOS 用户:
?如果您正在使用 Linux 或 Windows,docker镜像需要
khalosa/rasa-aarch64:3.5.2
?更改为?
rasa/rasa:latest
,具体操作在?
docker-compose.yml 的第64行
?和?
此处操作的 actions Dockerfile 的第1行。
# 获取代码
git clone https://github.com/paulpierre/RasaGPT.git
cd RasaGPT
## 设置.env文件
cp .env-example .env
# 编辑您的.env文件并添加所有必要的凭证
make install
? ? 遇到问题:
? ??
?
ailed to solve with frontend dockerfile.v0: failed to create LLB definition: unexpected status code [manifests 3.8-slim]: 403 Forbidden
ERROR: Service 'rasa-credentials' failed to build : Build failed
make[2]: *** [rasa-start] Error 1
make[1]: *** [rasa-train] Erro
? ?解决方案:
Docker的安装过程大致分为以下步骤:
1.检查是否有.env文件可用
2.使用[pgvector](GitHub - pgvector/pgvector: Open-source vector similarity search for Postgres)初始化数据库
3.数据库模型创建数据库模式
4.训练Rasa模型,使其准备好运行
5.使用Rasa设置ngrok,以便Telegram具有回复您的API服务器的Webhook
6.设置Rasa actions服务器,以便Rasa可以与RasaGPT API进行通信
7.使用seed.py将数据库填充有虚拟数据
4、RasaGPT特性
4.1 完整应用程序和 API
-
LLM 使用 Langchain 对任意语料库进行“学习”?通过?FastAPI上传文档并进行“训练”
-
支持文档版本控制,上传时自动执行“重新训练”
-
可通过?FastAPI和?SQLModel自定义异步端点和数据库模型
-
机器人可确定是否需要人工干预
-
机器人可根据用户问题和响应自动生成标签
-
包含完整的 API 文档,包括?Swagger?和?Redoc?包含?PGAdmin,以便您浏览数据库
-
自动在启动时生成?Ngrok端点,因此始终可以通过?https://t.me/yourbotname?访问您的机器人
-
利用 Postgres 自带的功能和?pgvector?实现嵌入式相似度搜索
-
包含?虚拟数据,供您进行测试和实验?无限多的用例,包括帮助台、客户支持、测验、电子学习、地下城与巨龙等
4.2 Rasa 集成
基于?Rasa构建,这是聊天平台开源的黄金标准?支持 MacOS M1/M2,使用 Docker (标准 Rasa 镜像?不支持 MacOS 架构)
支持 Telegram,可轻松集成 Slack、Whatsapp、Line、SMS 等
利用 Huggingface 的 NLU 模型(如 BERT)或使用 Keras、Tensorflow 等库/框架来设置复杂的对话流水线,OpenAI GPT 作为备用方案
4.3 灵活性
利用Langchain扩展语言、记忆等能力
模式支持多租户、会话和数据存储
自定义代理人个性
保存所有聊天记录,并使用所有互动创建嵌入,未来可形成检索策略
自动从知识库语料库和客户反馈中生成嵌入
文章来源:https://blog.csdn.net/xqdd/article/details/134796611
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