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使用大模型實現(xiàn)一個聊天機(jī)器人思路以及困難點 原創(chuàng)

發(fā)布于 2024-12-9 09:54
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?“ 聊天機(jī)器人看著是一個很簡單的功能,但能把聊天機(jī)器人做好卻不是一件簡單的事”

在大模型的眾多應(yīng)用中,聊天機(jī)器人可以說是其中比較簡單,也是擁有眾多應(yīng)用場景的一個功能;從技術(shù)的角度來說,聊天機(jī)器人的實現(xiàn)很簡單,但其實也很復(fù)雜。

那到底怎么實現(xiàn)一個聊天機(jī)器人呢?

聊天機(jī)器人的實現(xiàn)

對很多學(xué)習(xí)大模型技術(shù)的人來說,可能聊天機(jī)器人就是你的第一個實操項目;原因就是其實現(xiàn)起來比較簡單,從技術(shù)實現(xiàn)來看只需要使用大模型服務(wù)商提供的SDK或者API接口就可以實現(xiàn)一個聊天機(jī)器人的功能。

比如說阿里通義千問提供的基于API實現(xiàn)的對話功能代碼:

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.nio.charset.StandardCharsets;


import com.google.gson.Gson;


public class Main {


    static class Message {
        String role;
        String content;


        public Message(String role, String content) {
            this.role = role;
            this.content = content;
        }
    }


    static class RequestBody {
        String model;
        Message[] messages;


        public RequestBody(String model, Message[] messages) {
            this.model = model;
            this.messages = messages;
        }
    }


    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 創(chuàng)建請求體
            RequestBody requestBody = new RequestBody(
                    "qwen-plus",
                    new Message[] {
                            new Message("system", "You are a helpful assistant."),
                            new Message("user", "你是誰?")
                    }
            );


            // 將請求體轉(zhuǎn)換為 JSON
            Gson gson = new Gson();
            String jsonInputString = gson.toJson(requestBody);


            // 創(chuàng)建 URL 對象
            URL url = new URL("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions");
            HttpURLConnection httpURLConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();


            // 設(shè)置請求方法為 POST
            httpURLConnection.setRequestMethod("POST");
            httpURLConnection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json; utf-8");
            httpURLConnection.setRequestProperty("Accept", "application/json");


            // 若沒有配置環(huán)境變量,請用百煉API Key將下行替換為:String apiKey = "sk-xxx";
            String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");
            String auth = "Bearer " + apiKey;
            httpURLConnection.setRequestProperty("Authorization", auth);


            // 啟用輸入輸出流
            httpURLConnection.setDoOutput(true);


            // 寫入請求體
            try (OutputStream os = httpURLConnection.getOutputStream()) {
                byte[] input = jsonInputString.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
                os.write(input, 0, input.length);
            }


            // 獲取響應(yīng)碼
            int responseCode = httpURLConnection.getResponseCode();
            System.out.println("Response Code: " + responseCode);


            // 讀取響應(yīng)體
            try (BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(httpURLConnection.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8))) {
                StringBuilder response = new StringBuilder();
                String responseLine;
                while ((responseLine = br.readLine()) != null) {
                    response.append(responseLine.trim());
                }
                System.out.println("Response Body: " + response);
            }


        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            System.exit(0);
        }
    }
}

代碼看起來是不是很簡單,主要就兩個角色system和user;有些模型可能是三個角色,還一個是assistant的角色。

為了更好的使用大模型,因此需要一個system角色來定義大模型所扮演的角色,它可以是一名工程師,也可以是一名科學(xué)家;用戶可以根據(jù)自己的需求來定義大模型的角色。

而由于大模型沒有記憶功能,因此就需要通過會話的方式,把聊天的記錄輸入到大模型中,這樣就可以讓大模型在一個固定的上下文中聊天,這樣有助于大模型更好地理解用戶的意圖。所以,一般在實際應(yīng)用場景中,每次都會攜帶前面多輪會話的內(nèi)容到大模型中。

而在與前端的交互中,一般有兩種選擇,一種是等大模型完全回復(fù)完畢,然后把所有內(nèi)容一起返回給前端;另一種是采用流式返回的方式,把大模型回復(fù)的內(nèi)容一點一點的響應(yīng)給前端,就是我們常見的打字機(jī)的效果。

當(dāng)然,上面這些只是實現(xiàn)一個簡單聊天機(jī)器人的功能;看起來很簡單,實現(xiàn)起來也很簡單,但聊天機(jī)器人真的有那么簡單嗎? 

使用大模型實現(xiàn)一個聊天機(jī)器人思路以及困難點-AI.x社區(qū)

聊天機(jī)器人的應(yīng)用場景最常見的就是智能客服,但思考一下實現(xiàn)一個能夠滿足企業(yè)需求的智能客服真的有這么簡單嗎? 

首先使用大模型實現(xiàn)智能客服要面臨著大模型存在的幾個問題,首先就是知識不足的問題;假如你們公司是一個做傳統(tǒng)制造的企業(yè),如果只是使用第三方大模型服務(wù)商提供的能力,能滿足你們的需求嗎?簡單來說,大模型能理解你們的行業(yè)內(nèi)的知識嗎?

答案當(dāng)然是否定的。

因此,面臨著這種知識不足的問題,應(yīng)該怎么解決?Ok,如果對RAG技術(shù)有了解的人可能會說,這個簡單直接用RAG技術(shù)就能解決這個問題了。

但首先使用RAG技術(shù)打造一個你們行業(yè)內(nèi)的知識庫系統(tǒng),難度大不大?其次,如果是醫(yī)療,高精尖的企業(yè)生產(chǎn),在這種場景下不能有一絲一毫的錯誤;任何微小的錯誤都可能引起人命關(guān)天的事故,那么這個問題應(yīng)該怎么解決? 

畢竟大模型目前為止還無法做到完全的正確性,甚至很多時候都會抽風(fēng)。

其次,如果客戶想了解一些當(dāng)前市面上最新的信息,你的智能客服是否能及時主動的搜索網(wǎng)絡(luò)中的消息,還是說要人工每天收集消息輸入到你的知識庫中?

使用大模型實現(xiàn)一個聊天機(jī)器人思路以及困難點-AI.x社區(qū)

其實對于這種問題有兩種解決方案,第一種是異步方式,使用爬蟲工具每天從網(wǎng)絡(luò)中搜索信息并輸入到知識庫中;另一種是使用AI Agent技術(shù),讓大模型自己調(diào)用網(wǎng)絡(luò)搜索工具實時搜索消息。

而這只是簡單的聊天對話功能,如果想提供更好的體驗方式,比如語音客服,是不是還需要切入TTS(TEXT-TO-SPEECH 文本轉(zhuǎn)語音)功能;而且能夠根據(jù)不同的角色切換不同的聲音。

而且,在某些場景下還可以把AIGC的能力集成到智能客服中,比如說幫用戶梳理文檔,設(shè)計流程,以及提供部分案例等。

因此,一個簡單的聊天機(jī)器人遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有看到的那么簡單,其背后可能需要一個龐大的系統(tǒng)在做支撐。

?

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者:DFires

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/YZumIdQ1luuYyUK4dw4UXA??

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