Hướng Dẫn Tạo Chatbot Thông Minh Với DeepSeek, LangChain và Elasticsearch
Chào các bạn! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá cách tạo một chatbot thông minh sử dụng DeepSeek, LangChain và Elasticsearch. Nếu bạn là một developer mới vào nghề hoặc chỉ đơn giản là muốn tìm hiểu thêm về cách xây dựng chatbot, thì bài viết này chính là dành cho bạn!
1. Giới Thiệu Về Các Công Nghệ
DeepSeek
DeepSeek là một mô hình AI mạnh mẽ giúp bạn tạo ra các câu trả lời tự động cho các truy vấn của người dùng. Nó có khả năng hiểu ngữ nghĩa và cung cấp phản hồi chính xác dựa trên ngữ cảnh.
LangChain
LangChain là một framework giúp bạn kết nối các mô hình AI với các nguồn dữ liệu khác nhau. Nó cho phép bạn dễ dàng xây dựng các ứng dụng AI phức tạp mà không cần phải lo lắng về việc quản lý các chi tiết kỹ thuật.
Elasticsearch
Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ, cho phép bạn lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Nó rất hữu ích khi bạn cần tìm kiếm thông tin trong một lượng lớn dữ liệu.
2. Cách Hoạt Động Của Chatbot
Chatbot của chúng ta sẽ hoạt động như sau:
- Người dùng nhập truy vấn: Khi người dùng nhập một câu hỏi, chatbot sẽ nhận được thông tin này.
- Tìm kiếm thông tin: Chatbot sẽ sử dụng Elasticsearch để tìm kiếm thông tin liên quan đến truy vấn của người dùng.
- Tạo phản hồi: Sau khi có được thông tin từ Elasticsearch, chatbot sẽ sử dụng DeepSeek để tạo ra một câu trả lời phù hợp.
- Trả lời người dùng: Cuối cùng, chatbot sẽ gửi câu trả lời đến người dùng.
3. Cài Đặt Môi Trường
Trước khi bắt đầu, bạn cần cài đặt một số thư viện cần thiết. Bạn có thể sử dụng pip để cài đặt chúng:
pip install langchain langchain-openai langchain-elasticsearch
4. Xây Dựng Chatbot
Chatbot có tính năng query thông tin từ elasticsearch (ở đây là fulltext search, giúp lựa chọn các bài viết gần với từ khóa người dùng nhất), Dưới đây là mã nguồn cho chatbot của chúng ta:
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_elasticsearch import ElasticsearchRetriever
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
import streamlit as st
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# Khởi tạo biến toàn cục cho tokenizer và model
if 'tokenizer' not in st.session_state:
st.session_state.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fptai/vibert-base-cased")
if 'model' not in st.session_state:
st.session_state.model = AutoModel.from_pretrained("fptai/vibert-base-cased")
# Khởi tạo model cho chatbot
llm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat")
# Khởi tạo PromptTemplate
prompt_template = "Dựa trên thông tin sau: {context}, hãy trả lời câu hỏi: {user_input}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["context", "user_input"], template=prompt_template)
# Hàm để xử lý truy vấn từ người dùng
def handle_user_query(user_input):
# Tạo embedding cho truy vấn
query_embedding = get_embedding(user_input)
# Khởi tạo cấu trúc truy vấn
query_sub = {
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"function_score": {
"query": {
"multi_match": {
"query": user_input,
"fields": ["title^3", "description^2"],
"fuzziness": "AUTO",
"minimum_should_match": "75%"
}
},
"min_score": 0.3
}
}
],
"filter": [],
"should": [],
"must_not": []
}
},
"size": 5
}
# Thay đổi truy vấn để sử dụng cấu trúc search_body
search_body = {
"query": query_sub['query'],
"knn": {
"field": "embedding",
"query_vector": query_embedding.tolist(),
"k": 5,
"boost": 4.0
}
}
retriever = ElasticsearchRetriever.from_es_params(
index_name="rss_feeds",
body_func=lambda x: search_body,
content_field="title",
url="http://localhost:9200"
)
# Lấy context từ Elasticsearch
context_docs = retriever.invoke(user_input)
context = "\n\n".join(doc.page_content for doc in context_docs)
# Tạo prompt và gọi model
chain = prompt | llm | StrOutputParser()
response = chain.invoke({"context": context, "user_input": user_input})
return response
# Giao diện Streamlit
st.title("Chatbot Tìm kiếm và Đánh giá DCG")
user_input = st.text_input("Nhập truy vấn:", value="")
if st.button("Gửi"):
if user_input:
response = handle_user_query(user_input)
st.write(f"**Bot:** {response}")
5. Giải Thích Mã Nguồn
- Khởi tạo Model: Chúng ta khởi tạo model DeepSeek để xử lý các câu hỏi từ người dùng.
- PromptTemplate: Đây là nơi chúng ta định nghĩa cách mà chatbot sẽ trả lời câu hỏi dựa trên ngữ cảnh.
- Hàm
handle_user_query
: Hàm này sẽ xử lý truy vấn của người dùng, tìm kiếm thông tin từ Elasticsearch và tạo ra câu trả lời bằng DeepSeek.- Giải thích truy vấn Elasticsearch:
- Truy vấn được xây dựng với cấu trúc
bool
, cho phép kết hợp nhiều điều kiện tìm kiếm. - Sử dụng
function_score
để điều chỉnh độ quan trọng của các trường khác nhau trong tài liệu, nhưtitle
vàdescription
, với các trọng số khác nhau. - Kết hợp với
knn
để tìm kiếm các tài liệu tương tự dựa trên embedding của truy vấn, giúp cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm.
- Truy vấn được xây dựng với cấu trúc
- Giải thích truy vấn Elasticsearch:
- Giao diện Streamlit: Cuối cùng, chúng ta sử dụng Streamlit để tạo giao diện người dùng đơn giản, nơi người dùng có thể nhập câu hỏi và nhận câu trả lời.
6. Kết Luận
Vậy là chúng ta đã hoàn thành việc xây dựng một chatbot thông minh sử dụng DeepSeek, LangChain và Elasticsearch! Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về cách kết hợp các công nghệ này để tạo ra một ứng dụng AI hữu ích. Hãy thử nghiệm và sáng tạo thêm với chatbot của bạn nhé!
Chúc bạn thành công và vui vẻ với việc lập trình! 🎉
All Rights Reserved