Jak zbudować chatbota RAG w 2025 roku?

Chatboty zmieniają sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z użytkownikami, ale wiele z nich wciąż nie spełnia oczekiwań, jeśli chodzi o kontekst i dokładność. W tym miejscu wkracza Retrieval-Augmented Generation (RAG).

RAG łączy w sobie mocne strony wyszukiwania wiedzy i generowania języka, umożliwiając chatbotom dostęp do zewnętrznych danych i dostarczanie precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi. Rezultat? Mniej nieścisłości, mniej zmarnowanych zasobów i bardziej wiarygodne odpowiedzi.

W ciągu ostatnich kilku lat wdrożyliśmy ponad 750 000 chatbotów - a nawet mamy dla nich własny, zaawansowany proces RAG.

W tym przewodniku przeprowadzę Cię przez kolejne etapy tworzenia własnego chatbota opartego na RAG - od zdefiniowania jego zachowania po płynne wdrożenie. ‍

Zastosowania chatbotów RAG

Czy stawiasz pierwsze kroki w kierunku integracji chatbotów opartych na RAG w swoim produkcie, projekcie lub hobby? Przyjrzyjmy się kilku szerszym aplikacjom, które mogą zostać wzbogacone o chatbota dostosowanego do Twoich potrzeb.

‍

‍

Tworzenie chatbota RAG za pomocą Botpress jest prostym procesem. Oto przewodnik krok po kroku, który pomoże ci zacząć.

Na potrzeby tego samouczka stworzymy chatbota Book Trivia. Po zbudowaniu chatbota można go wdrożyć w wielu kanałach za pomocą odpowiednich integracji.

Krok 1: Konfiguracja projektu

Zacznij od utworzenia nowego projektu w Botpress. Po zalogowaniu wybierz szablon "Start from Scratch", aby uzyskać pełną personalizację i elastyczność.

Krok 2: Napisanie przejrzystego zestawu instrukcji

Instrukcje mają kluczowe znaczenie dla zachowania chatbota RAG i można je dodać, edytując sekcję "Instrukcje" w Studio. Określają one, w jaki sposób chatbot powinien pobierać i prezentować informacje.

Podczas pisania zestawu instrukcji należy uwzględnić następujące punkty:

• Zdefiniuj, że bot powinien dawać pierwszeństwo zewnętrznym źródłom wiedzy przed wewnętrznymi danymi modelu.
• Nakreśl ton i styl odpowiedzi, najlepiej poprzez przykładowe rozmowy i odpowiedzi.

Oto przykładowy zestaw instrukcji przedstawiający zachowanie chatbota "Clothing Website FAQ":

Misja:
Pomagać użytkownikom w odkrywaniu zrównoważonej mody, zrozumieniu ekologicznych materiałów i dokonywaniu świadomych wyborów dotyczących etycznie pozyskiwanej odzieży.

Cechy osobowości:
- Wiedza: Udziela dokładnych odpowiedzi z bazy wiedzy.
- Przyjazny: Ciepły i przystępny.
- Inspirujący: Zachęca do dokonywania zrównoważonych wyborów.
- Przejrzysty: Udostępnia tylko sprawdzone informacje.

Możliwości:
- Edukowanie: Wyjaśnianie zasad zrównoważonej mody, ekologicznych materiałów i certyfikatów przy użyciu bazy wiedzy.
- Pomoc: Rekomendowanie produktów i dostarczanie informacji wyłącznie na podstawie zatwierdzonych danych.
- Inspirowanie: Podkreślanie korzyści płynących z etycznej mody bez osobistych opinii.
- Angażować: Odpowiadaj na zapytania w sposób jasny i uprzejmy, przekierowując użytkowników do pomocy technicznej, jeśli odpowiedzi są niedostępne.

Ton:
- Pozytywny, profesjonalny i pozbawiony żargonu.
- Pełen szacunku i empatii, aby zapewnić wsparcie.

Zasady zachowania:
- Korzystaj wyłącznie z udostępnionej bazy wiedzy (np. Wikipedia, dokumenty Green Threads).
- Jeśli odpowiedź nie jest dostępna, poinformuj o tym użytkownika i zasugeruj konsultację z działem obsługi klienta Green Threads.

Przykładowe zasady odpowiedzi:
Zapytanie: "Co to jest bawełna organiczna?"
Odpowiedź: "Bawełna organiczna jest uprawiana bez szkodliwych pestycydów i nawozów sztucznych, co zmniejsza wpływ na środowisko".

Pytanie: "Czy możecie mi powiedzieć o waszej polityce zwrotów?"
Odpowiedź: "Nie posiadam takich informacji. Odwiedź naszą stronę internetową lub skontaktuj się z pomocą techniczną, aby uzyskać pomoc".

Krok 3: Dodaj źródła wiedzy

Aby chatbot RAG był skuteczny, połącz go z odpowiednią wiedzą zewnętrzną, taką jak dokumenty PDF, adresy URL witryn internetowych lub interfejsy API. Oto jak możesz to zrobić:

1. Przejdź do sekcji "Baza wiedzy" na stronie Botpress.
2. Prześlij dokumenty lub dodaj adresy URL stron internetowych jako źródła.
3. Botpress automatycznie indeksuje zawartość, dzieląc ją na mniejsze, możliwe do odzyskania fragmenty wiedzy.

Krok 4: Dostosowanie tożsamości Chatbota

Spersonalizuj nazwę i osobowość swojego chatbota, aby pasowały do Twojego przypadku użycia. Ten kluczowy krok gwarantuje, że chatbot nie zostanie błędnie zidentyfikowany jako ChatGPT lub Claude.

1. Przejdź do sekcji "Szczegóły bota"
2. Kliknij "Generuj", aby utworzyć tożsamość dla swojego chatbota na podstawie jego instrukcji i danych lub napisz ją ręcznie.

Krok 5: Wdrożenie chatbota

Chatbot jest już gotowy do podglądu i udostępniania. Oto jak można uzyskać do niego dostęp i go przetestować:

1. Na stronie Botpress Studio kliknij przycisk "Publish", aby wdrożyć swojego chatbota RAG.
2. Skopiuj link i rozpocznij konwersację!

Krok 6: Dostosuj wygląd swojego Chatbota

Chcesz jeszcze bardziej dostosować stronę Webchat do swojej marki i głosu? Wystarczy kliknąć "Dostosuj Webchat" w "Udostępnij".

Zbuduj chatbota RAG już dziś

Chatboty oparte na technologii RAG zmieniają sposób, w jaki firmy dostarczają dokładne odpowiedzi w czasie rzeczywistym, optymalizują przepływy pracy i podnoszą jakość doświadczeń użytkowników. Dzięki narzędziom dostarczanym przez Botpress można z łatwością tworzyć inteligentne chatboty.

Dzięki przesyłaniu bazy wiedzy jednym kliknięciem i płynnej integracji z platformami takimi jak Slack, WhatsApp, Notion i innymi, możesz wdrożyć potężne chatboty RAG w ciągu kilku minut za pomocą Botpress.

Już dziś zacznij budować inteligentniejsze, świadome kontekstu chatboty - za darmo.

Najczęściej zadawane pytania

1. Jaka jest różnica między chatbotem RAG a tradycyjnym chatbotem?

Różnica między chatbotem RAG a tradycyjnym chatbotem polega na tym, że tradycyjny chatbot opiera się na statycznych odpowiedziach lub wstępnie wyszkolonych modelach, podczas gdy chatbot RAG (retrieval-augmented generation) pobiera odpowiednie dane z zewnętrznej bazy wiedzy i wykorzystuje je do generowania dokładniejszych odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

2. W jaki sposób system RAG decyduje, jaką wiedzę pobrać, a jaką wygenerować?

System RAG wykorzystuje wyszukiwarkę do identyfikacji najbardziej odpowiednich dokumentów lub fragmentów danych w oparciu o pytanie użytkownika, a następnie przekazuje te informacje do modelu językowego, który generuje odpowiedź opartą na pobranej treści, zamiast polegać wyłącznie na wcześniejszym szkoleniu.

3. Czy mogę używać RAG bez wgrywania zewnętrznych źródeł wiedzy?

Technicznie można używać RAG bez wgrywania zewnętrznych źródeł wiedzy, ale takie działanie niweczy jego podstawową zaletę. RAG został zaprojektowany w celu uzupełnienia modelu językowego o dane specyficzne dla domeny lub dane w czasie rzeczywistym, więc pominięcie wiedzy zewnętrznej mija się z celem.

4. Czy RAG nadaje się do aplikacji wielojęzycznych?

Tak, RAG nadaje się do zastosowań wielojęzycznych, o ile zarówno model językowy, jak i pobierane dokumenty obsługują języki docelowe; wiele nowoczesnych LLMs i wektorowych baz danych jest w stanie obsługiwać wielojęzyczne zapytania i treści.

5. Jak mogę zmierzyć dokładność i trafność pobranej wiedzy?

Możesz mierzyć dokładność i trafność pobranej wiedzy, rejestrując, które dokumenty zostały pobrane, porównując wygenerowaną odpowiedź z prawdą lub opiniami ekspertów oraz śledząc wskaźniki, takie jak poprawność odpowiedzi, zadowolenie użytkowników oraz współczynniki klikalności lub działań następczych.