Khai phá sức mạnh của ChatGPT: Một loạt video toàn diện về xây dựng một ChatGPT Chatbot công thức nấu ăn

Chào mừng bạn đến với loạt video mới nhất của chúng tôi, "Làm thế nào để xây dựng một ChatGPT-powered Recipe Chatbot với Botpress."

Trong loạt bài này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình tạo một ChatGPT Chatbot công thức nấu ăn từ đầu, tận dụng Botpress' mạnh mẽ generative AI Tính năng. Loạt video từng bước của chúng tôi được thiết kế để giúp các nhà xây dựng mới bắt đầu khai phá toàn bộ tiềm năng của Botpress và ChatGPT. 

Thông qua các video này, bạn sẽ học các kỹ năng xây dựng chatbot cần thiết như nắm bắt thông tin người dùng, thực hiện cuộc gọi API, hiển thị nội dung trong băng chuyền và khai thác sức mạnh của AI Tasks để thiết kế các cuộc trò chuyện tương tác, hấp dẫn.

Loạt video có thể là tất cả về một chatbot công thức, nhưng đừng lo lắng - các kỹ năng bạn sẽ nhận được có thể được sử dụng trong nhiều tình huống khác: đặt phòng khách sạn, báo giá bảo hiểm, trò chuyện dịch vụ khách hàng - bạn đặt tên cho nó. Tất cả đều sử dụng khá nhiều cấu trúc ba phần giống nhau khi nói chuyện với người dùng. Vì vậy, khi bạn xây dựng cùng với chúng tôi, bạn sẽ tốt trên con đường tạo ra của riêng mình ChatGPT Chatbot cho tổ chức của bạn, bất kể bạn đang nghĩ đến ngành nghề hay ứng dụng nào.

Phân tích loạt video

Video 1: Tổng quan

Trong video đầu tiên của loạt video Recipe Bot, Gordy rất riêng của chúng tôi từ Botpress Giới thiệu dự án chatbot mà chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng. Chatbot này được thiết kế để giúp người dùng tìm ra kế hoạch ăn tối của họ bằng cách đề xuất các công thức nấu ăn dựa trên sở thích của họ. Gordy đưa chúng ta qua ba phần chính của chatbot: nắm bắt thông tin người dùng, sử dụng API để tìm nạp công thức nấu ăn và cung cấp Hỏi &Đáp theo ngữ cảnh

Một trong những tính năng thú vị nhất mà Gordy nhấn mạnh là thẻ Tác vụ AI, tận dụng ChatGPT để đơn giản hóa quy trình xây dựng chatbot, giúp quá trình xây dựng chatbot trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn bao giờ hết. Đến cuối video đầu tiên, bạn sẽ háo hức đi sâu vào phần còn lại của loạt phim, nơi chúng tôi sẽ tạo một bot mới và xây dựng chatbot công thức từ đầu.

Video 2: Nắm bắt thông tin

Trong video thứ hai của loạt bài của chúng tôi, Gordy nhảy ngay vào giai đoạn đầu tiên của việc xây dựng chatbot của chúng tôi: nắm bắt thông tin người dùng. Anh ấy hướng dẫn chúng tôi qua quá trình tạo bot mới và dọn dẹp mẫu mặc định để cung cấp một bảng xếp hạng sạch cho dự án. Để lên kế hoạch cho chatbot, Gordy tạo các nút trống cho mỗi tác vụ, bắt đầu bằng việc chào người dùng, hỏi số lượng người, hỏi về sở thích ăn kiêng và cuối cùng nhận được truy vấn tìm kiếm công thức. 

Gordy trình bày cách sử dụng "thẻ chụp" để trích xuất thông tin người dùng, chẳng hạn như số lượng người và lưu trữ nó trong một biến. Sau đó, ông chuyển sang nắm bắt sở thích ăn kiêng bằng cách tạo các tùy chọn tùy chỉnh cho người dùng lựa chọn. Bước cuối cùng liên quan đến việc tận dụng ChatGPT để xử lý truy vấn tìm kiếm công thức. Bằng cách sử dụng thẻ AI Task, Gordy hướng dẫn ChatGPT để phân loại đầu vào của người dùng và trích xuất các từ khóa có liên quan. 

Trong suốt video, Gordy kiểm tra từng bước trong Botpress Trình giả lập để đảm bảo mọi thứ hoạt động như dự định. Với bộ xương cơ bản của bot, giai đoạn được thiết lập cho video sắp tới, nơi chúng ta sẽ học cách sử dụng thẻ "Mã thực thi" để gọi API bên ngoài và tìm nạp công thức nấu ăn trong thế giới thực cho người dùng. Hãy theo dõi để có những cuộc phiêu lưu xây dựng bot thú vị hơn!

Video 3: Gọi API bên ngoài

Trong video thứ ba của loạt phim, Gordy tiếp tục xây dựng chatbot bằng cách sử dụng Botpress Phòng thu generative AI Tính năng. Trong tập này, anh tập trung vào việc sử dụng API bên ngoài để tìm nạp dữ liệu trong thế giới thực dựa trên đầu vào của người dùng. API đang được sử dụng là Spoonacular, cung cấp cơ sở dữ liệu thực phẩm lớn và một tầng miễn phí hào phóng.

Sau khi đăng ký Spoonacular và nhận khóa API, Gordy trình bày cách sử dụng các biến môi trường trong Botpress Studio để lưu trữ và quản lý khóa API một cách an toàn. Tiếp theo, ông phác thảo một kế hoạch gọi API và xử lý dữ liệu. 

Để viết mã cần thiết để thực hiện lệnh gọi API, Gordy tận dụng Botpress'Chức năng 'Thực thi mã' GPT. Bằng cách cung cấp lời nhắc chi tiết, anh ta nhận được GPT để tạo mã cần thiết, bao gồm xử lý các tham số lệnh gọi API và lưu kết quả vào quy trình làm việc. Sau đó, anh ta sửa đổi một nút để hiển thị kết quả lệnh gọi API dưới dạng văn bản. 

Sau khi thử nghiệm chatbot trong trình giả lập, lệnh gọi API sẽ truy xuất thành công một lượng lớn thông tin. Trong video tiếp theo, Gordy sẽ tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu này thành một băng chuyền hấp dẫn trực quan, mang đến cho người dùng trải nghiệm dễ tiêu hóa và hấp dẫn hơn.

Video 4: Hiển thị nội dung động trong băng chuyền

Sau khi lấy dữ liệu từ API bên ngoài của Spoonacular trong video trước, trọng tâm của video thứ tư này là phân tích dữ liệu và chuyển đổi nó từ một khối văn bản lớn thành một băng chuyền hấp dẫn trực quan. Gordy thể hiện một băng chuyền hoàn chỉnh trông như thế nào, với hình ảnh, tiêu đề và nút cho mỗi công thức. Thách thức là biến dữ liệu thô từ API thành định dạng thân thiện với người dùng này. 

Để tạo ra băng chuyền, Gordy một lần nữa sử dụng Botpress'Chức năng 'Thực thi mã' GPT để giúp viết mã cần thiết. Trong khi mã được tạo yêu cầu một số tinh chỉnh thủ công, GPT cung cấp một điểm khởi đầu vững chắc. Sau đó, anh chuyển sang viết mã để xử lý số lượng công thức nấu ăn khác nhau được API trả về và cho thấy cách GPT cũng có thể được sử dụng để chuyển đổi.

Sau khi thiết lập các nút cần thiết và điền chúng với tên biến chính xác, Gordy kiểm tra chatbot và tạo thành công một băng chuyền với ba thẻ công thức. 

Video 5: Gọi API bên ngoài

Trọng tâm của video thứ năm là tích hợp ChatGPT để hỗ trợ Hỏi & Đáp theo ngữ cảnh, cho phép người dùng đặt câu hỏi về các công thức nấu ăn thu được từ API Spoonacular và nhận câu trả lời chính xác, phù hợp.

Để đạt được điều này, Gordy lên kế hoạch cho một loạt các nút để nhắc người dùng đặt câu hỏi, trả lời họ bằng cách sử dụng ChatGPTvà hỏi xem người dùng có thêm câu hỏi nào không. Ông trình bày quá trình thiết lập các nhiệm vụ và chuyển đổi AI, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp thông tin theo ngữ cảnh và cho AI "ra ngoài" để chống lại các vấn đề ảo giác.

Gordy chỉ ra cách tạo biến lịch sử trò chuyện bằng cách chạy một đoạn mã, đảm bảo rằng chatbot tôn trọng giới hạn lời nhắc 5.000 ký tự. Sau đó, ông kiểm tra chatbot bằng cách hỏi nó nhiều câu hỏi khác nhau về các công thức nấu ăn và AI cung cấp thành công các câu trả lời chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.

Video 6: Xuất bản và chia sẻ Bot của bạn

Video thứ sáu trong loạt bài của chúng tôi chuyển từ xây dựng bot sang chia sẻ bot. Gordy tiếp tục giải thích cách xuất bản và nhúng bot Recipe trên một trang web, cho phép khán giả lớn hơn tương tác với chatbot. Chỉ với một cú nhấp chuột, các Botpress Cloud Studio cho phép chúng tôi xuất bản bot và sau đó chúng tôi có thể phân phối liên kết để người khác tương tác với bot bằng nút "Chia sẻ".

Để tích hợp bot vào một trang web, Gordy chứng minh việc sử dụng kênh web trong Botpress Bảng điều khiển quản trị. Anh ta sao chép mã được cung cấp và nhúng nó vào trang GitHub, làm cho bot có thể truy cập trực tiếp từ trang web.

Video 7: Tạo cá tính cho bot của bạn với AI

Trong video thứ bảy của loạt phim, Gordy cho thấy cách chúng ta có thể cải thiện mức độ hấp dẫn của Bot công thức bằng cách sử dụng tính năng Tính cách AI. Mục đích của việc tạo cho Recipe Bot một tính cách là biến nó thành một người giao tiếp sôi nổi, tránh các tương tác lặp đi lặp lại.

Truyền cho bot những lời chào hoặc kiểu câu hỏi khác nhau trước đây liên quan đến việc chế tạo thủ công, có thể khá tốn thời gian. Với tính năng AI Personality trong Botpress Quá trình trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Gordy điều hướng đến cài đặt chatbot và thể hiện 'Viết lại tính cách'. Bằng cách mô tả loại tính cách mong muốn - trong trường hợp này là một đầu bếp hoạt hình từ một bộ phim hoạt hình dành cho trẻ em - anh ta có thể ảnh hưởng đến phong cách giao tiếp của bot, bao gồm cả việc sử dụng biểu tượng cảm xúc. 

Cái hay của tính năng AI Personality là nó cho phép tính cách bot nhất quán tỏa sáng trong suốt cuộc trò chuyện, bất kể nó đi theo hướng nào.

Video 8: Cách xử lý lỗi đàm thoại

Trong video thứ tám của loạt Recipe Bot, Gordy đi sâu vào khái niệm 'dự phòng' — các kế hoạch dự phòng thiết yếu được thiết kế để xử lý các phản hồi bất ngờ của người dùng và người dùng không hợp tác. Mục tiêu? Để tạo ra các luồng đàm thoại mạnh mẽ và linh hoạt hơn với Bot công thức của chúng tôi.

Gordy bắt đầu bằng cách xác định các vấn đề có thể xảy ra trong câu hỏi ban đầu của bot, chẳng hạn như khi người dùng cung cấp câu trả lời không rõ ràng hoặc bất thường. Để giải quyết vấn đề này, Studio cung cấp một giải pháp đơn giản: thử lại. Bằng cách tăng số lần thử lại, chúng tôi có thể báo cáo chi tiết một cách tinh tế trong lời nhắc của mình để tìm kiếm câu trả lời chính xác hơn từ người dùng.

Tuy nhiên, chỉ thử lại không phải lúc nào cũng đủ. Đối với các tình huống mà người dùng cung cấp câu trả lời không khả thi (ví dụ: yêu cầu công thức cho một triệu người), Gordy giới thiệu khái niệm xác nhận. Xác thực cho phép chúng tôi xác định các quy tắc chính xác về dữ liệu mà thẻ chụp trích xuất. 

Lớp lập kế hoạch dự phòng thứ ba liên quan đến việc chuyển đổi để xử lý lỗi, có thể được thêm vào nếu bot không trích xuất thông tin chính xác từ người dùng sau khi các lần thử lại đã cạn kiệt. Điều này giúp bot không bị mắc kẹt trong một vòng lặp lặp lại cùng một câu hỏi và thay vào đó cho phép cuộc trò chuyện diễn ra tự nhiên.

Video 9: Chuỗi suy nghĩ thúc đẩy

Trong phần thứ chín của loạt phim, Gordy đưa Bot công thức lên một tầm cao mới bằng cách tăng cường tính mạnh mẽ của Nhiệm vụ AI và giải quyết ảo giác AI.

Ở đầu video, Gordy đưa ra một thử thách thú vị — điều gì sẽ xảy ra nếu người dùng yêu cầu thứ gì đó không liên quan đến mục đích của bot của chúng tôi, như công thức Minecraft? Để xử lý các truy vấn ngoài phạm vi như vậy và ngăn chặn các lệnh gọi API không cần thiết, Gordy thực hiện một tác vụ phân loại. Tác vụ ban đầu này lọc tin nhắn của người dùng, xác định xem đó là yêu cầu 'công thức nấu ăn' hay 'ngoài phạm vi'. Sau đó, chúng tôi sử dụng quá trình chuyển đổi để tạo nút dự phòng để nắm bắt các câu hỏi ngoài phạm vi và thông báo cho người dùng về chức năng cụ thể của bot.

Phần thứ hai của video đi sâu vào một thử thách AI hấp dẫn: ảo giác AI. Những điều này xảy ra khi một mô hình AI như ChatGPT Tự tin khẳng định điều gì đó thực tế không chính xác. Gordy đề xuất hai chiến lược để chống lại điều này - (1) cung cấp thông tin thực tế trong lời nhắc và (2) sử dụng một kỹ thuật gọi là Chuỗi suy nghĩ nhắc nhở.

Được phát triển bởi Google, Chain of Thought nhắc nhở chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các thành phần nhỏ hơn. Mỗi thành phần này sau đó được xử lý thông qua AI và các phản hồi được sử dụng để tạo ra câu trả lời cuối cùng, chính xác thực tế. Gordy trình bày cách triển khai kỹ thuật này trong Studio, nâng cao độ chính xác của Recipe Bot, đặc biệt là đối với các truy vấn phức tạp của người dùng.

Video 10: Cách sử dụng mẫu Bot công thức

Trong video thứ mười và cuối cùng của loạt phim, Gordy thực hiện hành trình Recipe Bot đầy đủ. Anh ấy bắt đầu bằng cách chỉ cho chúng tôi cách truy cập bot mà chúng tôi đã thấy được xây dựng từ đầu trong Botpress Studio.

Tiếp theo, chúng ta được giới thiệu về một thành phần quan trọng để làm cho mẫu bot hoạt động — thêm khóa API. Sau khi tạo tài khoản với Spoonacular và lấy chìa khóa, nó được thêm vào bot trong Studio và cứ như vậy, Bot công thức hiện đã sẵn sàng để xử lý các câu hỏi về ẩm thực.

Bot mẫu được trang bị tất cả các tính năng được trình bày trong loạt bài, bao gồm cả quy trình làm việc Chuỗi suy nghĩ. Tuy nhiên, nếu bạn muốn bot chỉ đưa ra câu trả lời cuối cùng mà không cần toàn bộ quá trình Chuỗi suy nghĩ, Gordy chỉ ra cách bạn có thể dễ dàng sửa đổi quy trình làm việc.

Video cuối cùng nhấn mạnh tính linh hoạt và khả năng thích ứng của Botpress, giới thiệu cách một mẫu bot – được đóng gói với một bộ tính năng phong phú – có thể khởi động quá trình xây dựng bot từ ý tưởng đến bằng chứng khái niệm đầy đủ chức năng.

Đoạn mã

Đoạn mã xuất hiện trong Video 3 để gọi API Spoonacular

var options = {
  method: 'GET',
  url: 'https://api.spoonacular.com/recipes/complexSearch',
  params: {
    query: workflow.baseQuery,
    diet: encodeURIComponent(workflow.dietType),
    apiKey: env.apiKey,
    number: '3',
    ignorePantry: 'false',
    sort: 'popularity',
    sortDirection: 'asc',
    addRecipeInformation: 'true',
    addRecipeNutrition: 'false'
  }
}
const response = await axios.request(options)
if (response.status == 200) {
  workflow.recipes = response.data.results
} else {
  console.log(`API call failed with status code ${response.status}`)
}

Đoạn mã xuất hiện trong Video 4 để hiển thị băng chuyền công thức

workflow.recipes = []
const myCards = workflow.recipeInfo.map((recipe) => {
  workflow.recipes.push({
    title: recipe.title,
    vegetarian: recipe.vegetarian,
    vegan: recipe.vegan,
    glutenFree: recipe.glutenFree,
    dairyFree: recipe.dairyFree,
    veryHealthy: recipe.veryHealthy,
    cheap: recipe.cheap,
    veryPopular: recipe.veryPopular,
    readyInMinutes: recipe.readyInMinutes,
    servings: recipe.servings,
    summary: recipe.summary
  })
  // create the card object
  return {
    type: 'card',
    title: {
      dynamicValue: `${recipe.title}`,
      valueType: 'dynamic'
    },
    subtitle: {
      dynamicValue: '',
      valueType: 'dynamic'
    },
    imageUrl: {
      dynamicValue: `${recipe.image}`,
      valueType: 'dynamic'
    },
    actions: [
      {
        action: 'url',
        label: 'View Recipe',
        value: `${recipe.sourceUrl}`
      }
    ]
  }
})
workflow.cards = []
for (var card of myCards) {
  workflow.cards.push({
    //in order to render a card, we only need these three fields
    title: card.title,
    imageUrl: card.imageUrl,
    actions: card.actions[0]
  })
}

Đoạn mã xuất hiện trong Video 5 để chuẩn bị Lịch sử trò chuyện

workflow.chatHistory = []
event.state.session.history.map((message) => {
  if (message.preview != 'What would you like to know about these recipes?') {
    workflow.chatHistory.push(`${message.sender}:${message.preview}`)
  }
})

const myStr = `Using the provided recipe information and chat history as context, try to answer the question as honestly as possible. If you don't know the answer, say "I don't know." 

Your answer should be friendly and complete, using the same words from the question as much as possible.
Recipe info: ${JSON.stringify(workflow.recipeInfo)}
Chat history: ${JSON.stringify(workflow.chatHistory)}
User question: ${event.preview}}`
console.log(`The prompt is ${myStr.length} characters long`)
if (myStr.length > 5000) {
  console.log('The prompt is too long! Omitting the chat history...')
  workflow.chatHistory = []
}

Kết thúc

Trong loạt video toàn diện này, Gordy đã khám phá quá trình xây dựng một ChatGPT-Powered Recipe Chatbot sử dụng Botpress. Loạt bài bao gồm các kỹ thuật xây dựng chatbot thiết yếu như nắm bắt thông tin người dùng, thực hiện cuộc gọi API, hiển thị nội dung trong băng chuyền và khai thác sức mạnh của AI Tasks để tạo ra các cuộc trò chuyện tương tác, hấp dẫn. Chúng tôi cũng đi sâu vào các chủ đề nâng cao hơn như tích hợp ChatGPT để hỏi đáp theo ngữ cảnh, truyền cho bot một tính cách sống động, tạo dự phòng và thực hiện chuỗi nhắc nhở suy nghĩ.

Nếu bạn chưa có, chúng tôi mời bạn khám phá loạt video và bắt đầu xây dựng video của riêng bạn chatbots Sử dụng Botpress. Các kỹ năng và kỹ thuật thể hiện trong khi xây dựng bot công thức có thể chuyển sang nhiều ứng dụng chatbot trên các ngành khác nhau. Với loạt bài hoàn thành, chúng tôi khuyến khích bạn tham gia cùng chúng tôi trong loạt bài xây dựng bot tiếp theo của chúng tôi!

Với sức mạnh của ChatGPT và Botpress Trong tầm tay, giờ đây bạn đã được trang bị tốt để tạo ra sự năng động, hấp dẫn chatbots phục vụ cho nhu cầu cụ thể của tổ chức bạn. Bắt đầu - hoàn toàn miễn phí!

Chúc bạn xây dựng bot vui vẻ!