Автономный агент — это что-то вроде скрытого помощника, который работает без лишнего контроля. В нашем случае, это система, которая использует мощь нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения, чтобы делать свою работу без прямого вмешательства человека. Такие агенты учатся, адаптируются и принимают решения на основе анализа информации, полученной из различных источников.
Сегодня я представлю один интересный кейс, о том, как создавался автономный агент для одной онлайн школы.
Перед нами была поставлена следующая цель: Создать автономного агента – базу данных.
База данных должна была выключать в себя информацию о курсах, ценах, местах, процессе обучения в онлайн школе.
Перед нами была поставлена следующая цель: Создать автономного агента – базу данных.
База данных должна была выключать в себя информацию о курсах, ценах, местах, процессе обучения в онлайн школе.
Для этого цель была декомпозирована до задач:
1. Создать план-схему будущего чат бота
2. Собрать материал для обучения нейросети
3. Выбрать подходящую модель нейросети
4. Создать чат бота в Telegram, арендовать сервер
5. Написать код взаимодействия нейросети и пользователя, загрузить базу данных
6. Протестировать агента
Подготовив всё, мы готовы начинать работать по шагам.
1. Создание план-схемы будущего чат-бота
Первый шаг на пути к созданию нашего чат-бота заключался в разработке план-схемы, которая определила бы его функциональность и структуру. Мы начали с определения целей и задач, которые должен был решать наш бот. Основной целью было создание инструмента, который мог бы эффективно обрабатывать запросы пользователей и предоставлять им полезную информацию.
Мы провели мозговой штурм, чтобы определить ключевые пользовательские сценарии. Это включало приветственное сообщение, основные команды и функции, такие как ответы на часто задаваемые вопросы, помощь в навигации и рекомендации. Каждый сценарий был подробно прописан, чтобы обеспечить плавное взаимодействие пользователя с ботом.
Также мы учли возможность возникновения ошибок и непредвиденных ситуаций. Это помогло нам разработать механизмы обработки исключений, которые обеспечили бы устойчивость работы бота в любых условиях.
2. Сбор материала для обучения нейросети
После того как мы определились с функциональностью, настало время собирать данные для обучения нашей нейросети. Мы понимали, что качество данных напрямую влияет на эффективность работы бота, поэтому уделили этому этапу особое внимание.
Мы использовали несколько источников данных. Во-первых, это были исторические данные из предыдущих взаимодействий с пользователями, которые мы получили из наших архивов. Во-вторых, мы обратились к открытым текстовым корпусам, которые были релевантны тематике нашего чат-бота. Наконец, мы также собрали специализированные данные, которые могли бы повысить качество ответов.
Мы стремились обеспечить разнообразие данных, чтобы охватить все возможные темы и сценарии взаимодействия. Это позволило нам создать более универсальную и гибкую модель.
Сбор материала для обучения нейросети оказался более сложным, чем мы предполагали. Необходимо было обеспечить разнообразие и актуальность данных, чтобы нейросеть могла адекватно обрабатывать запросы пользователей. Некоторые из собранных данных были слишком специфичными или неполными, что снижало качество обучения. Мы решили эту проблему, потратив значительное время на поиск и отбор подходящего материала, а также на корректировку и дополнение данных. В результате мы смогли улучшить качество обучения и повысить точность ответов чат-бота.
Основной материал был собран из скриптов колл центра школы, где были описаны главные моменты работы, актуальные цены, текущие курсы, отработаны возражения.
3. Выбор подходящей модели нейросети
Выбор модели нейросети был одним из ключевых этапов нашего проекта. Мы рассмотрели несколько вариантов, чтобы найти тот, который наилучшим образом соответствовал нашим требованиям и ресурсам.
В процессе работы над проектом мы столкнулись с проблемой выбора оптимальной модели нейросети. Существовало множество вариантов, и каждый имел свои плюсы и минусы. Нам нужно было найти баланс между точностью, скоростью обработки запросов и ресурсными ограничениями нашего проекта. Мы выбирали между API от Claude, Mistrall, chatGPT и Gemini. Все они предлагали разную стоимости и различные по величине модели.
Мы остановились на API от модели chatGPT , так как она показала отличные результаты в генерации осмысленных и контекстуально релевантных ответов. Эта модель идеально подходила для наших задач, так как могла обрабатывать сложные запросы и генерировать ответы, которые удовлетворяли бы запросы пользователей.
Мы также учитывали доступные вычислительные ресурсы и возможности масштабирования, чтобы обеспечить эффективную работу модели в реальных условиях.
4. Создание чат-бота в Telegram, аренда сервера
С выбором модели пришло время реализовать наш чат-бот на платформе Telegram. Мы зарегистрировали бота с помощью BotFather и получили необходимый токен API для интеграции.
Для размещения бота нам нужно арендовать сервер у сторонней компании. Мастодонт среди сервисов для ботов, конечно, reg.ru. Мы остановились на нём, потому что он предлагает именно простые сервера с лёгкими вычислительными мощностями, покуда остальные провайдеры предлагают мощные сервера с GPU для больших облачных вычислений.
Настройка серверной инфраструктуры включала в себя конфигурацию окружения, установку необходимых программных компонентов и обеспечение безопасности данных.
5. Написание кода взаимодействия нейросети и пользователя, загрузка базы данных
Главный языком программирования, по обыкновению для чат ботов, был выбран Python.
На этом этапе мы занялись разработкой кода, который связывал бы пользователя с нейросетью через интерфейс Telegram. Основной задачей было обеспечение быстрого и надежного обмена сообщениями между пользователями и ботом.
Мы написали обработчики для входящих сообщений, которые передавали запросы к нейросети для генерации ответов. Также мы интегрировали систему безопасности, которая защищала данные пользователей от несанкционированного доступа.
Для хранения пользовательских данных и истории взаимодействий мы использовали базу данных, которая обеспечивала быстрый доступ к информации и возможность ее анализа.
Одной из ключевых задач было обеспечить эффективное взаимодействие чат-бота с базой данных школы. На этапе интеграции мы столкнулись с проблемами в обработке и передаче данных, что вызывало задержки в ответах и иногда приводило к некорректной информации. Причиной была скорость обработки данных в Python. Для решения этой проблемы мы полностью переписали код, уменьшив его. Оптимизировали запросы к базе данных и улучшили алгоритмы обработки данных, что значительно повысило скорость и точность ответов чат-бота.
6. Тестирование агента
Заключительный этап нашего проекта — тестирование чат-бота. Мы провели обширное тестирование всех пользовательских сценариев, чтобы убедиться в правильности работы всех функций.
Тестирование включало проверку устойчивости к ошибкам и некорректным данным. Мы намеренно вводили неправильные команды и проверяли, как бот справляется с такими ситуациями.
Мы также оценили производительность и скорость реакции бота, чтобы убедиться, что он способен обрабатывать запросы в режиме реального времени без задержек.
После успешного завершения тестирования мы запустили нашего чат-бота в эксплуатацию, предоставив пользователям надежный и удобный инструмент для взаимодействия.
NetFormat предлагает полный спектр оптимизации ваших бизнес процессов. От трафика и привлечения до воронки продаж и обучения с ИИ. Мы делаем круто — https://netformat.ru/services/