Desarrollé un Chatbot avanzado que promueve la interacción en tiempo real y en lenguaje natural con una base de datos MongoDB, facilitando el acceso a información crucial como datos de clientes, artículos, albaranes y métricas financieras. Este proyecto resalta la integración eficaz de modelos de lenguaje con datos tabulares, empleando un modelo afinado para ejecutar consultas API y proporcionar respuestas precisas mediante GPT-3.5-Turbo de OpenAI, abordando así desafíos significativos en el campo de la Inteligencia Artificial.
- Script para la preparación de datos: Script para la preparación del entrenamiento.
- Script para la conexión y fine-tuning automático (nuevo API de OpenAI): Script para la conexión a OpenAI y fine-tuning automático.
- Flask API: API para la conexión con la base de datos MongoDB.
- Chatbot StreamLit: Chatbot para la interacción con el usuario.
- Respuestas con gràficas: Gràficas de barras, líneas, radar, etc. Streamlit-Echarts.
- Contexto última pregunta/respuesta, y errores de api.
- Respuesta de GPT-3.5 Turbo Finetuned para respuestas sin resultados de la base de datos
- Feedback de las respuestas del chatbot con Helicone.
- Lakera Guard para mensajes de prompt injection y mensajes de odio/sexual.
- Datos con embeddings (Langchain/Llama-Index) para chatear con los documentos.
- Creación de Agentes y Functiones personalizadas.
This project is licensed under the MIT License - see the MIT License file for details.
Creation of the chatbot using Streamlit. The user asks questions, and the chatbot with the fine-tuning model returns a response via a request to the API URL. Additionally, the chatbot has quick access to view statistics directly connected to the database through the API. Successful results will be returned to GPT-3.5 Turbo to generate a response. If there are no successful results, or it is a general question, a GPT-3.5 Finetuned model will be used to generate the response.
- Script for data preparation: Script for training preparation.
- Script for automatic connection and fine-tuning (new OpenAI API): Script for connection to OpenAI and automatic fine-tuning.
- Flask API: API for connection to MongoDB database.
- StreamLit Chatbot: Chatbot for user interaction.
- Responses with graphs: Bar, line, radar, etc. Streamlit-Echarts.
- Last question/answer context, and API errors
- GPT-3.5 Turbo Finetuned response for answers without database results
- Feedback for chatbot responses (Helicone)
- Lakera Guard for prompt injection messages and hate/sexual messages
- Data with embeddings (Langchain/Llama-Index) for chatting with documents
- Creation of Agents and Custom Functions