Xây Dựng Chatbot Với Python: Hướng Dẫn Chi Tiết

Giới thiệu

Trong thời đại công nghệ hiện nay, việc sử dụng chatbot để tương tác với người dùng đang trở nên phổ biến. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng một chatbot sử dụng Python với giao diện người dùng (UI) dựa trên Streamlit. Chúng ta sẽ sử dụng các công nghệ hiện đại như FAISS để tìm kiếm tương tự và Groq LLM API để tạo câu trả lời.

Mục tiêu của Bài viết

Mục tiêu của bài viết là cung cấp cho các lập trình viên một hướng dẫn chi tiết để xây dựng một chatbot với Python. Chúng ta sẽ đi qua từng bước từ việc thiết lập môi trường đến việc lập trình và triển khai chatbot.

Nội dung chính

• Giới thiệu về công nghệ sử dụng
• Các yêu cầu cần thiết
• Hướng dẫn từng bước xây dựng chatbot
• Mẹo và lưu ý trong quá trình phát triển
• Các vấn đề thường gặp và cách khắc phục
• Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Công nghệ sử dụng

Streamlit

• Là một framework giúp tạo giao diện người dùng nhanh chóng và dễ dàng cho các ứng dụng machine learning.

FAISS

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) là một thư viện giúp tìm kiếm và phân loại các vector hiệu quả.

Groq LLM API

• Groq cung cấp API để truy cập các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhằm tạo ra câu trả lời thông minh cho các truy vấn của người dùng.

Các yêu cầu cần thiết

• Python 3.7 trở lên
• Thư viện Streamlit, FAISS, Sentence Transformers, và Groq
• Một số kiến thức cơ bản về lập trình Python và API

Hướng dẫn từng bước xây dựng chatbot

Bước 1: Cài đặt môi trường

Trước tiên, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết. Sử dụng pip để cài đặt:

pip install streamlit faiss-cpu sentence-transformers groq

Bước 2: Tạo tệp frontend.py

Tạo tệp frontend.py và bắt đầu lập trình.

Bước 3: Nhập các thư viện cần thiết

import streamlit as st
import pickle
import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from groq import Groq
import os

Trong phần này, chúng ta sẽ nhập các thư viện cần thiết cho ứng dụng.

Bước 4: Tải FAISS Index và các đoạn văn

INDEX_FILE = "faiss_index.bin"
CHUNKS_FILE = "chunks.pkl"
embedder = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2", device="cpu")

index = faiss.read_index(INDEX_FILE)
with open(CHUNKS_FILE, "rb") as f:
    chunks = pickle.load(f)

Tại đây, chúng ta sẽ tải chỉ mục FAISS và các đoạn văn đã được xử lý trước.

Bước 5: Khởi tạo Groq Client

client = Groq(api_key=st.secrets["grok"]["api_key"])```
Chúng ta sẽ thiết lập client Groq để thực hiện các truy vấn tới LLM.

### Bước 6: Tạo hàm tìm kiếm ngữ nghĩa
```python
def search_index(query, k=10):
    q_vec = embedder.encode([query])
    D, I = index.search(q_vec, k)
    return [chunks[i] for i in I[0]]

Hàm này sẽ mã hóa truy vấn của người dùng và tìm kiếm trong chỉ mục.

Bước 7: Tạo câu trả lời từ LLM

def generate_answer(question, context_chunks):
    context = "\n\n".join(context_chunks)
    prompt = (
        f"Trả lời câu hỏi dựa trên ngữ cảnh đã cung cấp. "
        "Nếu câu hỏi không liên quan đến ngữ cảnh, đừng cố gắng trả lời. "
        "Thay vào đó, hãy trả lời: 'Cơ sở kiến thức của tôi không có thông tin về điều này. Vui lòng liên hệ với đội ngũ kỹ thuật.'\n\n"
        f"Ngữ cảnh: {context}\n\nCâu hỏi: {question}\nTrả lời:"
    )
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        model="llama-3.3-70b-versatile",
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

Hàm này sẽ tạo ra câu trả lời dựa trên ngữ cảnh đã lấy được.

Bước 8: Xây dựng giao diện người dùng với Streamlit

st.title("🤖 Indaba")
st.write("Hãy đặt câu hỏi dựa trên Toán Rời rạc.")

Hiển thị tiêu đề và hướng dẫn cho người dùng.

Bước 9: Tạo form nhập câu hỏi

with st.form(key="chat_form", clear_on_submit=True):
    question = st.text_input("Câu hỏi của bạn:", key="question_input")
    submit_button = st.form_submit_button("Gửi")

Tạo form để người dùng nhập câu hỏi.

Bước 10: Logic chính của chatbot

if submit_button and question:
    retrieved = search_index(question)
    answer = generate_answer(question, retrieved)
    st.markdown("### 🤖 Trả lời")
    st.write(answer)

Khi người dùng gửi câu hỏi, chatbot sẽ tìm kiếm và tạo câu trả lời rồi hiển thị cho người dùng.

Bước 11: Nút xóa chat

if st.button("Xóa Chat"):
    st.session_state.messages = []
    st.rerun()

Nút này cho phép người dùng xóa lịch sử chat.

Mẹo và lưu ý trong quá trình phát triển

• Kiểm tra kỹ các API key: Đảm bảo rằng bạn đã nhập đúng và đầy đủ các API key cần thiết.
• Không sử dụng môi trường local: Hãy sử dụng Streamlit secrets để bảo mật thông tin.
• Kiểm tra các lỗi thường gặp: Đảm bảo rằng các thư viện đã được cài đặt đúng phiên bản.

Các vấn đề thường gặp và cách khắc phục

• Lỗi không tìm thấy chỉ mục: Đảm bảo rằng bạn đã chạy tệp backend trước khi khởi động frontend.
• Kết nối tới API thất bại: Kiểm tra lại API key và đảm bảo rằng bạn có kết nối internet.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Chatbot có thể xử lý được những loại câu hỏi nào?

Chatbot có thể xử lý các câu hỏi liên quan đến Toán Rời rạc.

2. Tôi có thể triển khai chatbot trên nền tảng nào?

Chatbot có thể được triển khai trên Streamlit Cloud hoặc bất kỳ máy chủ nào hỗ trợ Python.

Kết luận

Bài viết này đã hướng dẫn bạn cách xây dựng một chatbot đơn giản nhưng mạnh mẽ với Python và Streamlit. Hãy thử nghiệm và phát triển nó theo cách của riêng bạn! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại để lại câu hỏi ở phần bình luận bên dưới.

Hãy bắt đầu xây dựng chatbot của bạn ngay hôm nay!