複数ファイルのチャットボットを開発するにはどうすればよいですか?

概要

今日のデータ主導の世界では、研究論文から洞察を抽出しようとしている学生であっても、データセットから答えを求めているデータ アナリストであっても、さまざまなファイル形式で保存された情報が氾濫しています。 PDF の研究論文から DOCX およびプレーン テキスト ドキュメント (TXT) のレポート、CSV ファイルの構造化データに至るまで、これらの多様なソースに効率的にアクセスして情報を抽出するニーズはますます高まっています。 そこで、 複数ファイルのチャットボット これは、PDF、DOCX ファイル、TXT ドキュメント、CSV データセットに保存されている情報にアクセスし、複数のファイルを同時に処理できるように設計された多機能ツールです。

マルチファイル チャットボットを実現するコードと機能の複雑さを理解しながら、エキサイティングな旅の準備をしましょう。 Generative AI の力をすぐに利用して、データの可能性を最大限に引き出す準備をしましょう。

学習目標

詳細に入る前に、この記事の主な学習目標の概要を説明しましょう。

• さまざまなファイル形式 (PDF、DOCX、TXT) からのテキスト抽出を実装し、自然言語の理解、応答の生成、効率的な質問応答のための言語モデルを統合します。
• 効率的な情報処理のために、抽出されたテキスト チャンクからベクトル ストアを作成します。
• CSV アップロードを含む複数ファイルのサポートを有効にして、XNUMX つのセッションでさまざまな種類のドキュメントを操作できるようにします。
• チャットボットと簡単に対話できるように、ユーザーフレンドリーな Streamlit インターフェイスを開発します。

この記事は、の一部として公開されました データサイエンスブログ。

マルチファイルチャットボットの必要性は何ですか?

今日のデジタル時代では、さまざまなファイル形式で保存される情報の量が飛躍的に増加しました。 これらの多様なソースに効率的にアクセスし、貴重な洞察を抽出する能力がますます重要になっています。 このニーズにより、情報検索の課題に対処するために設計された特殊なツールであるマルチファイル チャットボットが誕生しました。 高度な生成 AI を活用したファイル チャットボットは、情報検索の未来です。

1.1 ファイルチャットボットとは何ですか?

ファイル チャットボットは、次の機能を備えた革新的なソフトウェア アプリケーションです。 Artificial Intelligence （AI）と 自然言語処理 (NLP) テクノロジー。 PDF、DOCX ドキュメント、プレーン テキスト ファイル (TXT)、CSV ファイルの構造化データなど、さまざまなファイル形式から情報を分析および抽出するように設計されています。 主にテキストでの会話を通じてユーザーと対話する従来のチャットボットとは異なり、ファイル チャットボットは、これらのファイル内に保存されているコンテンツに基づいて質問を理解し、回答することに重点を置いています。

1.2ユースケース

マルチファイル チャットボットの有用性は、さまざまなドメインや業界に広がります。 その重要性を強調するいくつかの主要な使用例を次に示します。

1.2.1 学術研究と教育

– 研究論文の分析: 学生や研究者は、ファイル チャットボットを使用して、PDF 形式で保存されている広範な研究論文から重要な情報や洞察を抽出できます。 概要を提供したり、特定の質問に答えたり、文献レビューのプロセスを支援したりできます。

–教科書のサポート: 教育機関はファイル チャットボットを導入して、教科書の内容に関連する質問に答えて学生を支援し、学習体験を向上させることができます。

1.2.2 データ分析とビジネス インテリジェンス

• データ探索： データ アナリストやビジネス プロフェッショナルは、ファイル チャットボットを利用して、CSV ファイルに保存されているデータセットを操作できます。 データ内の傾向、相関関係、パターンに関するクエリに答えることができるため、データに基づいた意思決定のための貴重なツールになります。
• レポートの抽出: チャットボットは、DOCX 形式のビジネス レポートから情報を抽出できるため、専門家が主要な指標や洞察に迅速にアクセスできるようになります。

1.2.3 法的およびコンプライアンス

• 法的文書のレビュー: 法務分野では、ファイル チャットボットは、契約書や事件準備書などの長い法的文書から重要な詳細を要約して抽出することで弁護士を支援できます。
• 企業コンプライアンス： 企業はチャットボットを使用して複雑な規制文書をナビゲートし、進化する法律や規制に準拠し続けることができます。

1.2.4 コンテンツ管理

• アーカイブと取得: 組織はファイル チャットボットを使用してドキュメントを効率的にアーカイブおよび取得できるため、履歴記録や情報へのアクセスが容易になります。

1.2.5 ヘルスケアおよび医療研究

• 医療記録の分析: ヘルスケア分野では、チャットボットは医療専門家が患者記録から貴重な情報を抽出し、診断や治療の決定を支援するのに役立ちます。
• 研究データの処理: 研究者はチャットボットを活用して医学研究論文を分析し、研究に関連する知見を抽出できます。

1.2.6 カスタマーサポートとよくある質問

• 自動サポート: 企業はファイル チャットボットを自社のカスタマー サポート システムに統合して、クエリを処理し、FAQ、マニュアル、ガイドなどのドキュメントから情報を提供できます。

ファイルチャットボットのワークフロー

マルチファイル チャットボットのワークフローには、ユーザー対話からファイル処理、質問への回答まで、いくつかの重要なステップが含まれます。 ワークフローの包括的な概要は次のとおりです

• ユーザーは、Web またはチャット プラットフォームを介してマルチファイル チャットボットと対話します。
• ユーザーはチャットボットの情報検索のためのクエリを送信します。
• ユーザーは特定のファイル (PDF、DOCX、TXT、CSV) をアップロードできます。
• チャットボットは、クリーニングやセグメンテーションなど、アップロードされたファイルのテキストを処理します。
• チャットボットは、処理されたテキストを効率的にインデックス付けして保存します。
• チャットボットはクエリの理解に NLP を使用します。
• チャットボットは関連情報を取得し、回答を生成します。
• チャットボットは自然言語で応答します。
• ユーザーは応答を受け取り、対話を続行できます。
• 会話はさらに質問を続けていきます。
• 会話はユーザーの判断で終了します。

開発環境のセットアップ

Python 環境のセットアップ:

仮想環境は、プロジェクト固有の依存関係を分離し、システム全体のパッケージとの競合を回避するための良い方法です。 Python 環境をセットアップする方法は次のとおりです。

仮想環境を作成します。

• ターミナルまたはコマンド プロンプトを開きます。
• プロジェクト ディレクトリに移動します。
• 仮想環境を作成します (env_name を希望の環境名に置き換えます)。

python -m venv env_name

仮想環境をアクティブ化します。

• 窓の場合

.env_nameScriptsactivate

• macOSおよびLinuxの場合：

source env_name/bin/activate

プロジェクトの依存関係をインストールします。

• 仮想環境がアクティブなときに、プロジェクト ディレクトリに移動し、pip を使用して必要なライブラリをインストールします。 これにより、ライブラリはグローバル Python 環境から隔離された仮想環境内に確実にインストールされます。

必要な依存関係

• ラングチェーン: さまざまな NLP タスク用のカスタム ライブラリ。
• PyPDF2: PDF ファイルを操作するためのライブラリ。PDF ドキュメントからのテキスト抽出に使用されます。
• Python-docx: DOCX ファイルを操作するためのライブラリ。DOCX ドキュメントからテキストを抽出するために使用されます。
• Python-dotenv: 機密情報を安全に保つために重要な環境変数を管理するためのライブラリ。
• ストリームライト: 最小限のコードで Web アプリケーションを作成するための Python ライブラリ。 チャットボットのユーザー インターフェイスを構築するために使用されます。
• オープンナイ: OpenAI Python ライブラリ。コードに応じて特定の NLP タスクに使用される場合があります。
• フェイスCPU: Faiss は、コード内のベクトルのインデックス付けに使用される、密なベクトルの効率的な類似性検索とクラスタリングのためのライブラリです。
• アルタイル: Python の宣言型統計視覚化ライブラリ。プロジェクトのデータ視覚化に使用される可能性があります。
• ティックトークン: テキスト文字列内のトークンの数をカウントするための Python ライブラリ。テキスト データの管理に役立ちます。
• ハグフェイスハブ: Hugging Face のモデル ハブからモデルとリソースにアクセスするためのライブラリ。事前トレーニングされたモデルにアクセスするために使用されます。
• 講師埋め込み: 特定の NLP タスクに使用されるカスタム埋め込みライブラリまたはモジュールの可能性があります。
• センテンストランスフォーマー: 文埋め込み用のライブラリ。文レベルの表現を含むさまざまな NLP タスクに役立ちます。

注: 言語関連のタスクには、Hugging Face または OpenAI のいずれかを選択してください。

複数ファイルのチャットボットのコーディング

4.1 依存関係のインポート

import streamlit as st
from docx import Document
from PyPDF2 import PdfReader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings, HuggingFaceInstructEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from htmlTemplates import css, bot_template, user_template
from langchain.llms import HuggingFaceHub
import os
from dotenv import load_dotenv
import tempfile
from transformers import pipeline
import pandas as pd
import io

以下のファイルを処理しています:

PDF

# Extract text from a PDF file def get_pdf_text(pdf_file): text = "" pdf_reader = PdfReader(pdf_file) for page in pdf_reader.pages: text += page.extract_text() return text

Docx

# Extract text from a DOCX file def get_word_text(docx_file): document = Document(docx_file) text = "n".join([paragraph.text for paragraph in document.paragraphs]) return text

TXT

# Extract text from a TXT file
def read_text_file(txt_file): text = txt_file.getvalue().decode('utf-8') return text

CSV

PDF や DOCX ファイルに加えて、チャットボットは CSV ファイルも使用できます。 Hugging Face Transformers ライブラリを使用して、表形式のデータに基づいて質問に答えます。 CSV ファイルとユーザーの質問の処理方法は次のとおりです。

def handle_csv_file(csv_file, user_question): # Read the CSV file csv_text = csv_file.read().decode("utf-8") # Create a DataFrame from the CSV text df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_text)) df = df.astype(str) # Initialize a Hugging Face table-question-answering pipeline qa_pipeline = pipeline("table-question-answering", model="google/tapas-large-finetuned-wtq") # Use the pipeline to answer the question response = qa_pipeline(table=df, query=user_question) # Display the answer st.write(response['answer'])

4.3 知識ベースの構築

さまざまなファイルから抽出されたテキストが結合され、管理可能なチャンクに分割されます。 これらのチャンクは、チャットボット用のインテリジェントなナレッジ ベースの作成に使用されます。 コンテンツをより深く理解するために、最先端の自然言語処理 (NLP) 技術を使用しています。

# Combine text from different files def combine_text(text_list): return "n".join(text_list) # Split text into chunks
def get_text_chunks(text): text_splitter = CharacterTextSplitter( separator="n", chunk_size=1000, chunk_overlap=200, length_function=len ) chunks = text_splitter.split_text(text) return chunks

ベクター ストアの作成

私たちのプロジェクトは、最適なパフォーマンスを実現するために、Hugging Face モデルと LangChain をシームレスに統合します。

def get_vectorstore(text_chunks): #embeddings = OpenAIEmbeddings() embeddings = HuggingFaceInstructEmbeddings(model_name="hkunlp/instructor-xl") vectorstore = FAISS.from_texts(texts=text_chunks, embedding=embeddings) return vectorstore

4.4 会話型 AI モデルの構築

チャットボットが有意義な応答を提供できるようにするには、会話型 AI モデルが必要です。 このプロジェクトでは、Hugging Face のモデル ハブのモデルを使用します。 会話型 AI モデルを設定する方法は次のとおりです。

def get_conversation_chain(vectorstore): # llm = ChatOpenAI() llm = HuggingFaceHub( repo_id="google/flan-t5-xxl", model_kwargs={"temperature": 0.5, "max_length": 512}) memory = ConversationBufferMemory( memory_key='chat_history', return_messages=True) conversation_chain = Conversational RetrievalChain.from_llm( llm=llm, retriever=vectorstore.as_retriever(), memory=memory ) return conversation_chain

4.5 ユーザーの質問に答える

ユーザーは、アップロードしたドキュメントに関連する質問をすることができます。 チャットボットは、ナレッジ ベースと NLP モデルを使用して、関連する回答をリアルタイムで提供します。 ユーザー i を処理する方法は次のとおりです。

def handle_userinput(user_question): if st.session_state.conversation is not None: response = st.session_state.conversation({'question': user_question}) st.session_state.chat_history = response['chat_history'] for i, message in enumerate(st.session_state.chat_history): if i % 2 == 0: st.write(user_template.replace( "{{MSG}}", message.content), unsafe_allow_html=True) else: st.write(bot_template.replace( "{{MSG}}", message.content), unsafe_allow_html=True) else: # Handle the case when conversation is not initialized st.write("Please upload and process your documents first.")

4.6 Streamlit を使用したチャットボットの導入

最小限の労力で Web アプリケーションを作成するための素晴らしい Python ライブラリである Streamlit を使用してチャットボットをデプロイしました。 ユーザーは文書をアップロードして質問できます。 チャットボットはドキュメントの内容に基づいて応答を生成します。 Streamlit アプリの設定方法は次のとおりです。

def main(): load_dotenv() st.set_page_config( page_title="File Chatbot", page_icon=":books:", layout="wide" ) st.write(css, unsafe_allow_html=True) if "conversation" not in st.session_state: st.session_state.conversation = None if "chat_history" not in st.session_state: st.session_state.chat_history = None st.header("Chat with your multiple files:") user_question = st.text_input("Ask a question about your documents:") # Initialize variables to hold uploaded files csv_file = None other_files = [] with st.sidebar: st.subheader("Your documents") files = st.file_uploader( "Upload your files here and click on 'Process'", accept_multiple_files=True) for file in files: if file.name.lower().endswith('.csv'): csv_file = file # Store the CSV file else: other_files.append(file) # Store other file types # Initialize empty lists for each file type pdf_texts = [] word_texts = [] txt_texts = [] if st.button("Process"): with st.spinner("Processing"): for file in other_files: if file.name.lower().endswith('.pdf'): pdf_texts.append(get_pdf_text(file)) elif file.name.lower().endswith('.docx'): word_texts.append(get_word_text(file)) elif file.name.lower().endswith('.txt'): txt_texts.append(read_text_file(file)) # Combine text from different file types combined_text = combine_text(pdf_texts + word_texts + txt_texts) # Split the combined text into chunks text_chunks = get_text_chunks(combined_text) # Create vector store and conversation chain if non-CSV documents are uploaded if len(other_files) > 0: vectorstore = get_vectorstore(text_chunks) st.session_state.conversation = get_conversation_chain(vectorstore) else: vectorstore = None # No need for vectorstore with CSV file # Handle user input for CSV file separately if csv_file is not None and user_question: handle_csv_file(csv_file, user_question) # Handle user input for text-based files if user_question: handle_userinput(user_question) if __name__ == '__main__': main()

• CSV ファイルを含む複数のファイルを同時にアップロードし、単一セッションでさまざまな種類のドキュメントを処理できるようにします (ドキュメント処理の図を参照)。

• チャットボットはユーザーのクエリに対する応答を生成します。 この応答は通常、自然言語で行われ、明確で有益な回答を提供することを目的としています。(参照:pic2)

スケーリングと将来の機能拡張

マルチファイル チャットボット プロジェクトに着手する際には、スケーラビリティと将来の機能強化の可能性を考慮することが重要です。未来には、生成 AI および NLP テクノロジの進歩による刺激的な可能性が秘められています。 チャットボットの成長と進化を計画する際に留意すべき重要な側面は次のとおりです。

1 スケーラビリティ

• 並列処理: 多数のユーザーまたはより大規模なファイルを処理するには、並列処理技術を検討できます。 これにより、チャットボットは複数のクエリやドキュメントを同時に効率的に処理できるようになります。
• ロードバランシング: ロード バランシング メカニズムを実装して、ユーザー リクエストを複数のサーバーまたはインスタンスに均等に分散し、ピーク使用時の一貫したパフォーマンスを確保します。

2. 強化されたファイル処理

• より多くのファイル形式のサポート: ドメインで一般的に使用される追加のファイル形式のサポートを追加して、チャットボットの機能を拡張することを検討してください。 たとえば、PowerPoint プレゼンテーションや Excel スプレッドシートのサポートなどです。
• 光学式文字認識（OCR）: OCR テクノロジーを組み込んで、スキャンしたドキュメントや画像からテキストを抽出し、チャットボットの範囲を広げます。

3. 機械学習の統合

• 能動的学習: アクティブ ラーニング手法を実装して、チャットボットのパフォーマンスを継続的に向上させます。 ユーザーのフィードバックを収集し、それを使用してモデルを微調整し、応答精度を向上させます。
• カスタムモデルのトレーニング: ドメインに固有のカスタム NLP モデルをトレーニングして、理解を向上させ、コンテキストを認識した応答を実現します。

4. 高度な自然言語処理

• 多言語サポート: チャットボットの言語機能を拡張して複数の言語でユーザーにサービスを提供し、ユーザー ベースを拡大します。
• 感情分析: 感情分析を組み込んでユーザーの感情を測定し、それに応じて応答を調整することで、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを実現します。

5. 外部システムとの統合

• APIの統合: チャットボットを外部 API、データベース、またはコンテンツ管理システムに接続して、リアルタイム データを取得し、動的な応答を提供します。
• Webスクレイピング: Web スクレイピング技術を実装して Web サイトから情報を収集し、チャットボットのナレッジ ベースをさらに充実させます。

6.セキュリティとプライバシー

• データ暗号化: ユーザー データと機密情報が暗号化されていることを確認し、安全な認証メカニズムを採用してユーザーのプライバシーを保護します。
• コンプライアンス: データプライバシーの規制と基準を常に最新の状態に保ち、コンプライアンスと信頼性を確保します。

7. ユーザーエクスペリエンスの向上

• 文脈理解: 進行中の会話のコンテキストを記憶して理解するチャットボットの能力を強化し、より自然で一貫した対話を可能にします。
• ユーザーインターフェース: ユーザー インターフェイス (UI) を継続的に改良して、よりユーザー フレンドリーで直感的なものにします。

8.パフォーマンスの最適化

• キャッシング: キャッシュ メカニズムを実装して、頻繁にアクセスされるデータを保存し、応答時間とサーバーの負荷を軽減します。
• 資源管理: システム リソースを監視および管理して、効率的な利用と最適なパフォーマンスを確保します。

9. フィードバックの仕組み

• ユーザーからのフィードバック: ユーザーにチャットボットの対話に関するフィードバックを提供するよう奨励し、改善すべき領域を特定できるようにします。
• 自動フィードバック分析: 自動フィードバック分析を実装して、ユーザーの満足度と注意が必要な領域についての洞察を取得します。

10. 文書化とトレーニング

• ユーザーガイド: ユーザーがチャットボットを最大限に活用できるように、包括的なドキュメントとユーザー ガイドを提供します。
• トレーニングモジュール: ユーザーがチャットボットと効果的に対話する方法を理解するためのトレーニング モジュールまたはチュートリアルを開発します。

まとめ

このブログ投稿では、Streamlit と自然言語処理 (NLP) 技術を使用したマルチファイル チャットボットの開発について検討しました。 このプロジェクトでは、会話型 AI モデルを使用して、さまざまな種類のドキュメントからテキストを抽出し、ユーザーの質問を処理し、関連する回答を提供する方法を紹介します。 このチャットボットを使用すると、ユーザーはドキュメントを簡単に操作し、貴重な洞察を得ることができます。 より多くのドキュメント タイプを統合し、会話型 AI モデルを改善することで、このプロジェクトをさらに強化できます。 このようなアプリケーションを構築すると、ユーザーはデータをより有効に活用できるようになり、さまざまなソースからの情報検索が簡素化されます。 独自のマルチファイル チャットボットの構築を今すぐ始めて、ドキュメントの可能性を解き放ちましょう!

主要な取り組み

• 複数ファイルのチャットボットの概要: マルチファイル チャットボットは、生成 AI および NLP テクノロジーを活用した最先端のソリューションです。 PDF、DOCX、TXT、CSV などのさまざまなファイル形式からの情報への効率的なアクセスと抽出が可能になります。
• 多様な使用例: このチャットボットは、学術研究、データ分析、法律およびコンプライアンス、コンテンツ管理、ヘルスケア、カスタマー サポートなど、さまざまな分野で幅広い用途に使用できます。
• ワークフローの概要: チャットボットのワークフローには、ユーザー対話、ファイル処理、テキスト前処理、情報取得、ユーザー クエリ分析、回答生成、応答生成、および継続的な対話が含まれます。
• 開発環境のセットアップ: 仮想環境を使用して Python 環境をセットアップすることは、プロジェクト固有の依存関係を分離し、スムーズな開発を確保するために不可欠です。
• チャットボットのコーディング: 開発プロセスには、依存関係のインポート、さまざまなファイル形式からのテキストの抽出、ナレッジ ベースの構築、会話型 AI モデルのセットアップ、ユーザーのクエリへの回答、Streamlit を使用したチャットボットの展開が含まれます。
• スケーラビリティと将来の機能拡張: チャットボットのスケーリングと将来の機能強化に関する考慮事項には、並列処理、より多くのファイル形式のサポート、機械学習の統合、高度な NLP、外部システムとの統合、セキュリティとプライバシー、ユーザー エクスペリエンスの向上、パフォーマンスの最適化、フィードバック メカニズムが含まれます。

よくある質問

この記事に示されているメディアは Analytics Vidhya が所有するものではなく、著者の裁量で使用されています。

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/09/how-to-develop-a-multi-file-chatbot/