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【LangChain学习之旅】—(22)聊天客服机器人的开发(下)

“聊天机器人” 项目说明

这个项目的设计可以简要回顾如下:

  1. 最基本的聊天对话工具:通过使用 LangChain 的 ConversationChain,实现一个最基本的聊天对话工具,让用户可以与聊天机器人进行对话。

  2. 记忆功能:借助 LangChain 中的记忆功能,使聊天机器人能够记住用户之前所说的话。这样,机器人可以更好地理解上下文,并提供更连贯的回答。

  3. 整合内部文档资料:利用 LangChain 的检索功能,将的内部文档资料整合到聊天机器人中。这样,机器人不仅可以基于自身知识回答问题,还可以根据的业务流程提供专业的回答。

  4. 数据库查询功能(可选):通过 LangChain 中的数据库查询功能,用户可以输入订单号来查询订单状态,或者查看存货等其他相关信息。

  5. 部署与发布:将聊天机器人部署在网络上,供企业内部员工和用户使用。

在上一个项目中,我们使用了 Flask 来部署人脉工具。Flask 是一个通用、微型的 Web 应用框架,非常适合创建各种 Web 应用程序,不仅仅局限于机器学习或数据科学项目。Flask 提供了很高的灵活性,开发者可以自定义路由、模板以及前后端的交互等。对于初学者来说,可能需要花费更多时间学习 Flask,特别是在与其他前端技术或数据库技术结合使用时。

不过,对于机器学习项目,我们还有其他部署

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