Einblick in die Erstellung von Chatbots mit Gradio

Die Entwicklung von Chatbots hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Dank der Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen sind Chatbots mittlerweile in der Lage, komplexe Interaktionen durchzuführen und in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt zu werden. Eine der Plattformen, die diesen Entwicklungsprozess erheblich vereinfacht, ist Gradio. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf Gradio, die Erstellung von Chatbots und die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich.

Was ist Gradio?

Gradio ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die den Prozess der Erstellung von Benutzeroberflächen für maschinelle Lernmodelle, APIs und andere Anwendungen vereinfacht. Mit nur wenigen Zeilen Code können Entwickler eine Weboberfläche erstellen, die es Benutzern ermöglicht, mit dem Modell zu interagieren. Gradio unterstützt dabei verschiedene Eingabe- und Ausgabekomponenten, wie Text, Bilder, Audio und Video.

Einführung in Chatbots mit Gradio

Chatbots sind eine beliebte Anwendung von großen Sprachmodellen. Mit Gradio können Sie auf einfache Weise ein Demo Ihres Chatbot-Modells erstellen und es mit Ihren Benutzern teilen oder es selbst ausprobieren. Die Chatbot-Oberfläche von Gradio ist intuitiv und kann oft mit nur einer Zeile Code erstellt werden.

Erstellung einer einfachen Chatbot-Demo

Um eine einfache Chatbot-Demo zu erstellen, benötigen wir die Gradio-Bibliothek und definieren eine Funktion, die die Antworten des Chatbots steuert. Hier ist ein Beispiel für einen einfachen Chatbot, der zufällig auf die Nachrichten der Benutzer antwortet:

import random
import gradio as gr

def random_response(message, history):
    return random.choice(["Ja", "Nein"])

gr.ChatInterface(random_response).launch()
    

Das obige Beispiel zeigt, wie einfach es ist, einen Chatbot mit Gradio zu erstellen. Der Chatbot antwortet zufällig mit "Ja" oder "Nein" auf jede Benutzernachricht.

Erweiterte Chatbot-Funktionalitäten

Natürlich sind die meisten Anwendungen komplexer und erfordern die Berücksichtigung von Benutzereingaben und Chatverlauf. Hier ist ein weiteres Beispiel, das die Benutzereingaben und den Verlauf berücksichtigt:

import random
import gradio as gr

def alternatingly_agree(message, history):
    if len(history) % 2 == 0:
        return f"Ja, ich denke '{message}'"
    else:
        return "Ich denke nicht"

gr.ChatInterface(alternatingly_agree).launch()
    

In diesem Beispiel reagiert der Chatbot abwechselnd positiv und negativ auf die Benutzernachrichten, abhängig von der Länge des Chatverlaufs.

Streaming-Chatbots

Eine interessante Funktion von Gradio ist die Unterstützung von Streaming-Chatbots. Diese ermöglichen es, eine Folge von Teilantworten zu generieren, wodurch der Benutzer eine kontinuierliche Antwort erhält. Hier ist ein einfaches Beispiel für einen Streaming-Chatbot:

import time
import gradio as gr

def slow_echo(message, history):
    for i in range(len(message)):
        time.sleep(0.3)
        yield "Sie haben getippt: " + message[: i+1]

gr.ChatInterface(slow_echo).launch()
    

In diesem Beispiel gibt der Chatbot eine Nachricht Zeichen für Zeichen zurück, wobei er nach jedem Zeichen eine kurze Pause einlegt.

Multimodale Chatbots

Gradio ermöglicht auch die Erstellung von multimodalen Chatbots, die in der Lage sind, mehrere Eingabemodi wie Text, Bilder und Dateien zu verarbeiten. Hier ist ein Beispiel für einen multimodalen Chatbot:

import gradio as gr
import time

def count_files(message, history):
    num_files = len(message["files"])
    return f"Sie haben {num_files} Dateien hochgeladen"

demo = gr.ChatInterface(fn=count_files, examples=[{"text": "Hallo", "files": []}], title="Echo Bot", multimodal=True)
demo.launch()
    

Dieser Chatbot kann sowohl Textnachrichten als auch Dateien empfangen und verarbeitet die Anzahl der hochgeladenen Dateien.

Zusätzliche Eingaben und benutzerdefinierte Anpassungen

Gradio unterstützt die Integration zusätzlicher Eingabeparameter, die über die Benutzeroberfläche des Chatbots zugänglich gemacht werden können. Hier ist ein Beispiel, das eine Textbox für ein System-Prompt und einen Schieberegler für die Anzahl der Token in der Antwort des Chatbots hinzufügt:

import gradio as gr
import time

def echo(message, history, system_prompt, tokens):
    response = f"System-Prompt: {system_prompt}\n Nachricht: {message}."
    for i in range(min(len(response), int(tokens))):
        time.sleep(0.05)
        yield response[: i+1]

demo = gr.ChatInterface(echo,
                        additional_inputs=[
                            gr.Textbox("Sie sind ein hilfreicher KI.", label="System Prompt"),
                            gr.Slider(10, 100)
                        ])
demo.queue().launch()
    

In diesem Beispiel wird die Antwort des Chatbots durch einen System-Prompt und die Anzahl der maximal zurückgegebenen Token beeinflusst.

Verwendung von Chatbots über eine API

Nachdem Sie Ihren Gradio-Chatbot erstellt und auf Hugging Face Spaces oder an einem anderen Ort gehostet haben, können Sie ihn über eine einfache API abfragen. Die API erwartet die Nachricht des Benutzers und gibt die Antwort des Chatbots zurück, wobei intern der Nachrichtenverlauf verfolgt wird.

Integration von großen Sprachmodellen

Ein Beispiel für die Nutzung von Gradio mit echten großen Sprachmodellen ist die Integration von Langchain mit OpenAI. Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie Sie Gradio verwenden können, um einen allgemeinen Streaming-Chatbot zu erstellen:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage
import openai
import gradio as gr

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."  # Ersetzen Sie dies durch Ihren Schlüssel

llm = ChatOpenAI(temperature=1.0, model='gpt-3.5-turbo-0613')

def predict(message, history):
    history_langchain_format = []
    for human, ai in history:
        history_langchain_format.append(HumanMessage(content=human))
        history_langchain_format.append(AIMessage(content=ai))
    history_langchain_format.append(HumanMessage(content=message))
    gpt_response = llm(history_langchain_format)
    return gpt_response.content

gr.ChatInterface(predict).launch()
    

In diesem Beispiel wird ein großer Sprachmodell-Chatbot mit Hilfe von Langchain und OpenAI erstellt, der auf Benutzeranfragen reagiert und eine kontextbezogene Antwort generiert.

Fazit

Gradio bietet eine leistungsstarke und flexible Plattform zur Erstellung von Chatbots und anderen interaktiven Anwendungen. Mit seiner einfachen API und den umfangreichen Anpassungsoptionen ermöglicht Gradio die schnelle Erstellung von Prototypen und die Bereitstellung von Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren. Ob für einfache Chatbots oder komplexe multimodale Anwendungen, Gradio bietet die Werkzeuge, um innovative Lösungen zu entwickeln.

Bibliografie

- https://gradio.app/ - https://www.gradio.app/guides/creating-a-chatbot-fast - https://github.com/gradio-app/gradio - https://www.gradio.app/docs/gradio/chatinterface - https://jayant017.medium.com/rag-q-a-chatbot-using-openai-langchain-chromadb-and-gradio-536945dd92f9 - https://www.youtube.com/watch?v=XbraDFttxkc - https://medium.com/@theodoruszq/building-your-own-chatgpt-with-gradio-8af95317cf00 - https://www.gradio.app/guides/creating-a-custom-chatbot-with-blocks