Train ChatGPT op aangepaste gegevens (in precies 4 minuten)

Je hebt misschien al gemerkt dat ChatGPT een heel eenvoudige chatbot is die niet op een persoonlijk niveau met je kan converseren of op je specifieke behoeften kan inspelen.

Stel je echter een zeer intelligente ChatGPT chatbot voor die elk aspect van je bedrijf begrijpt en onvermoeibaar 24/7 vragen van klanten afhandelt.

Dit is nu mogelijk door een AI-chatbot te trainen op gepersonaliseerde gegevens om een AI-chatbot op maat te maken voor jouw bedrijf.

Met deze opwindende kans zullen we de intrigerende technieken, tools en adviezen verkennen en delen die nodig zijn om je eigen ChatGPT chatbot te bouwen die de manier waarop je met je websitebezoekers communiceert kan veranderen.

Wat is ChatGPT?

ChatGPT is een AI-chatbot ontwikkeld door OpenAI. Hij maakt antwoorden op de input van de gebruiker door gebruik te maken van natuurlijke taalverwerking en machine learning. Gebruikers kunnen met de AI bot chatten om samenvattingen, artikelen, verhalen en samenvattingen te maken op basis van hun gesprekken met ChatGPT.

Deze AI-chatbot heeft een groot voordeel: hij kan zich eerdere gesprekken herinneren, waardoor de volgende keer een soepele betrokkenheid ontstaat. Het aanvankelijke gebruik is gebaseerd op GPT-3.5 technologie, maar om GPT-4 te kunnen gebruiken, heb je een Plus-pakket nodig.

Kenmerken

ChatGPT onthoudt eerdere chats en stelt gebruikers in staat vervolgvragen te stellen, waardoor een kwalitatief goede gesprekservaring ontstaat. Bovendien werd ChatGPT getraind met behulp van een grote hoeveelheid internetgegevens.

Naast het genereren van antwoorden op prompts, kan ChatGPT ook invoer- en tussencode maken in elke programmeertaal. Om dit te bereiken informeer je ChatGPT gewoon over de programmeertaal die je nodig hebt en beschrijf je de code die je nodig hebt. ChatGPT zal je invoer analyseren en code genereren in de gespecificeerde programmeertaal. Bovendien kun je de door ChatGPT gegenereerde code verfijnen of inkorten om aan je specifieke behoeften te voldoen.

Een andere functie van ChatGPT is dat het fouten in je codeblokken kan vinden en ze aan je kan uitleggen. Als er een fout in je code zit en je kunt die niet vinden, dan kun je ChatGPT gebruiken! Laten we nu eens kijken hoe je deze slimme chatbot kunt trainen op je eigen gegevens.

Hoe train je ChatGPT op je eigen gegevens?

Om dit doel te bereiken zijn er in wezen twee methoden beschikbaar: de ene vereist programmeerkennis, terwijl de andere zonder enige codeerervaring in slechts vier minuten kan worden voltooid.

Als je naar de oplossing zonder code wilt gaan, klik dan hier.

Volledige-code oplossing met de API

Voordat we beginnen, moeten we waarschuwen dat dit onderdeel codeerervaring en een uitgebreide kennis van Pyhton vereist. Als je op zoek bent naar een no-code oplossing, klik dan hier. Voordat je een aangepaste ChatGPT AI chatbot kunt trainen, moet je een softwareomgeving instellen op je computer. Hier zijn de stappen om dat te doen.

Stap 1: Python installeren & upgraden

Eerst en vooral moet je Python downloaden en installeren van de officiële website. Zorg ervoor dat je de optie "Add Python.exe to PATH" aanvinkt tijdens de installatie. Ten tweede, upgrade Pip, wat een pakketbeheerder is waarmee je Python bibliotheken kunt installeren.

Dit kan via de Terminal op Windows of Command Prompt op macOS. Installeer ten slotte de essentiële bibliotheken die nodig zijn om je chatbot te trainen, zoals de OpenAI bibliotheek, GPT Index, PyPDF2 voor het parsen van PDF-bestanden en PyCryptodome. Deze bibliotheken zijn cruciaal voor het maken van een Large Language Model (LLM) dat verbinding kan maken met je kennisbank en je aangepaste AI-chatbot kan trainen.

Stap 2: Installeer een code editor (zoals VS Code)

Download eerst een code-editor zoals Notepad++ voor Windows of Sublime Text voor macOS en Linux als je ervaring hebt met krachtigere IDE's zoals VS Code.

Stap 3: Genereer je API sleutel & geheime sleutel

Vervolgens heb je een API sleutel van OpenAI nodig om een chatbot te trainen en te maken die een aangepaste kennisbank gebruikt. Om deze sleutel te verkrijgen, maak je een account aan op OpenAI of log je in op je bestaande account, selecteer je "Bekijk API sleutels" in je profiel en klik je op "Maak nieuwe geheime sleutel" om een unieke API sleutel te genereren. Het is belangrijk om deze sleutel op te slaan in een tekstbestand en het privé te houden omdat het alleen toegankelijk is voor je account. Daarnaast kun je indien nodig tot vijf API sleutels aanmaken.

Zodra je je softwareomgeving hebt opgezet en een OpenAI API sleutel hebt verkregen, is het tijd om je eigen AI chatbot te trainen met behulp van je gegevens.

Stap 4: Selecteer je model & creëer je kennisbank

Je kunt kiezen om het "gpt-3.5" model of "gpt-4" te gebruiken. Maak om te beginnen een map aan met de naam "docs" en voeg daar je trainingsdocumenten aan toe, die de vorm kunnen hebben van tekst-, PDF-, CSV- of SQL-bestanden.

Stap 5: Het script maken

Open vervolgens je code editor en sla de volgende code op als "app.py" in dezelfde map als de "docs" map. Zorg ervoor dat je de tekst "Your API Key" in de code vervangt door de API key die je van OpenAI hebt gekregen en sla de wijzigingen op.

uit gpt_index importeer SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, GPTSimpleVectorIndex, LLMPredictor, PromptHelper
van langchain importeer OpenAI
importeer gradio als gr
importeer sys
importeer os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ''

def construct_index(directory_path):
    max_input_size = 4096
    num_outputs = 512
    max_chunk_overlap = 20
    chunk_size_limit = 600

    prompt_helper = PromptHelper(max_input_size, num_outputs, max_chunk_overlap, chunk_size_limit=chunk_size_limit)

    llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.7, model_name="text-davinci-003", max_tokens=num_outputs))

    documenten = SimpleDirectoryReader(directory_path).load_data()

    index = GPTSimpleVectorIndex(documents, llm_predictor=llm_predictor, prompt_helper=prompt_helper)

    index.save_to_disk('index.json')

    index retourneren

def chatbot(input_text):
    index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json')
    response = index.query(input_text, response_mode="compact")
    return response.antwoord

iface = gr.Interface(fn=chatbot,
                     inputs=gr.inputs.Textbox(lines=7, label="Voer je tekst in"),
                     output="tekst",
                     title="Mijn AI Chatbot")

index = construct_index("docs")
iface.launch(share=True)

Nadat je de code in Terminal hebt uitgevoerd om je documenten te verwerken en een JSON-bestand te maken, wordt er een lokale URL gegenereerd. copy en plak deze URL in je webbrowser om toegang te krijgen tot je op maat gemaakte ChatGPT AI chatbot.

Nu kun je je chatbot vragen stellen en antwoorden krijgen op basis van de gegevens die je hebt verstrekt.

No-Code oplossing met TextCortex - Kennisbanken

Het is eenvoudig om je kunstmatige intelligentie (AI) te trainen met behulp van je eigen gegevens met TextCortex. Bovendien kun je het nog verder aanpassen met aangepaste persona's door gepersonaliseerde input toe te voegen, zoals stem en stijl. Aangepaste persona's helpen bij het creëren van virtuele tweelingen of merkvertegenwoordigers op maat van je verbeelding.

Als je een visuele leerling bent, bekijk dan deze korte video over hoe je je kennisbank kunt maken en Zeno kunt trainen op je eigen gegevens.

En voordat we beginnen met hoe je dat in heel eenvoudige stappen kunt bereiken, moeten we het eerst in actie zien om te begrijpen hoeveel waarde het kan bieden voor jouw behoeften.

Hoe train je AI op aangepaste gegevens? - Snelle gids stap voor stap

1. Navigeer naar de sectie Aanpassingen. Klik daar op het tabblad "Kennisbanken" en klik op de knop "Maak je kennisbank".

Houd er ook rekening mee dat als je bestanden hebt geüpload die je nog niet hebt toegevoegd aan een kennisbank, je ze kunt vinden op het tabblad "Uploadgeschiedenis".

3. Geef je kennisbank een coole naam en stel desgewenst toegangsinstellingen in. Je kunt het privé houden of delen met je team.

4. Zodra je je kennisbank hebt gemaakt, zie je een drive-achtige weergave waar je connectors (documenten, aangepaste URL's, enz.) kunt uploaden.

5. Je kunt ervoor kiezen om documenten te uploaden of aangepaste URL's toe te voegen aan je kennisbank. Op dit moment ondersteunen we PDF, CSV, PPTX en DOCX bestandsformaten. Houd er rekening mee dat alle bestanden worden verwerkt door TextCortex zonder gebruik te maken van derden.

Raadpleeg ons artikel "Hoe we omgaan met gegevens op TextCortex " voor meer informatie.

Pro tip: Je kunt ook meerdere bestanden invoegen om mass-upload mogelijk te maken.

6. Zodra je bestanden zijn geüpload, ga je naar ZenoChat en zoek je de knop "Zoeken inschakelen" . Door deze aan te zetten, kun je kiezen tussen meerdere kennisbanken als basisinformatie voor AI-reacties.

Klaar! Je bent nu klaar om de volledige kracht van onze nieuwe functie Kennisbanken te benutten. Ga je gang en maak meerdere kennisbanken voor verschillende doeleinden.

Hier is een klein voorbeeld van wat je ermee kunt doen! ⬇️

Pro Advies

Zorg ervoor dat je heel specifiek bent als je vragen stelt aan je AI. Onthoud dat je AI net zo bekwaam is als jouw begeleiding; hoe specifieker je instructies geeft, hoe betere resultaten je ervoor terugkrijgt.