Moteur NLU Tensorflow

Le moteur NLU TensorFlow est une solution de compréhension du langage naturel (NLU) construite en utilisant TensorFlow, une plateforme de bout en bout pour l'apprentissage automatique. Ce moteur s'intègre parfaitement aux modèles hébergés sur HuggingFace, permettant des capacités NLU robustes et évolutives.

Configuration du moteur NLU TensorFlow

• Installez l'interface en ligne de commande Hexabot en exécutant cette commande

npm install -g hexabot-cli

• Créez votre projet Hexabot en utilisant ce modèle personnalisé Ludwig :

hexabot create my-chatbot --template Hexastack/hexabot-template-tensorflow

• Accédez à votre répertoire de projet et initialisez-le en utilisant les commandes suivantes. Vous pouvez personnaliser la configuration de votre projet dans my-chatbot/docker/.env fichier :

hexabot init

npm i

• Lancez votre chatbot nouvellement créé en exécutant :

hexabot dev --services nlu,ollama

Configuration du moteur NLU TensorFlow

Étape 1 : Définir l'assistant NLU par défaut

Cela garantit qu'Hexabot utilise le moteur NLU basé sur TensorFlow pour le traitement des intentions et la détection de la langue.

• Accédez à “Paramètres” depuis le menu principal.

• Sélectionnez l’onglet “Chatbot”.

• Assurez-vous que le “Assistant NLU par défaut” est défini sur "tensorflow-nlu-helper".

Étape 2 : Configurer les paramètres du moteur NLU Ludwig

1. Accédez à “Paramètres” depuis le menu principal

2. Sélectionnez l’onglet “Moteur NLU TensorFlow”.

3. Mettre à jour les paramètres du moteur NLU :

   1. Le moteur NLU TensorFlow est déjà préconfiguré pour se connecter à l'API NLU basée sur TensorFlow fournie dans le modèle. Vous n'avez besoin que de mettre à jour le point de terminaison du moteur NLU TensorFlow et jeton API si vous n'utilisez pas la configuration par défaut.

   2. Un seuil de confiance est également disponible, il est par défaut réglé à 0,1 ; cette valeur est la probabilité minimale requise pour qu'une prédiction soit acceptée. Veillez à ajuster ce seuil en fonction du modèle spécifique que vous utilisez et de l'équilibre souhaité entre précision et rappel.

Étape 3 : Tester le moteur NLU TensorFlow

Accédez à la "NLU" depuis le menu principal, puis sélectionnez l'onglet "Entités NLU" pour ajouter des entités et/ou des valeurs d'intention. Consultez la Gérer les entités NLU section de la documentation pour plus d'informations sur la façon d'ajouter et de gérer vos entités NLU :

Gérer les entités NLU

Utilisez l’outil d'entraînement NLU pour tester des textes contre l'intention NLU que vous venez d'ajouter et voir si les prédictions sont bonnes.

Enfin, vous pouvez utiliser les entités NLU lors de la configuration des déclencheurs dans les blocs au sein du éditeur visuel. Vous pouvez consulter la Blocs réguliers section de la documentation pour vous aider à comprendre comment déclencher des blocs en utilisant des intentions NLU.

Considérations clés

Bien que le moteur NLU TensorFlow offre des capacités robustes pour exécuter des inférences sur des modèles basés sur TensorFlow déployés sur Hugging Face, il présente certaines limites. Le moteur n'est pas conçu pour être extensible, ce qui signifie que les utilisateurs ne peuvent pas modifier les modèles préexistants ni personnaliser leur logique interne. Ce manque de flexibilité peut nécessiter une sélection soigneuse des modèles afin de garantir qu'ils répondent aux exigences spécifiques de votre application. Il est idéal pour les scénarios où l'objectif est d'exploiter des modèles pré-entraînés sans besoin d'adaptation supplémentaire.