原贴链接

我有一个网站，想实现一个针对特定主题训练的聊天机器人。我希望用最少10本书，最多150本书来训练它。我倾向于本地运行，但也考虑托管选项。这里有人能提供一些建议吗？我在寻找教程、网站建议或其他任何能帮我指明方向的信息。非常感谢您的帮助。

讨论总结

本次讨论主要围绕如何创建一个基于电子书训练的聊天机器人，并将其部署在网站上。参与者提供了多种技术解决方案，包括使用RAGflow、Google的Gemini工具、Langchain等。讨论中涉及了从电子书转换、数据集制作到模型训练的多个步骤，以及本地运行和托管选项的考虑。总体上，讨论氛围积极，参与者分享了丰富的经验和工具链接，帮助初学者快速入门。

主要观点

  1. 👍 使用RAGflow创建聊天机器人
    • 支持理由：RAGflow提供了创建聊天机器人的演示，适合初学者尝试。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户讨论了硬件配置的需求。
  2. 🔥 使用Google的Gemini工具进行免费测试
    • 正方观点：Gemini工具在免费层级中提供了基本测试功能，适合预算有限的用户。
    • 反方观点：无明显反对声音，但有用户讨论了免费层级的限制。
  3. 💡 使用Langchain和Qdrant进行高级配置
    • 解释：AsliReddington提供了详细的技术建议，包括使用Langchain进行分块处理和Qdrant进行存储，适合技术背景较强的用户。
  4. 👍 从一本书开始训练
    • 支持理由：schlammsuhler建议从一本书开始，逐步扩展，适合初学者降低复杂度。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户讨论了扩展到多本书的需求。
  5. 🔥 使用RAG解决方案处理少量数据
    • 正方观点：ekaj建议使用RAG解决方案，因为数据量较少，适合快速实现。
    • 反方观点：无明显反对声音，但有用户讨论了数据量增加后的扩展性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Try RAGflow, you can run a demo too which allows you to create a chat bot.”
    • 亮点：PrunedLoki的建议直接且实用，适合初学者快速上手。
  2. “🤔 I think you can do it within the current free tier in the Google gemini tools.”
    • 亮点：Roland_Bodel_the_2nd的建议考虑了预算限制，适合预算有限的用户。
  3. “👀 First make it work with 1 book. You need to transform the book into QnA style like your desired chat.”
    • 亮点：schlammsuhler的建议简单直接，适合初学者逐步实现。
  4. “😂 With that little data, I would think using a RAG solution would be more effective.”
    • 亮点：ekaj的建议针对少量数据，适合快速实现。
  5. “🤔 Chunk at a page level using Langchain Embed with BGE Large Dump into Qdrant Use Langchain QnA RAG module or ReACTagent with the Qdrant client being the only tool Config Qdrant client with minimum score threshold.”
    • 亮点：AsliReddington的建议详细且技术性强，适合技术背景较强的用户。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，参与者普遍愿意分享经验和提供帮助。主要分歧点在于技术选择的多样性，如本地运行与托管选项、不同工具的使用等。可能的原因是每个用户的技术背景和需求不同，导致了对不同解决方案的偏好。

趋势与预测

  • 新兴话题：RAG技术和Langchain的使用可能会引发更多讨论，因为它们提供了高效的解决方案。
  • 潜在影响：随着更多用户尝试基于电子书训练的聊天机器人，相关工具和方法的优化和普及将加速。

详细内容：

《关于创建基于电子书的网站聊天机器人的热门讨论》

在 Reddit 上，有一则帖子引起了广泛关注。帖子的作者表示拥有一个网站，想要在上面实现一个基于电子书内容训练的聊天机器人，训练数据量从 10 本到 150 本不等，想在本地运行，也考虑托管选项，并寻求大家的建议和帮助。此帖获得了众多回复和较高的关注度。

讨论的焦点主要集中在实现这一想法的方法和工具选择上。有人推荐使用 RAGflow，还有人提到了在硬件配置方面的考虑，比如认为单张 4090 显卡和 128GB 内存是否够用。有人分享了自己制作的将电子书转换为 chatml 格式的程序，并提供了相关链接。也有人对模型能否通过 LoRA/PEFT 学习新知识以及效果如何提出了疑问。

有人指出可以在 Google gemini 工具的免费层级进行测试或基本操作，并提供了相关链接。还有人详细介绍了 RAG（Retrieval Augmented Generation）的工作原理和相关技术，包括文本分块、语义搜索等，同时提到了成本和长度的问题，并推荐了一些工具，如 AnythingLLM、AskLibrary 等。对于能否将工具添加到网站的问题，有人表示自己的工具仅适用于单用户，不能嵌入网站，但也提供了类似 chatpdf 可以使用其 API 的工具。

有人建议先从 1 本书开始尝试，利用 Gemini 进行免费训练。还有人提到用 Langchain 进行页面级分块，用 BGE Large 进行嵌入，将数据存入 Qdrant，使用 Langchain QnA RAG 模块或 ReACTagent 等。

在这场讨论中，大家各抒己见，为帖子作者提供了丰富的思路和建议。但实现这样一个聊天机器人的过程确实存在一定的复杂性和成本考量，需要根据具体需求和条件进行选择和优化。