×
Community Blog Membuat Chatbot Kustom dengan Web-Scraping (Penggalian Web) dan Model Studio Alibaba Cloud

Membuat Chatbot Kustom dengan Web-Scraping (Penggalian Web) dan Model Studio Alibaba Cloud

Blog ini menjelaskan proses membangun chatbot yang menggunakan data yang digali dari web dan rekayasa perintah canggih untuk memberikan jawaban yang tepat dan relevan.

Oleh Jawad

Chatbot akan mengubah cara bisnis berinteraksi dengan pelanggan untuk memberikan respons instan dan akurat yang disesuaikan dengan kebutuhan tertentu. Dengan Model Studio Alibaba Cloud dan teknik web-scraping, Anda dapat membuat chatbot spesifik domain jauh lebih mudah. Blog ini memandu Anda dalam membangun chatbot yang menggunakan data yang digali dari web dan rekayasa perintah canggih untuk memberikan jawaban yang tepat dan relevan.

Apa yang Membuat Chatbot ini Unik?

Chatbot ini didukung oleh API Model Studio mutakhir dari Alibaba Cloud, disempurnakan dengan data yang digali dari web untuk memastikan respons yang akurat dan terkini. Chatbot ini dirancang agar dapat:

Spesifik Domain: Disesuaikan untuk memberikan informasi dalam cakupan spesifik, yang memastikan relevansi.

Dapat Dikustomiasi: Mudah disesuaikan dengan dataset atau kasus penggunaan apa pun.

Ramah Pengguna: Disebarkan dengan Gradio untuk interaksi tanpa hambatan.

Meskipun blog ini menggunakan Halaman Web Sertifikasi Alibaba Cloud Academy, prinsip dan tekniknya dapat diterapkan pada domain apa pun.

Langkah 1: Web-Scraping untuk Pengumpulan Data

Di blog ini, kita akan menggunakan web-scraping yang memungkinkan kita mengekstrak informasi secara langsung dari situs web. Data ini membentuk basis pengetahuan chatbot. Dengan menggunakan skrip Python sederhana, Anda dapat menggali isi teks dan menyimpannya untuk digunakan di kemudian hari.

Lihat kode web-scraping di sini.

Anda hanya perlu mengganti "target_url" dengan URL situs web yang Anda inginkan. Setelah Anda menjalankan file ini, file teks yang berisi data situs web akan dibuat.

Data yang diekstrak memastikan bahwa respons chatbot tidak hanya akurat tetapi juga relevan dengan informasi terbaru yang tersedia secara online.

Langkah 2: Mengintegrasikan dengan Model Studio Alibaba Cloud

Setelah data disiapkan, waktunya untuk mengintegrasikannya dengan Model Studio Alibaba Cloud. API Model Studio memungkinkan pemahaman bahasa alami, sementara rekayasa perintah akan menyesuaikan perilaku chatbot.

Chatbot diprogram untuk menjawab pertanyaan spesifik terkait data yang digali dan dengan sopan menolak pertanyaan di luar cakupannya. Misalnya, chatbot hanya membahas pertanyaan tentang Sertifikasi Profesional Alibaba Cloud Academy, merespons pertanyaan yang tidak terkait dengan pesan yang sudah ditentukan.

Lihat kode implementasi chatbot di sini.

Pemuatan Variabel Lingkungan: Memastikan file berisi dalam format. Kunci API dapat diperoleh dari Konsol Model Studio Alibaba.

1

Pertimbangkan untuk menangani kasus tidak adanya variabel lingkungan dengan menambahkan pesan kesalahan.

Langkah 3: Menyebarkan Chatbot

Dengan menggunakan Gradio, chatbot disebarkan dengan antarmuka web interaktif yang sederhana. Hal ini untuk memastikan bahwa pengguna dapat dengan mudah mengakses dan berinteraksi dengan chatbot, membuatnya praktis untuk aplikasi dunia nyata.

Bagaimana Cara Kerjanya?

  1. Web-Scraping: Mengumpulkan data yang diperlukan dari situs web target dan menyimpannya dalam file lokal.
  2. Rekayasa Prompt: Menggunakan data yang digali untuk membuat templat kustom yang memandu respons chatbot.
  3. Pembuatan Respons: Menggunakan API Model Studio untuk memproses pertanyaan pengguna dan menghasilkan jawaban yang akurat.
  4. Interaksi Pengguna: Menyediakan antarmuka Gradio untuk akses dan penggunaan yang mudah.

Mengapa Menggunakan Web-Scraping dan Alibaba Cloud?

Efisiensi: Mengotomatiskan pengumpulan data dengan web-scraping agar chatbot tetap terkini.

Presisi: Menggunakan rekayasa prompt dengan Model Studio Alibaba Cloud untuk memastikan respons sudah akurat secara kontekstual.

Fleksibilitas: Menyesuaikan chatbot dengan domain atau industri apa pun dengan memodifikasi sumber data dan prompt.

Aplikasi di Luar Sertifikasi Alibaba Cloud Academy

Desain chatbot serbaguna dan dapat diterapkan untuk berbagai industri:

E-Niaga: Menjawab FAQ spesifik produk.

Dukungan Pelanggan: Menyediakan perincian spesifik cabang, seperti alamat dan kontak.

Pendidikan: Membantu memberikan informasi kursus dan menjawab pertanyaan akademik.

Keterbatasan:

Chatbot ini tidak menggunakan database vektor apa pun dan terbatas dalam hal token input. Jadi, chatbot ini mungkin tidak berfungsi jika situs web berisi banyak teks.

Kesimpulan

Web-scraping yang dikombinasikan dengan Model Studio Alibaba Cloud menawarkan cara efektif untuk membangun chatbot yang menghadirkan pengalaman pengguna terpersonalisasi dan spesifik domain. Baik Anda ingin meningkatkan dukungan pelanggan, menyederhanakan pengiriman informasi, atau meningkatkan keterlibatan pengguna, pendekatan ini menyediakan alat yang diperlukan untuk mendukung keberhasilan Anda.

Mulailah membangun chatbot kustom Anda sekarang juga dan ubah cara berinteraksi dengan audiens Anda!


Artikel ini diterjemahkan dari bahasa Inggris. Lihat artikel asli di sini.

0 0 0
Share on

Regional Content Hub

99 posts | 4 followers

You may also like

Comments

Regional Content Hub

99 posts | 4 followers

Related Products