Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eines Dokumentations-Chatbots mit Qdrant, Haystack und Llama3

Einführung

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen ihre Dokumentation verwalten und darauf zugreifen. Ein bemerkenswertes Beispiel dafür ist der Aufbau eines Chatbots, der in der Lage ist, auf Dokumentationen zuzugreifen und Benutzeranfragen effizient zu beantworten. In diesem Artikel werden wir den Prozess des Erstellens eines solchen Chatbots mit Qdrant, Haystack und Llama3 detailliert durchgehen. Dies umfasst das Scraping von Dokumentationen, die Generierung von Embeddings, das Einrichten einer Vektordatenbank und die Implementierung von Retrieval Augmented Generation (RAG).

Schritt 1: Scraping der Dokumentation

Der erste Schritt beim Aufbau unseres Dokumentations-Chatbots besteht darin, die Informationen von der Dokumentationswebsite zu sammeln. Dies geschieht durch das Abrufen der Sitemap, das Extrahieren der URLs und das Speichern des Inhalts der Dokumentationsseiten.

1. Abrufen der Sitemap

Wir verwenden die Bibliothek `requests` in Python, um die `sitemap.xml`-Datei von der angegebenen Dokumentationswebsite abzurufen. Die Antwort des Servers wird als Text geparst, wodurch wir die rohen Daten der Sitemap-Datei erhalten.

2. Extrahieren der URLs aus der Sitemap

Die Bibliothek `BeautifulSoup` hilft uns beim Parsen der HTML-Struktur der `sitemap.xml`-Datei und ermöglicht es uns, spezifische Informationen, wie die `loc`-Tags, die die URLs jeder einzelnen Seite enthalten, einfach zu extrahieren.

3. Abrufen und Speichern des Dokumentationsinhalts

Nachdem wir eine Liste von URLs haben, können wir den tatsächlichen Inhalt jeder Seite abrufen. Die `requests`-Bibliothek wird erneut verwendet, um auf jede URL zuzugreifen und den HTML-Inhalt abzurufen. Wir filtern irrelevante Tags wie `