Langchain HuggingFace 開發金融聊天機器人

隨著大語言模型的興起，開發金融聊天機器人成為可能。本文將示範如何結合 Langchain 和 Hugging Face Hub，建構一個客製化的 Telegram 金融聊天機器人。Langchain 的靈活框架方便整合 LLM 與其他服務，而 Hugging Face Hub 提供豐富的預訓練模型資源，兩者結合簡化了開發流程。我們將使用 Python 和相關函式庫，包含 Langchain、Hugging Face Embeddings、Chroma 向量資料函式庫等，並透過 Telegram Bot API 與使用者互動。程式碼中示範瞭如何初始化模型、載入向量資料函式庫、建立 RetrievalQA Chain，以及處理使用者訊息和產生回覆的流程。系統架構圖則清晰地展現了資料流向和各元件之間的關係。文章也探討了資料品質、模型選擇、持續最佳化和安全性等關鍵因素，並展望了未來金融科技的發展趨勢。

Langchain 與 Hugging Face：打造客製化金融聊天機器人的強大組合

在金融科技領域，開發一個能夠提供即時、準確資訊的聊天機器人一直是個挑戰。隨著大語言模型（LLM）的進步，我們現在可以利用 Langchain 和 Hugging Face Hub 這兩大強大的工具，來建構一個針對金融領域的客製化 Telegram 聊天機器人。本文將深入探討如何結合這些技術，創造一個能夠滿足使用者需求的金融資訊服務。

為何選擇 Langchain 和 Hugging Face？

Langchain 提供了一個靈活的框架，讓我們能夠輕鬆地將大語言模型與其他工具和服務整合。而 Hugging Face Hub 則提供了豐富的預訓練模型資源，讓我們可以根據需求選擇最合適的模型。兩者的結合，使得開發一個功能強大的金融聊天機器人變得更加容易。

開發流程與實作

首先，我們需要準備開發環境並安裝必要的函式庫。接著，我們將使用 Langchain 和 Hugging Face 的 API 來建構我們的聊天機器人。

程式碼實作

import os
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from chromadb import Chroma
from transformers import pipeline, AutoTokenizer
from langchain import HuggingFacePipeline, RetrievalQA
from telegram import Update
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext

# 設定環境變數
TELEGRAM_BOT_TOKEN = os.environ.get("TELEGRAM_BOT_TOKEN")
HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN = os.environ.get("HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN")

# 選擇適當的模型和嵌入模型
MODEL_NAME = "databricks/dolly-v2-3b"
EMBEDDINGS_MODEL = "sentence-transformers/all-MiniLM-l6-v2"
PERSIST_DIRECTORY = "chroma_db"
CACHE_FOLDER = "sentence_transformers"
MODEL_CACHE_DIR = "models"

# 初始化 Tokenizer 和 Pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
hf_pipeline = pipeline(
    model=MODEL_NAME,
    tokenizer=tokenizer,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto",
    return_full_text=True,
    temperature=0.1,
    max_new_tokens=1000,
    model_kwargs={
        "cache_dir": MODEL_CACHE_DIR,
        "offload_folder": "offload",
        "token": HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN,
    },
)

# 初始化 LLM 和嵌入模型
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=hf_pipeline)
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name=EMBEDDINGS_MODEL,
    cache_folder=CACHE_FOLDER,
    model_kwargs={"device": "cpu"},
    encode_kwargs={"normalize_embeddings": False},
    multi_process=False,
)

# 載入向量資料函式庫
db = Chroma(persist_directory=PERSIST_DIRECTORY, embedding_function=embeddings)
retriever = db.as_retriever(search_type="mmr", search_kwargs={"k": 8})

# 初始化 RetrievalQA Chain
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever)

# Telegram Bot 處理函式
def handle_message(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    question = update.message.text
    try:
        response = qa_chain.run(question)
        update.message.reply_text(response)
    except Exception as e:
        print(f"錯誤：{e}")
        update.message.reply_text("處理訊息時發生錯誤。")

def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text("您好！我是根據客製化資料訓練的金融聊天機器人。請開始提問吧！")

def main() -> None:
    if not TELEGRAM_BOT_TOKEN or not HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN:
        print("請設定 TELEGRAM_BOT_TOKEN 和 HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN 環境變數。")
        return

    updater = Updater(TELEGRAM_BOT_TOKEN)
    dispatcher = updater.dispatcher
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))

    updater.start_polling()
    updater.idle()

if __name__ == "__main__":
    main()

內容解密：

此程式碼展示瞭如何使用 Langchain 和 Hugging Face Hub 來建構一個金融聊天機器人。首先，我們初始化了必要的元件，包括 Tokenizer、Pipeline、LLM 和嵌入模型。接著，我們載入了向量資料函式庫並建立了 RetrievalQA Chain。最後，我們定義了 Telegram Bot 的處理函式，用於接收使用者的訊息並生成回覆。

圖表說明：系統架構圖

  graph LR
    A[使用者] --> B{Telegram Bot};
    B --> C[Langchain];
    C --> D[大語言模型];
    C --> E[向量資料函式庫];
    E --> F[知識函式庫];
    D --> G[生成回覆];
    G --> B;

圖表翻譯：

此圖表展示了使用 Langchain 和 Hugging Face 建構的金融聊天機器人的系統架構。使用者透過 Telegram 與聊天機器人互動，Langchain 負責串接大語言模型和向量資料函式庫，從知識函式庫中檢索相關資訊並生成回覆。整個流程展示了系統如何處理使用者查詢並提供適當的回應。

開發高效能金融聊天機器人的關鍵因素

資料品質：金融領域的資料具有高度的專業性和敏感性，因此資料的品質直接影響模型的效能。
模型選擇：選擇適合金融領域的預訓練模型，並根據具體需求進行微調。
持續最佳化：模型的訓練和最佳化是一個持續的過程，需要定期評估和調整。
安全性：確保資料和模型的安全，防止資料洩露和濫用。

隨著 AI 技術的發展，金融領域的應用將更加廣泛和深入。未來，我們可以期待看到更多根據大語言模型的創新應用，如智慧投顧、風險管理和金融預測等。

附錄：Telegram 聊天機器人的進一步開發

增加功能

使用者驗證：新增使用者驗證機制，確保只有授權使用者可以存取敏感資訊。
個人化問答紀錄：記錄使用者的問答歷史，提供更個人化的服務。
多語言支援：增加對多語言的支援，讓聊天機器人能夠服務更廣泛的使用者群。

實作範例

from telegram import Update, Bot
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化 Langchain 元件
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = Chroma(persist_directory="db", embedding_function=embeddings)
retriever = db.as_retriever()
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever)

def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text("歡迎使用知識問答機器人！請輸入您的問題。")

def handle_message(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    question = update.message.text
    try:
        response = qa({"query": question})
        update.message.reply_text(response["result"])
    except Exception as e:
        update.message.reply_text(f"處理問題時發生錯誤：{e}")

def main() -> None:
    TOKEN = "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"
    updater = Updater(TOKEN)
    dispatcher = updater.dispatcher
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))

    updater.start_polling()
    updater.idle()

if __name__ == "__main__":
    main()

內容解密：

此程式碼展示瞭如何使用 python-telegram-bot 函式庫建立一個簡單的 Telegram 聊天機器人。我們定義了 start 和 handle_message 兩個函式，分別用於處理 /start 指令和使用者傳送的訊息。透過 Langchain 的 RetrievalQA，我們能夠根據使用者的查詢生成適當的回覆。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。