Come utilizzare LLaMA per i chatbot nel tuo flusso di lavoro

La maggior parte dei team che esplorano modelli di IA open source scoprono che LLaMA di Meta offre una rara combinazione di potenza e flessibilità, ma la configurazione tecnica può sembrare come assemblare mobili senza istruzioni.

Questa guida ti accompagna nella creazione di un chatbot LLaMA funzionale partendo da zero, coprendo tutto, dai requisiti hardware e l'accesso al modello alle strategie di prompt engineering e implementazione.

Cominciamo!

Cos'è LLaMA e perché utilizzarlo per i chatbot?

Creare un chatbot con API proprietarie spesso dà la sensazione di essere vincolati al sistema di qualcun altro, con costi imprevedibili e problemi di privacy dei dati. Questo vincolo al fornitore impedisce di personalizzare realmente il modello in base alle esigenze specifiche del proprio team, con conseguenti risposte generiche e potenziali problemi di conformità.

LLaMA (Large Language Model Meta IA) è la famiglia di modelli linguistici open-weight di Meta e offre una potente alternativa. È progettato sia per la ricerca che per l'uso commerciale, offrendoti un controllo che i modelli chiusi non garantiscono.

I modelli LLaMA sono disponibili in diverse dimensioni, misurate in parametri (ad esempio, 7B, 13B, 70B). Considera i parametri come una misura della complessità e della potenza del modello: i modelli più grandi sono più capaci ma richiedono maggiori risorse computazionali.

Ecco perché potresti utilizzare un chatbot LLaMA:

Il compromesso principale è la praticità a fronte del controllo. LLaMA richiede una configurazione più tecnica rispetto a un'API plug-and-play. Per i chatbot di produzione, i team utilizzano in genere LLaMA 2 o il più recente LLaMA 3, che offre un ragionamento migliorato ed è in grado di gestire più testo contemporaneamente.

Cosa ti serve prima di creare un chatbot LLaMA

Affrontare un progetto di sviluppo senza gli strumenti giusti è fonte di frustrazione. A metà strada, ti rendi conto che ti manca un componente hardware o software fondamentale, compromettendo lo stato dei tuoi progressi e sprecando ore del tuo tempo.

Per evitare questo inconveniente, raccogli tutto ciò che ti serve in anticipo. Ecco una lista di controllo per garantire un avvio senza intoppi. 🛠️

Requisiti hardware

Se il tuo computer locale non dispone di una scheda grafica (GPU) sufficientemente potente, puoi utilizzare servizi cloud come AWS o GCP. Anche piattaforme di inferenza come Baseten e Replicate offrono accesso GPU con pagamento a consumo.

Requisiti software

Requisiti di accesso

Per questa guida utilizzeremo il framework LangChain, che semplifica molte delle parti complesse della creazione di un chatbot, come la gestione dei prompt e della cronologia delle conversazioni.

Come creare un chatbot con LLaMA passaggio dopo passaggio

Collegare tutti gli elementi tecnici di un chatbot (il modello, il prompt, la memoria) può sembrare un compito arduo. È facile perdersi nel codice, causando bug e un chatbot che non funziona come previsto. Questa guida passo passo suddivide il processo in passaggi semplici e gestibili.

Questo approccio funziona sia che tu stia eseguendo il modello sul tuo computer sia che tu stia utilizzando un servizio in hosting.

Passaggio 1: installa i pacchetti richiesti

Per prima cosa, devi installare le librerie Python principali. Apri il terminale ed esegui questo comando:

pip install langchain transformers accelerate torch

Se utilizzi un servizio ospitato come Baseten per l'inferenza, dovrai anche installare il suo kit di sviluppo software (SDK) specifico:

pip install baseten

Ecco cosa da fare per ciascuno di questi pacchetti:

Se stai eseguendo il modello localmente su una macchina con una GPU NVIDIA, assicurati di aver installato e configurato correttamente CUDA. Ciò consente al modello di utilizzare la GPU per prestazioni molto più veloci.

Passaggio 2: ottieni l'accesso ai modelli LLaMA

Prima di poter scaricare il modello, è necessario ottenere l'accesso ufficiale da Meta tramite Hugging Face.

L'approvazione è solitamente rapida. Assicurati di scegliere una variante del modello con "chat" nel nome, poiché queste sono state specificatamente addestrate per attività di conversazione.

Passaggio 3: carica il modello LLaMA

Ora puoi caricare il modello nel tuo codice. Hai due opzioni principali a seconda del tuo hardware.

Se disponi di una GPU sufficientemente potente, puoi caricare il modello localmente:

Se il tuo hardware ha un limite, puoi utilizzare un servizio di inferenza ospitato:

Il comando device_map="auto" indica alla libreria dei trasformatori di effettuare automaticamente la distribuzione del modello su tutte le GPU disponibili.

Se la memoria continua a non essere sufficiente, puoi utilizzare una tecnica chiamata quantizzazione per ridurre la dimensione del modello, anche se ciò potrebbe comportare una leggera riduzione delle prestazioni.

Passaggio 4: crea un modello di prompt

I modelli di chat LLaMA sono addestrati per aspettarsi un formato specifico per i prompt. Un modello di prompt garantisce che il tuo input sia strutturato correttamente.

Analizziamo questo formato:

Tieni presente che versioni diverse di LLaMA potrebbero utilizzare modelli leggermente diversi. Controlla sempre la documentazione del modello su Hugging Face per verificare il formato corretto.

Passaggio 5: configura la catena del chatbot

Successivamente, collegherai il tuo modello e il modello di prompt in una catena conversazionale utilizzando LangChain. Questa catena includerà anche una memoria per tenere traccia della conversazione.

LangChain offre diversi tipi di memoria:

Per i test, ConversationBufferMemory è un ottimo punto di partenza.

Passaggio 6: esegui il ciclo del chatbot

Infine, puoi creare un semplice ciclo per interagire con il tuo chatbot dal terminale.

In un'applicazione reale, sostituiresti questo ciclo con un endpoint API utilizzando un framework come FastAPI o Flask. Puoi anche trasmettere in streaming la risposta del modello all'utente, rendendo il chatbot molto più veloce.

Puoi anche regolare parametri come la temperatura per controllare la casualità delle risposte. Una temperatura bassa (ad esempio 0,2) rende l'output più deterministico e fattuale, mentre una temperatura più alta (ad esempio 0,8) incoraggia una maggiore creatività.

Come testare il tuo chatbot LLaMA

Hai creato un chatbot che fornisce risposte, ma è pronto per gli utenti reali? L'implementazione di un bot non testato può portare a imbarazzanti fallimenti, come fornire informazioni errate o generare contenuti inappropriati, che possono danneggiare la reputazione della tua azienda.

Un piano di test sistematico è la soluzione a questa incertezza. Assicura che il tuo chatbot sia robusto, affidabile e sicuro.

Test funzionali:

Valutazione della qualità:

Test delle prestazioni:

Inoltre, fai attenzione ai problemi comuni dell'LLM come le allucinazioni (affermare con sicurezza informazioni false), lo spostamento del contesto (perdere di vista l'argomento in una conversazione lunga) e la ripetizione. Registrare tutte le conversazioni di prova è un ottimo modo per individuare schemi ricorrenti e risolvere i problemi prima che raggiungano i tuoi utenti.

Casi d'uso di LLaMA Chatbot per i teams

Una volta superate le fasi di messa a punto e implementazione, LLaMA diventa particolarmente utile quando viene applicato ai problemi quotidiani del team, piuttosto che a dimostrazioni astratte di IA. In genere i team non hanno bisogno di un "chatbot", ma di un accesso più rapido alle conoscenze, meno passaggi manuali e meno lavoro ripetitivo.

Assistente interno per la conoscenza

Ottimizzando LLaMA sulla documentazione interna, sui wiki e sulle FAQ, oppure abbinandolo a una knowledge base basata su RAG, i team possono porre domande in linguaggio naturale e ottenere risposte precise e contestualizzate. Ciò elimina l'attrito della ricerca su strumenti dispersi, mantenendo i dati sensibili completamente interni, anziché inviarli ad API di terze parti.

🌟 Enterprise Search in ClickUp e l'agente Ambient Answers predefinito forniscono risposte contestuali dettagliate alle tue domande utilizzando le conoscenze presenti nell'area di lavoro di ClickUp.

Assistente per la revisione del codice del codice

Una volta addestrato sul tuo codice base e sulle tue guide di stile, LLaMA può fungere da assistente per la revisione contestuale del codice. Anziché best practice generiche, gli sviluppatori ricevono suggerimenti in linea con le convenzioni del team, le decisioni architetturali e i modelli storici.

Triage del supporto clienti

LLaMA può essere addestrato per la classificazione delle intenzioni, in modo da comprendere le query dei clienti in arrivo e indirizzarle al team o al flusso di lavoro appropriato. Le domande più comuni possono essere gestite automaticamente, mentre i casi più complessi vengono inoltrati agli agenti umani con il contesto allegato, riducendo i tempi di risposta senza sacrificare la qualità.

Potresti anche creare un Super Agente di Triage utilizzando il linguaggio naturale all'interno della tua area di lavoro di ClickUp. Ulteriori informazioni

Riassunto delle riunioni e follow-up

Utilizzando le trascrizioni delle riunioni come input, LLaMA è in grado di estrarre decisioni, elementi da intraprendere e punti chiave della discussione. Il vero valore emerge quando questi output confluiscono direttamente negli strumenti di gestione delle attività, trasformando le conversazioni in lavoro tracciabile.

Redazione e iterazione di documenti

I team possono utilizzare LLaMA per generare bozze preliminari di report, proposte o documentazione sulla base di modelli esistenti ed esempi passati. Ciò consente di concentrare il lavoro richiesto sulla revisione e il perfezionamento anziché sulla creazione da zero, accelerando la consegna senza abbassare gli standard.

I chatbot basati su LLaMA sono più efficaci quando sono integrati nei flussi di lavoro esistenti (documentazione, project management e comunicazione tra i team) piuttosto che quando funzionano come strumenti autonomi.

È qui che l'integrazione diretta dell'IA nel tuo spazio di lavoro fa la differenza. Invece di creare uno strumento separato, puoi portare l'IA conversazionale dove il tuo team già opera.

Ad esempio, puoi creare un bot LLaMA personalizzato che funga da assistente di conoscenza. Tuttavia, se questo bot risiede al di fuori del tuo strumento di project management, il tuo team dovrà cambiare contesto per porgli una domanda. Ciò crea attrito e rallenta il lavoro di tutti.

Elimina questo cambio di contesto utilizzando un'IA che fa già parte del tuo flusso di lavoro.

Fai domande sui tuoi progetti, attività e documenti senza mai uscire da ClickUp utilizzando ClickUp Brain. Basta digitare @brain in qualsiasi commento relativo a un'attività o nella chat di ClickUp per ottenere una risposta immediata e contestualizzata. È come avere un membro del team che conosce perfettamente l'intero spazio di lavoro. 🤩

Questo trasforma il chatbot da una novità a una parte fondamentale del motore di produttività del tuo team.

Limiti dell'utilizzo di LLaMA per la creazione di chatbot

Creare un chatbot LLaMA può essere stimolante, ma spesso i team vengono colti alla sprovvista da complessità nascoste. Il modello open source "gratis" può rivelarsi più costoso e difficile da gestire del previsto, portando a un'esperienza utente scadente e a un ciclo di manutenzione costante che consuma risorse.

È importante comprendere i limiti prima di committersi.

I modelli self-hosted hanno in genere una latenza maggiore rispetto alle API commerciali altamente ottimizzate. Si tratta di oneri operativi che le soluzioni gestite risolvono per te.

Alternative a LLaMA per la creazione di chatbot

LLaMA è solo una delle tante opzioni disponibili nel mare dei modelli di IA e può essere difficile capire quale sia quello giusto per te.

Ecco come si presenta il panorama delle alternative.

Altri modelli open source:

API commerciali:

Puoi crearlo tu stesso con un modello open source, acquistare un'API commerciale o utilizzare una zona di lavoro IA convergente che offre una soluzione preintegrata con diversi tipi di agenti IA.

Crea assistenti IA sensibili al contesto con ClickUp

Creare un chatbot con LLaMA ti offre un controllo incredibile sui tuoi dati, sui costi e sulla personalizzazione. Ma tale controllo comporta la responsabilità dell'infrastruttura, della manutenzione e della sicurezza, tutte cose che le API gestite gestiscono per te. L'obiettivo non è solo quello di creare un bot, ma anche di rendere il tuo team più produttivo, e un progetto di ingegneria complesso a volte può distrarre da questo obiettivo.

La scelta giusta dipende dalle risorse e dalle priorità del tuo team. Se hai competenze nel campo del machine learning e requisiti di privacy rigorosi, LLaMA è un'opzione fantastica. Se dai priorità alla velocità e alla semplicità, uno strumento integrato potrebbe essere più adatto.

Con ClickUp, ottieni uno spazio di lavoro AI convergente con tutte le tue attività, i tuoi documenti e le tue conversazioni in un unico posto, alimentato da un'intelligenza artificiale integrata. Riduce la dispersione del contesto e aiuta i team a lavorare in modo più rapido ed efficace, con le informazioni giuste a portata di mano grazie a Super Agent personalizzabili e all'intelligenza artificiale contestuale.

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Domande frequenti (FAQ)

Il costo dipende interamente dal metodo di implementazione e le previsioni di progetto possono aiutarti a stimarlo. Se utilizzi il tuo hardware, dovrai sostenere un costo iniziale per la GPU, ma non ci saranno costi ricorrenti per ogni query. I provider di cloud applicano una tariffa oraria basata sulla GPU e sulle dimensioni del modello.

Sì, le licenze per LLaMA 2 e LLaMA 3 consentono l'uso commerciale. Tuttavia, è necessario accettare i Termini di utilizzo di Meta e fornire l'attribuzione richiesta nel proprio prodotto.

LLaMA 3 è il modello più recente e più potente, che offre migliori capacità di ragionamento e una finestra di contesto più ampia (8K token contro i 4K di LLaMA 2). Ciò significa che è in grado di gestire conversazioni e documenti più lunghi, ma richiede anche maggiori risorse computazionali per funzionare.

Sebbene Python sia il linguaggio più comune per l'apprendimento automatico grazie alle sue librerie estese, non è strettamente necessario. Alcune piattaforme stanno iniziando a offrire soluzioni senza codice o con poco codice che consentono di implementare un chatbot LLaMA con un'interfaccia grafica. /