Keď pokračujeme vo vývoji NomNom, nášho inteligentného receptového chatbota, sme nadšení, že môžeme zdieľať niektoré technické detaily jeho implementácie. V jadre NomNom kombinuje pokročilé techniky spracovania prirodzeného jazyka (NLP) s robustným znalostným grafom založeným na RDF, aby poskytol plynulý konverzačný zážitok pri vyhľadávaní receptov.
NLP Pipeline: Od vstupu používateľa k štruktúrovanému dotazu#
Náš NLP pipeline je navrhnutý tak, aby transformoval prirodzené jazykové dotazy používateľov na štruktúrované reprezentácie, ktoré možno použiť na dotazovanie nášho znalostného grafu RDF. Tu je prehľad kľúčových komponentov:
Tokenizácia: Používame Natural Language Toolkit (NLTK) pre Python na rozdelenie vstupu používateľa na jednotlivé tokeny. Tento krok je kľúčový pre ďalšie spracovanie.
Označovanie slovných druhov: Aplikujeme označovač slovných druhov NLTK na identifikáciu gramatickej úlohy každého slova v dotaze. To pomáha pochopiť štruktúru požiadavky používateľa.
Rozpoznávanie pomenovaných entít (NER): Vyvinuli sme vlastný NER model pomocou Stanford NER a dodatočných tréningových dát špecifických pre kulinársku doménu. To nám umožňuje identifikovať ingrediencie, spôsoby varenia, kuchyne a ďalšie relevantné entity v dotaze používateľa.
Analýza závislostí: Používame Stanford Parser na pochopenie vzťahov medzi rôznymi časťami dotazu, čo je obzvlášť užitočné pre komplexné požiadavky.
Klasifikácia zámeru: Implementovali sme model viactriednej klasifikácie pomocou scikit-learn na kategorizáciu dotazov používateľov do zámerov, ako je vyhľadávanie receptov, nutričné otázky alebo vysvetlenie kuchárskych techník.
Generovanie dotazov: Na základe extrahovaných entít, identifikovaného zámeru a analyzovanej štruktúry generujeme SPARQL dotaz, ktorý možno vykonať voči nášmu znalostnému grafu RDF.
RDF znalostný graf: Mozog NomNom#
Náš RDF znalostný graf je vytvorený a spravovaný pomocou frameworku Apache Jena. Takto sme štruktúrovali a implementovali tento kľúčový komponent:
Návrh ontológie: Vyvinuli sme vlastnú OWL ontológiu, ktorá definuje triedy a vlastnosti pre recepty, ingrediencie, spôsoby varenia, nutričné informácie a ďalšie. Táto ontológia slúži ako schéma pre náš znalostný graf.
Ingescia dát: Vytvorili sme Python skripty, ktoré transformujú dáta receptov z rôznych zdrojov (webové stránky, kuchárske knihy, príspevky používateľov) na RDF trojice zodpovedajúce našej ontológii.
Triple Store: Používame Apache Jena TDB ako náš triple store, ktorý poskytuje efektívne ukladanie a dotazovanie RDF dát.
SPARQL Endpoint: Nastavili sme Fuseki server na poskytnutie SPARQL endpointu, čo umožňuje nášmu NLP systému dotazovať znalostný graf.
Inferenčný engine: Využívame zabudované inferenčné schopnosti Jena na odvodenie dodatočných faktov a vzťahov, čím zvyšujeme bohatosť nášho znalostného grafu.
Prepojenie NLP a RDF: Vykonávanie dotazov a generovanie odpovedí#
Keď máme SPARQL dotaz vygenerovaný zo vstupu používateľa, proces pokračuje takto:
Vykonanie dotazu: SPARQL dotaz je odoslaný na náš Fuseki server a vykonaný voči RDF znalostnému grafu.
Spracovanie výsledkov: Výsledky dotazu, vrátené ako RDF, sú spracované a transformované do použiteľnejšieho formátu pre náš systém generovania odpovedí.
Generovanie odpovedí: Používame systém založený na šablónach, implementovaný v Pythone, na generovanie odpovedí v prirodzenom jazyku na základe výsledkov dotazu a pôvodného zámeru používateľa.
Správa dialógu: Jednoduchý stavový automat sleduje kontext konverzácie, čo umožňuje následné otázky a objasnenia.
Výzvy a riešenia#
Vývoj NomNom nebol bez výziev. Tu je niekoľko, s ktorými sme sa stretli, a ako sme ich riešili:
Komplexnosť dotazov: Niektoré požiadavky používateľov môžu byť pomerne zložité. Implementovali sme systém rozkladu dotazov, ktorý rozdeľuje komplexné dotazy na jednoduchšie poddotazy.
Riešenie nejednoznačnosti: Kulinárske termíny môžu byť často nejednoznačné. Používame kombináciu analýzy kontextu a výziev na objasnenie od používateľa na riešenie nejednoznačností.
Optimalizácia výkonu: S rastom nášho znalostného grafu môže byť ovplyvnený výkon dotazov. Implementovali sme mechanizmy cachovania a techniky optimalizácie dotazov na udržanie responzívnosti.
Viacjazyčná podpora: Aby sme vyhoveli globálnemu publiku, pracujeme na rozšírení nášho NLP pipeline o podporu viacerých jazykov, začínajúc španielčinou a francúzštinou.
Budúce technické vylepšenia#
Keď sa pozeráme do budúcnosti, sme nadšení z niekoľkých technických vylepšení na našom pláne:
Hlboké učenie pre NLP: Skúmame použitie modelov hlbokého učenia, najmä LSTM sietí, na zlepšenie našich NLP schopností.
Distribuovaný znalostný graf: Na zvládnutie rastúcich objemov dát skúmame distribuované riešenia ukladania RDF, ako je Apache Rya.
Integrácia dát v reálnom čase: Vyvíjame systém na dynamickú aktualizáciu nášho znalostného grafu novými receptami a obsahom generovaným používateľmi.
Sémantické uvažovanie: Plánujeme využiť pokročilejšie schopnosti sémantického uvažovania na poskytovanie ešte inteligentnejších odporúčaní receptov a substitúcií.
NomNom predstavuje vzrušujúce priesečník NLP, sémantických webových technológií a umelej inteligencie. Kombináciou týchto špičkových technológií vytvárame chatbota, ktorý nielen rozumie receptom, ale môže viesť zmysluplné kulinárske konverzácie s používateľmi.
Zostaňte naladení na ďalšie technické ponory, keď budeme pokračovať v rozširovaní a vylepšovaní schopností NomNom!