ساخت مدل پرسش و پاسخ با Haystack
در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی حاصل شده است. یکی از ابزارهای قدرتمند برای پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ، کتابخانه Haystack است. این کتابخانه متن‌باز به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های NLP سفارشی‌سازی شده را به آسانی ایجاد کرده و آن‌ها را برای کاربردهای متنوع مانند جستجوی اطلاعات یا چت‌بات‌های هوشمند استفاده کنید.
Haystack چیست؟
Haystack یک فریمورک متن‌باز برای ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A) است که از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند. این ابزار به شما امکان می‌دهد داده‌ها را پردازش کرده، شاخص‌گذاری کنید و سپس پرسش‌ها را بر اساس محتوا پاسخ دهید. همچنین قابلیت اتصال به پایگاه داده‌ها، APIها و موتورهای جستجو را دارد.
پیش‌نیازها
- آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی Python
- دانش مقدماتی در مورد پردازش زبان طبیعی (NLP)
- نصب Python 3.7 یا بالاتر
مراحل ساخت مدل پرسش و پاسخ با Haystack
۱. نصب Haystack
برای شروع، ابتدا Haystack را نصب کنید:
pip install farm-haystack[all]۲. آماده‌سازی داده‌ها
داده‌هایی که مدل شما قرار است بر روی آن‌ها کار کند باید در فرمت مناسب باشد. معمولاً این داده‌ها شامل متن‌هایی هستند که اطلاعات مورد نیاز کاربران را ارائه می‌دهند.
{"content": "این یک نمونه متن برای آماده سازی داده هاست."}۳. بارگذاری Retriever
Retriever وظیفه جستجوی اسناد مرتبط با سوالات کاربر را دارد:
from haystack.nodes import DensePassageRetriever
retriever = DensePassageRetriever(document_store=document_store, embedding_model="facebook/dpr-ctx_encoder")۴. ایجاد Pipeline
Pipeline مسئول مدیریت جریان داده بین اجزا مختلف است:
from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline
pipeline = ExtractiveQAPipeline(reader=reader, retriever=retriever)۵. تست سیستم
اکنون می‌توانید سیستم خود را تست کنید:
query = "زمان تأسیس شرکت اپل؟"
answers = pipeline.run(query=query)
print(answers)نتیجه‌گیری
استفاده از Haystack برای ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ نه تنها ساده است بلکه بسیار انعطاف‌پذیر بوده و می‌تواند در کاربردهای متنوع مورد استفاده قرار گیرد. شما می‌توانید این ابزار قدرتمند را برای پروژه‌های تحقیقاتی، چت‌بات‌ها یا حتی موتورهای جستجو سفارشی کنید.
