Multi-User Chatbot mit Langchain und Pinecone
Dieser Artikel beschreibt den Bau eines Multi-User-Chatbot-Systems, das Large Language Models mit Vektordatenbanken integriert.
Herausforderungen
- Halluzinationen: LLMs generieren Antworten, die nicht auf Fakten basieren. Die Lösung verankert Gespräche an einer Wahrheitsquelle.
- Query-Limits: Kontextfenster von Anbietern wie OpenAI stellen Einschränkungen dar.
- Zustandslosigkeit: LLMs haben kein inhärentes Gesprächsgedächtnis.
- Multi-User-Handling: Gleichzeitige Benutzer benötigen isolierte Gesprächsverläufe.
Architektur
Der Indexer
Crawlt Quellmaterial, generiert Vektor-Embeddings und schreibt diese in Pinecones Vektordatenbank.
Der Chatbot
- Rekonstruiert die Benutzerabsicht aus dem Gesprächsverlauf
- Fragt Pinecone nach relevanten Dokumenten ab
- Fasst abgerufene Dokumente kontextuell zusammen
- Generiert Antworten, die Zusammenfassungen, Verlauf und Benutzeranfragen kombinieren
Benutzerisolierung
Verwendet Browser-Fingerprinting (eindeutige IDs) statt Authentifizierung für die Differenzierung von Gesprächsspeicherung.
Technologie-Stack
Langchain als Orchestrierungs-Framework, Pinecone für Vektorspeicherung, Django als Backend, React als Frontend.
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