✈️ 机票聊天机器人
📌 项目概述
该项目实现了一个由Gemini/LLM驱动的对话聊天机器人,使用Qdrant回答问题的矢量搜索(RAG),用于航班搜索的MCP集成,以及管理知识库和统计数据以分析使用情况的管理界面。.\ (2025年7月)。
聊天机器人利用 大型语言模型(LLMs) 并与 Meta的WhatsApp业务API 以实现与用户的自然和交互式通信。
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🚀 特性
- 🗣️ 对话式人工智能:处理用户的自然语言查询。
- 👥 动态上下文更新:记住用户提供的详细信息(如乘客、日期、目的地),并在不重新启动整个搜索的情况下进行更新。
- 📅 航班搜索:根据用户偏好检索并提出航班选项。
- 📋 一般信息 :提供有关公司的总体概述。
- 🔄 Webhook集成:连接到元开发人员以进行实时消息交换。
- 🧪 用户测试框架:设计注重人机交互,以提高可用性。
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🛠️ 技术栈
- 语言模型:自然语言理解法学硕士。
- 后端:Python(Flask/FastAPI)。
- 数据库:Mongodb/qdrant用于用户和文档会话管理。
- API集成:用于通信的Meta WhatsApp Business API。
- 部署:Docker和Ngrok用于测试,计划进行云部署。
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⚙️ 安装
- 克隆仓库
git clone https://github.com/2003Grace/AI_Chat_bot .git
cd AI_Chat_bot - 设置虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Linux/Mac
venv\Scripts\activate # On Windows- 安装依赖项
pip install -r requirements.txt安装Ollama\ 继续https://ollama.com/download/,选择您的环境并安装
**pull the model**ollama pull bge-m3安装Qdrant
在计算机上设置qdrant环境。继续https://qdrant.tech/documentation/quickstart/
- 配置环境变量\
创建一个 .env 文件并设置您的凭据:
WHATSAPP_VERIFY_TOKEN=your verify token
WHATSAPP_ACCESS_TOKEN=your access token
PHONE_NUMBER_ID=your phone number ID
API_BASE_URL = The API for the company. #you can remplace it depending on what you want.
GEMINI_API_KEY=your Gemini API key
GEMINI_MODEL="gemini-2.5-flash" #you can change depending on which model you want to use
DB_connect = "mongodb+srv://kevine:24446666688888888@mydata.kn4ksk4.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority&appName=mydata"
ADMIN_USERNAME= My AUTH Admin name. #change to your own
ADMIN_PASSWORD= My AUTH Admin password. #change to your own
QDRANT_USE_SERVER=true
ADMIN_ALLOWED_ORIGINS= Cors Config
QDRANT_URL=Server link of the qdrant db
MAX_PDF_SIZE = 15728640 # 15 MB
API_PORT=8001📡 Webhook设置
- 创建一个 元开发者应用 并配置 Webhook URL+验证令牌.
- 订阅 消息 终点。
- 将临时令牌替换为 永久访问令牌 通过生成 系统用户.
- 运行服务器
python server.pypython whatsapp_travel_bot_test.pypython kb_admin_api.py📅 上下文
这个项目是我专业实习的一部分(2025年7月至12月)。\ 主管要求: (开放供合作/指导,特别是在LLMs和AI代理方面).
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👨💻 作者
凯芬·格雷斯
- 数据科学硕士(AIMS,喀麦隆)
- 德昌大学物理学硕士(电子、电气工程与自动化)
- 激情:AI代理🤖, 人机交互,数据驱动系统
