Teknologier valgt for prosjektet
Dette er en oversikt over teknologiene vi endte opp med å bruke i vårt AI-chatbot-prosjekt for Forbrukertilsynet. Målet med prosjektet er å utvikle en AI-chatbot-prototype som kan gi brukerne rask og nøyaktig informasjon, veilede dem til hvor de kan finne mer informasjon direkte fra Forbrukertilsynets sider, og navigere dem til de riktige etatene for å sende klager eller tips. Ved å bruke disse teknologiene kan vi sikre at AI-chatboten er robust, skalerbar og i stand til å håndtere komplekse forespørsler på norsk.
Python
Python er et høynivå programmeringsspråk med mange bruksområder, kjent for sin enkelhet og lesbarhet. Det er mye brukt innen AI og maskinlæring.
LLaMA-2
LLaMA-2 er utviklet av Facebook Research og er en åpen LLM (Large Language Model) som alle kan bruke. Den er tilgjengelig via Hugging Face.
RAG
RAG er en teknikk for å forbedre genereringen av tekst ved å integrere informasjon hentet fra eksterne datakilder. Denne metoden kombinerer henting av relevante dokumenter med generering av svar, noe som gir mer nøyaktige og informerte resultater.
Django REST API
Django er et høynivå web-rammeverk for Python som gjør det mulig å lage et REST API og utvikle webapplikasjoner raskt og enkelt.
MongoDB
MongoDB er en dokumentorientert NoSQL-database hvor dokumentene er strukturert som JSON-objekter.
Noe vi har brukt i flere prosjekter.
