Creando un chatbot con GPT y Rails.

Andrés

14 August 2023

Creando un chatbot con GPT y Rails. Veremos como crear un chat customizado y con persistencia con Ruby On Rails y ChatGPT. Luego de estar interactuando en un par de aplicaciones con la API de OpenAi quiero mostrar como se podria hacer un simple chat que podria escalar a lo que tu quieras usando Ruby On Rails.

Demo

En la actualidad, la interacción con los usuarios es crucial para mejorar las experiencias en línea. ChatGPT de OpenAI es una solución innovadora que utiliza el aprendizaje profundo para crear conversaciones automáticas que se asemejan a diálogos humanos. Esto permite a los desarrolladores integrar la inteligencia artificial de ChatGPT en diversas aplicaciones, ofreciendo una interacción más natural con los usuarios. Para agilizar el desarrollo de aplicaciones web, Ruby on Rails (conocido como Rails) se destaca como un marco de trabajo confiable y eficiente. Rails, basado en Ruby, simplifica la creación y el mantenimiento de aplicaciones web al proporcionar una estructura sólida y herramientas preconstruidas, lo que lo convierte en la elección preferida de muchos desarrolladores para construir aplicaciones web sólidas y escalables.

Creando nuestra aplicación Rails.

La aplicación será una muestra simple de lo que se puede hacer integrandose con ChatGPT. El modelo sera algo basico donde guardaremos un Token o Api key de OpenAI que tendra conversaciones y estas a su ves tendran mensajes.

Crear la aplicacion Ruby On Rails, en mi caso use el nombre de minichat, tu puedes ocupar el que quieras:

rails new minichat --css tailwind

Para interactuar con la API de OpenAI usaremos la gema ruby-openai. Asi que la agregamos a nuestro Gemfile:

gem "ruby-openai"

Y luego ejecutamos bundle install.

Modelos

Como comente en un principio nuestra aplicación se basara en 3 simples modelos. El modelo token, que almacenara un api token de OpenAI y que será usado como autenticación tanto en la app como para interactuar con la API de OpenAI. Luego tendremos el modelo Conversation que guardara las configuraciones de cada conversación. Y Por ultimo nuestro modelo M̀essage que representará un mensaje, ya sea de sistema, de usuario o de asistente.

Creamos nuestros modelos con las siguientes instrucciones:

rails g model token token:string 
rails g model conversation temperature:float init_system_message:text model:string token:belongs_to
rails g model message content:text role:integer conversation:belongs_to

Ejecutamos las migraciones con el comando rails db:migrate.

Y completamos el codigo de nuestros modelos. Deberian lucir de la siguiente manera:

# app/models/token.rb

class Token < ApplicationRecord
  has_many :conversations
  validates :token, presence: true
end

# app/models/conversation.rb

class Conversation < ApplicationRecord
  belongs_to :token
  has_many :messages

  after_create :create_system_message

  private

  def create_system_message
    return if init_system_message.empty?

    messages.create(role: 'system', content: init_system_message)
  end
end
# app/models/message.rb

class Message < ApplicationRecord
  belongs_to :conversation
  enum :role, %i[system user assistant], default: :user

  after_create_commit lambda {
                        broadcast_append_to 'messages', partial: 'messages/message', locals: { message: self },
                                                        target: 'messages'
                      }
  after_create :generate_ai_response

  private

  def generate_ai_response
    return if role != 'user'

    response = chat(messages: conversation.messages.map { |m| { role: m.role, content: m.content } })
    conversation.messages << Message.create(role: 'assistant', content: response)
  end

  def chat(model: 'gpt-3.5-turbo', messages: [])
    client = OpenAI::Client.new(access_token: conversation.token.token)

    response = client.chat(
      parameters: {
        model:, # Required.
        messages:, # Required.
        temperature: conversation.temperature
      }
    )

    response.dig('choices', 0, 'message', 'content')
  end
end

Este ultimo es donde ocurre la interacción con ChatGPT y que explicare de forma mas detallada.

Modelo Message y ChatGPT

El modelo message realiza dos acciones importantes:

  1. Transmitir una vista parcial de sí mismo a cualquier conversación activa en la que deba aparecer. Esto se hace con el fin de no tener que recargar el chat cada vez que hay un mensaje nuevo
      after_create_commit lambda {
                         broadcast_append_to 'messages', partial: 'messages/message', locals: { message: self },
                                                         target: 'messages'
                       }
    
  2. Si el último mensaje creado fue por el usuario, entonces ChatGPT debe generar una respuesta que no es nada más que un nuevo mensaje teniendo en cuenta el detalle de que ChatGPT no tiene memoria. Por lo que cada vez que necesitamos generar una respuesta nueva debemos enviar toda la conversación:
    ...
    after_create :generate_ai_response
    ...
    # Aqui obtenemos la conversacion completa y la enviamos como array en messages.
    response = chat(messages: conversation.messages.map { |m| { role: m.role, content: m.content } })
    ...
    

Controladores

Necesitaremos un par de acciones sobre nuestros modelos, así que crearemos 3 controladores con sus correspondientes vistas:

rails g controller tokens new create
rails g controller conversations new create index show
rails g controller messages create index

Partiremos con nuestro método de autorización. Si no tenemos API Key entonces no continuamos, para eso definimos una función que esté disponible para todos nuestros controladores:

# app/controller/application_controller.rb

class ApplicationController < ActionController::Base
  def authorize!
    if session[:token]
      @token = Token.find_by(token: session[:token])
    else
      redirect_to root_url
    end
  end
end

Luego nuestros otros controladores deberían verse de la siguiente manera:

# app/controllers/tokens_controller.rb 

class TokensController < ApplicationController
  def new
    @token = Token.new
  end

  def create
    @token = Token.find_or_create_by(token: params['token']['token'])
    session[:token] = @token.token

    redirect_to conversations_url
  end
end
# app/controller/conversations_controller.rb

class ConversationsController < ApplicationController
  before_action :authorize!

  def new
    @conversation = Conversation.new
  end

  def create
    @conversation = Conversation.new(conversation_params)
    @conversation.token = @token

    if @conversation.save!
      redirect_to conversation_url(@conversation)
    end
  end

  def index
    @conversations = @token.conversations
  end

  def show
    @conversation = Conversation.find(params[:id])
  end

  private

  def conversation_params
    params.fetch(:conversation, {}).permit(:temperature, :init_system_message)
  end
end
# app/controller/messages_controller.rb

class MessagesController < ApplicationController
  def create
    @conversation = Conversation.find(params[:conversation_id])
    @message = @conversation.messages.create(message_params)
  end

  private

  def message_params
    params.require(:message).permit(:content)
  end
end

Vistas

Por último dejaré el código de las vistas:

Tokens

# app/views/tokens/new.html.erb
<div>
  <h1 class="font-bold text-4xl">OpenAI api key:</h1>
  <div class="p-2">
  <%= form_with model: @token do |form| %>
    <%= form.text_field :token %>
    <%= form.submit "Ingresar", class: "bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded" %>
  <% end %>
  </div>
</div>

Conversations

# app/views/conversations/index.html.erb

<div>
  <div class="flex">
    <h1 class="font-bold text-4xl pr-2">Conversations</h1>
    <a href="<%= new_conversation_path %>" class="bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded">Nueva</a>
  </div>
  <ul class="list-disc p-4">
    <% @conversations.each do |c| %>
      <li class="pb-2"><a href="<%= conversation_url(c) %>"><%= c.id %> - <%= c.init_system_message[0..40]%>...</a></li>
    <% end %>
    <% if @conversations.empty? %>
      <span class="text-xl my-4">No conversations yet</span>
    <% end %>
  </ul>
</div>

# app/views/conversations/new.html.erb 

<div>
  <h1 class="font-bold text-4xl">New Conversation</h1>
  <%= form_with model: @conversation, class: "grid grid-cols-2 gap-4" do |form| %>
    <%= form.label :temperature, "Model temperature:" %>
    <%= form.number_field :temperature, in: (0.0)..(1.0), step: 0.1 %>

    <%= form.label :init_system_message, "Initial message:" %>
    <%= form.text_area :init_system_message %>
    <%= form.submit "Crear", class: "bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded" %>
  <% end %>
</div>

# app/views/conversations/show.html.erb 

<div>
  <h1 class="font-bold text-4xl"><a href="<%= conversations_path %>" class="text-blue-600 hover:text-blue-300" >Conversations</a> # <%= @conversation.id %></h1>

  <div>
    <div id="chat-messages" class="w-6/12">
      <%= turbo_stream_from "messages" %>
      <%= turbo_frame_tag "messages" do %>
        <%= render @conversation.messages %>
      <% end %>
    </div>

    <%= form_with(model: [@conversation, Message.new], remote: true) do |form| %>
      <%= form.text_field :content, class: "w-96 rounded-lg" %>
      <%= form.submit "Enviar", class: "bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded" %>
    <% end %>
  </div>
</div>

Messages

Lo único especial de esta vista será que diferenciará mensajes por rol con distintos colores.

# app/views/messages/_message.html.erb

<div class="my-1">
  <% if message.role == "user" %>
    <div class="bg-blue-500 rounded-lg">
  <% elsif message.role == "assistant" %>
    <div class="bg-emerald-500 rounded-lg">
  <% elsif message.role == "system" %>
    <div class="bg-neutral-700 rounded-lg">
  <% end %>
      <p class="p-2 text-white"><%= message.content %></p>
    </div>
</div>

Rutas

Configuraremos nuestro archivo routes.rb de la siguiente forma:

Rails.application.routes.draw do
  root 'tokens#new'

  resources :tokens, only: [:create]
  resources :conversations, only: [:new, :create, :index, :show]
  resources :messages, only: [:create, :index]
end

Y probamos nuestra aplicación.

Levantamos nuestro servidor con bin/dev para que funcione tailwindcss y deberíamos poder realizar un flujo como el siguiente:

Demo

Conclusión.

Luego de haber realizado un par de aplicaciones de esta forma me gustaría resaltar dos puntos importantes que podrían resultar útiles para quien vaya a desarrollar un chatbot con Ruby on Rails y ChatGPT:

  1. Persistencia de la conversación: Es fundamental tener en cuenta que ChatGPT no posee memoria a largo plazo. Esto significa que cada vez que desees continuar una conversación, deberás proporcionar toda la conversación previa en la solicitud, ya que el modelo no retiene información. La responsabilidad de gestionar y mantener la persistencia de la conversación recae en nosotros como desarrolladores.

  2. Mensajes de sistema: Estos mensajes permiten cargar información y proporcionar instrucciones claras a ChatGPT durante la conversación. Esto es especialmente útil para guiar el flujo de la conversación y asegurarse de que el chatbot comprenda el contexto y las intenciones del usuario

Cuando te registras obtienes 5 dólares de crédito, lo que te da para varias conversaciones. Así que puedes comenzar con tu viaje de prueba y error.

Cualquier inquietud no dudes en dejarme un mensaje.

¡Hola a todos! 👋 ¿Disfrutaron leyendo el artículo? ¡Me encantaría conocer sus opiniones! 💬 No duden en dejar un comentario abajo, ya sea para compartir sus comentarios, preguntas o simplemente saludar. ¡No es necesario registrarse, solo compartan algo valioso! 😊
Hey there! 👋 Enjoyed reading the post? I'd love to hear your thoughts! 💬 Feel free to drop a comment below—whether it's feedback, questions, or just saying hi. No need to sign up, just share something valuable! 😊
Carbon impact of this web page
👷 Contratame / Hire me 👷