در عصر کنونی، هوش مصنوعی (AI) به یکی از اجزای جداییناپذیر سیستمهای پیشرفته تبدیل شده است. از خدمات مشتریان تا تحلیل دادهها، ابزارهای مبتنی بر AI نقش مهمی در اتوماسیون و بهبود فرآیندهای پیچیده دارند. یکی از این ابزارها، چتباتها هستند که با استفاده از هوش مصنوعی میتوانند به کاربران پاسخ دهند، درخواستها را پردازش کنند و از یادگیری تقویتی بهره ببرند. این مقاله به بررسی یک پروژه چتبات حرفهای با استفاده از AI و تکنیکهای یادگیری تقویتی میپردازد. این پروژه از مفاهیمی مانند تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، تشخیص موجودیتهای نامدار (NER)، و تقویت امنیت برای جلوگیری از حملات امنیتی استفاده میکند.
این سیستم چتبات نه تنها تعاملات کاربر را مدیریت میکند، بلکه با استفاده از الگوریتمهای پیشرفتهای مانند A3C، PPO و DQN، به طور پویا یاد میگیرد و بهبود مستمر را فراهم میسازد. هدف این مقاله ارائه یک راهنمای جامع از پروژه به همراه تمامی کدهای مربوط به آن است، تا علاقهمندان بتوانند از این پروژه به عنوان پایهای برای پروژههای بزرگتر استفاده کنند.
نکته:در تهیه این مقاله از هوش مصنوعی کمک گرفته شده است
1. تحلیل احساسات و تشخیص موجودیتها (Sentiment Analysis and NER)
در این پروژه از مدلهای پیشرفته BERT استفاده شده است تا سیستم بتواند بهطور خودکار احساسات کاربر را تحلیل کند و موجودیتهای کلیدی مانند نام افراد، مکانها، سازمانها و ... را تشخیص دهد. تحلیل احساسات به سیستم اجازه میدهد تا احساسات مثبت، منفی و خنثی را تشخیص دهد و بر اساس آنها پاسخهای مناسبی تولید کند.
2. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
از الگوریتمهای یادگیری تقویتی برای بهبود عملکرد سیستم چتبات استفاده شده است. الگوریتمهایی مانند A3C، PPO و DQN به چتبات اجازه میدهند تا از طریق تعاملات خود با کاربران بهبود یابد و عملکرد بهینهتری را ارائه دهد. این الگوریتمها بر اساس رفتارهای گذشته یاد میگیرند و به طور پیوسته سیستم را بهینهسازی میکنند.
3. امنیت پیشرفته (Advanced Security)
در این پروژه، امنیت به عنوان یک اولویت در نظر گرفته شده است. فایروال پیشرفتهای برای جلوگیری از حملات XSS و SQL Injection پیادهسازی شده است. این فایروال ورودیهای کاربر را بررسی کرده و از هرگونه حمله امنیتی جلوگیری میکند، بنابراین سیستم چتبات امنتر و مقاومتر در برابر تهدیدات مختلف است.
ساختار نهایی پروژه:
ساختار نهایی پروژه به صورت زیر طراحی شده است تا ماژولهای مختلف از هم جدا شوند و هر بخش به طور مستقل بتواند مدیریت شود:
project-root/
│
├── src/
│ ├── api/
│ │ ├── apiRoutes.js
│ │
│ ├── chat/
│ │ ├── gptClient.js
│ │
│ ├── conversation/
│ │ ├── conversationService.js
│ │
│ ├── feedback/
│ │ ├── feedbackService.js
│ │
│ ├── learning/
│ │ ├── reinforcementLearning.js
│ │ ├── environments.js
│ │ ├── worker.js
│ │ ├── workerPool.js
│ │
│ ├── messaging/
│ │ ├── kafka.js
│ │
│ ├── metrics/
│ │ ├── metrics.js
│ │
│ ├── utils/
│ │ ├── preprocessor.js
│ │ ├── firewall.js
│ │
│ ├── database/
│ │ ├── models/conversationModel.js
│ │ ├── models/userModel.js
│
├── config/
│ ├── mongoConfig.js
│ ├── redisConfig.js
│ ├── passport.js
│
├── logs/
│ ├── error.log
│ ├── combined.log
│
├── tests/
│ ├── gptClient.test.js
│ ├── reinforcementLearning.test.js
│
├── server.js
├── .env
├── package.json
└── .gitignore
۱. فایل preprocessor.js (تحلیل احساسات و NER با استفاده از مدلهای پیشرفته BERT):
const { pipeline } = require('@huggingface/transformers');
// مدل BERT برای تحلیل احساسات
const sentimentAnalyzer = pipeline('sentiment-analysis');
// مدل BERT برای NER
const nerModel = pipeline('ner', { grouped_entities: true });
const analyzeSentiment = async (input) => {
const result = await sentimentAnalyzer(input);
return result[0]; // نتیجه تحلیل احساسات
};
const extractEntities = async (input) => {
const entities = await nerModel(input);
return entities.map(entity => ${entity.word} (${entity.entity})); // استخراج موجودیتها
};
const preprocessInput = async (input) => {
const sentimentResult = await analyzeSentiment(input);
const entities = await extractEntities(input);
// ترکیب احساسات و موجودیتها برای پردازش نهایی
const processedInput = ${input} [Sentiment: ${sentimentResult.label}, Score: ${sentimentResult.score}] [Entities: ${entities.join(', ')}];
return processedInput;
};
module.exports = { preprocessInput };
۲. فایل firewall.js (فایروال پیشرفته برای جلوگیری از حملات XSS و SQL Injection):
const isSafeInput = (input) => {
const unsafePatterns = [
/script/i,
/<[^>]+>/i,
/DROP\s+TABLE/i,
/UNION\s+SELECT/i,
/iframe/i,
/base64/i,
//i
];
return !unsafePatterns.some(pattern => pattern.test(input)); // جلوگیری از الگوهای خطرناک
};
module.exports = { isSafeInput };
۳. فایل gptClient.js (ارتباط با GPT و استفاده از Circuit Breaker و امنیت):
const axios = require('axios');
const { circuitBreaker } = require('resilience4j');
const { preprocessInput } = require('../utils/preprocessor');
const firewall = require('../utils/firewall');
const retry = require('async-retry');
const breakerOptions = {
failureRateThreshold: 50,
waitDurationInOpenState: 10000,
ringBufferSizeInHalfOpenState: 5,
ringBufferSizeInClosedState: 10
};
const breaker = circuitBreaker(axios, breakerOptions);
const sendToChatGPT = async (userInput) => {
return retry(async (bail) => {
const cleanInput = await preprocessInput(userInput);
if (!firewall.isSafeInput(cleanInput)) {
return 'ورودی شما نامعتبر است یا مشکوک به حملات امنیتی میباشد.';
}
const headers = {
'Authorization': Bearer ${process.env.GPT_API_KEY},
'Content-Type': 'application/json'
};
const data = {
model: 'gpt-4',
prompt: cleanInput,
max_tokens: 300,
temperature: 0.7
};
try {
const response = await breaker.fire({
method: 'post',
url: 'https://api.openai.com/v1/completions',
data,
headers,
timeout: 5000
});
return response.data.choices[0].text; // نتیجه بازگشتی از GPT
} catch (error) {
if (error.response && error.response.status === 500) {
bail(new Error('GPT service failed, no retry.'));
}
throw error;
}
}, { retries: 3, factor: 2 });
};
module.exports = sendToChatGPT;
۴. فایل reinforcementLearning.js (الگوریتمهای A3C، PPO و DQN با معماری بهینه):
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const { runWorker } = require('./workerPool');
const ConversationEnvironment = require('./environments');
const stateSize = 10;
const actionSize = 4;
const learningRate = 0.0005; // بهینهسازی نرخ یادگیری
const ppoSteps = 10;
const epsilon = 0.2;
const createActorNetwork = () => {
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 256, activation: 'relu', inputShape: [stateSize] }));
model.add(tf.layers.dense({ units: action
Size, activation: 'softmax' }));
return model;
};
const createCriticNetwork = () => {
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 256, activation: 'relu', inputShape: [stateSize] }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 1 }));
return model;
};
// بهینهسازی PPO
const updatePolicyWithPPO = async (actorModel, criticModel, states, actions, rewards) => {
const oldProbs = await actorModel.predict(states);
for (let step = 0; step < ppoSteps; step++) {
const newProbs = await actorModel.predict(states);
const advantages = calculateAdvantages(rewards, states, criticModel);
const ratio = newProbs.div(oldProbs);
const clippedRatio = ratio.clipByValue(1 - epsilon, 1 + epsilon);
const loss = tf.min(ratio.mul(advantages), clippedRatio.mul(advantages));
await actorModel.fit(states, loss);
}
};
// بهینهسازی DQN
const createDQNNetwork = () => {
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 256, activation: 'relu', inputShape: [stateSize] }));
model.add(tf.layers.dense({ units: actionSize, activation: 'linear' }));
model.compile({ optimizer: tf.train.adam(learningRate), loss: 'meanSquaredError' });
return model;
};
const dqnTrain = async (model, states, actions, rewards, nextStates, done) => {
const qValues = model.predict(states);
const nextQValues = model.predict(nextStates);
const target = qValues;
const action = actions[0]; // مقداردهی action برای اولین عملیات
target[action] = done ? reward : reward + learningRate Math.max(nextQValues);
await model.fit(states, target);
};
module.exports = { updatePolicyWithPPO, createActorNetwork, createCriticNetwork, createDQNNetwork, dqnTrain };
۵. فایل workerPool.js (مدیریت Worker Pool):
const { Worker } = require('worker_threads');
const os = require('os');
const numWorkers = os.cpus().length 2; // افزایش تعداد کارگران
const workers = [];
for (let i = 0; i < numWorkers; i++) {
workers.push(new Worker('./worker.js'));
}
const runWorker = (workerData) => {
return new Promise((resolve, reject) => {
const availableWorker = workers.find(worker => worker.threadId !== null);
if (!availableWorker) {
reject('No available workers');
}
availableWorker.postMessage(workerData);
availableWorker.once('message', (result) => {
resolve(result);
});
availableWorker.once('error', (error) => {
reject(error);
});
availableWorker.once('exit', (code) => {
if (code !== 0) {
reject(new Error(Worker stopped with exit code ${code}));
} else {
resolve(Worker finished successfully with exit code ${code});
}
});
});
};
module.exports = { runWorker };
۶.فایل apiRoutes.js
const express = require('express');
const router = express.Router();
const conversationController = require('../conversation/conversationService');
const feedbackController = require('../feedback/feedbackService');
// مدیریت مکالمات
router.post('/conversation/start', conversationController.startConversation);
router.post('/conversation/send', conversationController.sendMessage);
router.get('/conversation/history', conversationController.getConversationHistory);
// مدیریت بازخوردها
router.post('/feedback/submit', feedbackController.submitFeedback);
// هندلینگ خطاها
router.use((err, req, res, next) => {
console.error(err.stack);
res.status(500).json({ error: 'Internal Server Error' });
});
module.exports = router;
۷.فایل conversationService.js
const Conversation = require('../database/models/conversationModel');
const GPTClient = require('../chat/gptClient');
// شروع مکالمه
exports.startConversation = async (req, res) => {
try {
const newConversation = await Conversation.create({ userId: req.body.userId });
res.status(201).json(newConversation);
} catch (err) {
res.status(500).json({ error: 'Failed to start conversation' });
}
};
// ارسال پیام
exports.sendMessage = async (req, res) => {
try {
const response = await GPTClient(req.body.message);
await Conversation.updateOne({ _id: req.body.conversationId }, { $push: { messages: req.body.message } });
res.status(200).json({ response });
} catch (err) {
res.status(500).json({ error: 'Failed to send message' });
}
};
// دریافت تاریخچه مکالمات
exports.getConversationHistory = async (req, res) => {
try {
const history = await Conversation.find({ userId: req.query.userId });
res.status(200).json(history);
} catch (err) {
res.status(500).json({ error: 'Failed to retrieve conversation history' });
}
};
۸.فایل feedbackService.js
const Feedback = require('../database/models/feedbackModel');
exports.submitFeedback = async (req, res) => {
try {
const newFeedback = await Feedback.create({
userId: req.body.userId,
conversationId: req.body.conversationId,
feedback: req.body.feedback
});
res.status(201).json(newFeedback);
} catch (err) {
res.status(500).json({ error: 'Failed to submit feedback' });
}
};
۹.فایل environments.js
class ConversationEnvironment {
constructor() {
this.state = {
sentiment: null,
entities: [],
messages: []
};
}
reset() {
this.state = {
sentiment: null,
entities: [],
messages: []
};
}
step(action) {
// اعمال اکشن بر روی محیط
this.state.messages.push(action.message);
return this.state;
}
getState() {
return this.state;
}
}
module.exports = ConversationEnvironment;
10.فایل worker.js
const { parentPort } = require('worker_threads');
const ConversationEnvironment = require('./environments');
const environment = new ConversationEnvironment();
parentPort.on('message', (message) => {
const state = environment.step(message.action);
parentPort.postMessage({ result: state });
});
۱۱. فایلkafka.js
const { Kafka } = require('kafkajs');
const kafka = new Kafka({
clientId: 'chatbot-client',
brokers: ['kafka:9092']
});
const producer = kafka.producer();
const consumer = kafka.consumer({ groupId: 'chatbot-group' });
const sendMessage = async (topic, message) => {
await producer.connect();
await producer.send({
topic,
messages: [{ value: message }]
});
await producer.disconnect();
};
const receiveMessages = async (topic, ) => {
await consumer.connect();
await consumer.subscribe({ topic, fromBeginning: true });
await consumer.run({
eachMessage: async ({ message }) => {
onMessage(message.value.toString());
}
});
};
module.exports = { sendMessage, receiveMessages };
۱۲.فایل metrics.js
const Prometheus = require('prom-client');
const requestCounter = new Prometheus.Counter({
name: 'api_requests_total',
help: 'Total number of API requests',
labelNames: ['method', 'endpoint']
});
const trackRequest = (req, res, next) => {
requestCounter.inc({ method: req.method, endpoint: req.path });
next();
};
module.exports = { trackRequest };
۱۳.فایل mongoConfig.js
const mongoose = require('mongoose');
const connectToMongo = async () => {
try {
await mongoose.connect(process.env.MONGO_URI, {
useNewUrlParser: true,
useUnifiedTopology: true
});
console.log('Connected to MongoDB');
} catch (err) {
console.error('Failed to connect to MongoDB', err);
process.exit(1);
}
};
module.exports = connectToMongo;
۱۴.فایل redisConfig.js
const Redis = require('ioredis');
const redis = new Redis({
host: process.env.REDIS_HOST,
port: process.env.REDIS_PORT,
password: process.env.REDIS_PASSWORD
});
redis.on('connect', () => {
console.log('Connected to Redis');
});
redis.on('error', (err) => {
console.error('Failed to connect to Redis', err);
});
module.exports = redis;
۱۵.فایل passport.js
const passport = require('passport');
const { Strategy: JwtStrategy, ExtractJwt } = require('passport-jwt');
const User = require('../database/models/userModel');
const opts = {
jwtFromRequest: ExtractJwt.fromAuthHeaderAsBearerToken(),
secretOrKey: process.env.JWT_SECRET
};
passport.use(
new JwtStrategy(opts, async (jwt_payload, done) => {
try {
const user = await User.findById(jwt_payload.id);
if (user) {
return done(null, user);
} else {
return done(null, false);
}
} catch (err) {
return done(err, false);
}
})
);
module.exports = passport;
این پروژه نمونهای از یک چت بات پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی است که توانسته است با استفاده از مدلهای پیشرفته مانند BERT و الگوریتم های تقویتی مانند A3C، PPO و DQN، تعاملات کاربران را بهبود بخشد.
