Development and Deployment of a Chatbot based on NLP Techniques in a Production Environment

Abstract

This paper explores the landscape of chatbot technology, focusing on contemporary approaches and methodologies. It reviews fundamental concepts, recent advancements, and trends, highlighting the shift towards generative models like transformers and the use of social media and e-commerce datasets. The dynamic nature of chatbot development and its implications across various sectors are discussed. Building on this, the report details the development of a comprehensive chatbot system using advanced NLP techniques and robust user management. The system features a Flask backend with SQLAlchemy, a Neo4j graph database for context retrieval, and a React frontend for user interaction. Key functionalities include session management and real-time updates. The deployment process using Docker and CI/CD pipelines for scalable production is elaborated. The findings demonstrate the potential of our chatbot to enhance user engagement and provide meaningful interactions, underscoring the importance of ongoing research and innovation in chatbot technology. ***

Ce document explore le paysage de la technologie des chatbots, en se concentrant sur les approches et méthodologies contemporaines. Il passe en revue les concepts fondamentaux, les avancées récentes et les tendances, mettant en évidence le passage aux modèles génératifs comme les transformeurs et l’utilisation de jeux de données des médias sociaux et du commerce électronique. La nature dynamique du développement des chatbots et ses implications dans divers secteurs sont discutées. Sur cette base, le rapport détaille le développement d’un système de chatbot complet utilisant des techniques avancées de NLP et une gestion robuste des utilisateurs. Le système comprend un backend Flask avec SQLAlchemy, une base de données graphique Neo4j pour la récupération de contexte, et un frontend React pour l’interaction utilisateur. Les fonctionnalités clés incluent la gestion de session et les mises à jour en temps réel. Le processus de déploiement utilisant Docker et des pipelines CI/CD pour une production scalable est également détaillé. Les résultats démontrent le potentiel de notre chatbot pour améliorer l’engagement des utilisateurs et fournir des interactions significatives, soulignant l’importance de la recherche et de l’innovation continues dans la technologie des chatbots.