Chatbots is deesdae baie gewild. Dus, ons het gekom om jou te help om 'n kletsbot te ontwikkel met Python. In hierdie pos sal ons praat oor die ontwikkeling van 'n interaktiewe KI-kletsbot.
Interaktiewe kunsmatige intelligensie chatbots is rekenaarstelsels wat menslike dialoog herhaal. Ook reageer hulle op menslike insette deur natuurlike taalverwerking en machine learning tegnologie.
Om 'n meer doeltreffende kliëntedienservaring te lewer, kan hierdie kletsbotte aan verskeie platforms gekoppel word. Daarom kan hierdie platforms webwerwe, mobiele toepassings en boodskapstelsels wees. Boonop kan hulle vir 'n verskeidenheid doeleindes gebruik word, insluitend ontspanning, opvoeding en advertensies.
OpenAI biblioteek
Die GPT-3-model is beskikbaar in die OpenAI-biblioteek. Ons kan dit gebruik om antwoorde vir jou kletsbot te produseer. Die pakket het ook 'n eenvoudige API om met die model te kommunikeer. Dit maak dit maklik om by jou te integreer Python kletsbot aansoek.
Daarom kan u OpenAI in u projek gebruik.
Om antwoorde vanaf die GPT-3-model te produseer, sal ons die completion.create() metode gebruik.
OpenAI verskaf ook alternatiewe modelle soos GPT-2, DALL-E en ander. Jy kan enige hiervan gebruik om jou kletsbot te skep. Hou egter in gedagte dat elke model sy unieke stel talente, sterkpunte en tekortkominge het.
Bou die Chatbot
1- Eerstens moet ons die OpenAI-biblioteek installeer en die API-sleutel toewys wat van die OpenAI-webwerf ontvang is. Dit sal jou toegang gee tot die GPT-3-model via die OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Om die API-sleutel te stel, gaan na https://beta.openai.com/ en teken aan.
2- Nou moet ons 'n chatbot()-funksie skep wat gebruikersinvoer aanvaar. En dit moet dit gebruik as die GPT-3-model se opdrag. Die input() metode word gebruik om die gebruiker se insette te versamel, en die lus loop totdat die gebruiker "exit" invoer.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- As die gebruikerinvoer gelykstaande is aan "uitgang", sal die lus gebreek word en die kletsbot sal beëindig word.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Om 'n reaksie vanaf die GPT-3-model te genereer, moet ons nou die openai.Completion.create() funksie gebruik. Die enjinparameter is ingestel op "text-davinci-002", wat 'n GPT-3-model is. Die promptparameter word op die gebruikerinvoer gestel, gevolg deur 'n spasie om die einde van die prompt aan te dui.
Die temperatuurparameter is op 0.5 gestel om die hoeveelheid onvoorspelbaarheid in die gegenereerde teks te reguleer. En die maksimum tokens-parameter is op 2048 gestel om die lengte van die geskepte antwoord te beperk.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Ons sal nou 'n drukantwoord van die GPT-3-model skep.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Ons sal nou die skrif se primêre funksie byvoeg. Wanneer dit geroep word, sal dit die verwelkomingsboodskap druk en dan die chatbot()-metode bel.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Vra 'n ander vraag aan Chatbot
Ons het al oor die weer gepraat. Kom ons probeer iets anders om ons gesprek te verbeter. Ons kan byvoorbeeld vra "Hoe is jou bui vandag?".
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
if user_input.lower() == "exit":
break
elif user_input.lower() == "how is your mood today?":
print("Chatbot: My mood is great, thank you for asking!")
continue
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
Ander metodes om 'n ChatBot met Python te ontwikkel
Gebruik die Natural Language Toolkit (NLTK) of die SpaCy-biblioteek
Hierdie biblioteke is ideaal vir take soos tokenisering en stemming. Hulle kan ook gebruik word vir benoemde entiteit identifikasie in natuurlike taalverwerking. NLTK is meer algemene doel. Dit bied ook 'n groter reeks funksies. SpaCy is egter meer prestasie-gefokus en word gewoonlik geglo dat dit vinniger is.
U kan die volgende opdrag gebruik om NLTK te installeer:
pip install nltk
Om spacy te installeer:
pip install spacy
Gebruik RASA
RASA is 'n oopbronplatform vir ontwikkeling gesels AI chatbots. Dit bevat 'n stel biblioteke en gereedskap vir die skep van chatbots. Dit kan ook natuurlike taalinvoer herken en gepas reageer.
Jy kan die volgende opdrag gebruik om RASA te installeer:
pip install rasa
TensorFlow en Keras
TensorFlow en Keras is prominente masjienleerbiblioteke. Jy kan dit gebruik om 'n model op te lei om natuurlike taalinvoer te herken en geskikte antwoorde te skep.
U kan die volgende opdrag uitvoer om TensorFlow te installeer:
pip install tensorflow
pip install keras
Gevolgtrekking
Interaktiewe kunsmatige intelligensie-kletsbotte is rekenaarstelsels wat menslike kommunikasie naboots. Daarom reageer hulle op menslike insette. Dit is baie opwindend en belowend vir die toekoms.
Die OpenAI-biblioteek bied 'n eenvoudige API om met die GPT-3-model te koppel. U kan 'n kletsbot ontwerp wat natuurlik en boeiend met gebruikers omgaan. Jy kan 'n meer effektiewe en pasgemaakte ervaring skep, met die regte benadering.
Lewer Kommentaar