Чат-боты вельмі папулярныя ў нашы дні. Такім чынам, мы прыйшлі, каб дапамагчы вам распрацаваць чат-бота з выкарыстаннем Python. У гэтым пасце мы пагаворым аб распрацоўцы інтэрактыўнага чат-бота AI.
Інтэрактыўны штучны інтэлект чат-боты - гэта кампутарныя сістэмы, якія паўтараюць чалавечы дыялог. Акрамя таго, яны рэагуюць на ўвод чалавека з дапамогай апрацоўкі натуральнай мовы і навучанне з дапамогай машыны тэхналогіі.
Для больш эфектыўнага абслугоўвання кліентаў гэтыя чат-боты могуць быць звязаны з некалькімі платформамі. Такім чынам, гэтымі платформамі могуць быць вэб-сайты, мабільныя прыкладанні і сістэмы абмену паведамленнямі. Акрамя таго, іх можна выкарыстоўваць у самых розных мэтах, у тым ліку для адпачынку, адукацыі і рэкламы.
OpenAI бібліятэка
Мадэль GPT-3 даступная ў бібліятэцы OpenAI. Мы можам выкарыстоўваць яго для стварэння адказаў для вашага чат-бота. Пакет таксама мае просты API для сувязі з мадэллю. Гэта дазваляе лёгка інтэгравацца ў ваш Чат-бот Python Дадатак.
Такім чынам, вы можаце выкарыстоўваць OpenAI у сваім праекце.
Для стварэння адказаў з мадэлі GPT-3 мы будзем выкарыстоўваць метад completion.create().
OpenAI таксама пастаўляе альтэрнатыўныя мадэлі, такія як GPT-2, DALL-E і іншыя. Вы можаце выкарыстоўваць любы з іх для стварэння свайго чат-бота. Аднак майце на ўвазе, што кожная мадэль мае свой унікальны набор талентаў, моцных бакоў і недахопаў.
Стварэнне чат-бота
1- Спачатку мы павінны ўсталяваць бібліятэку OpenAI і прызначыць ключ API, атрыманы з вэб-сайта OpenAI. Гэта дасць вам доступ да мадэлі GPT-3 праз OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Каб усталяваць ключ API, перайдзіце на https://beta.openai.com/ і зарэгіструйцеся.
2- Цяпер нам трэба стварыць функцыю chatbot(), якая прымае ўвод карыстальніка. І ён павінен выкарыстоўваць яго ў якасці падказкі мадэлі GPT-3. Метад input() выкарыстоўваецца для збору ўводу карыстальніка, і цыкл працуе, пакуль карыстальнік не ўвядзе «exit».
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Калі ўвод карыстальніка эквівалентны «выхаду», цыкл будзе разарваны і чат-бот спыніць працу.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Каб згенераваць адказ з мадэлі GPT-3, цяпер мы павінны выкарыстоўваць функцыю openai.Completion.create(). Параметр рухавіка ўсталяваны ў «text-davinci-002», які з'яўляецца мадэллю GPT-3. Параметр падказкі ўсталёўваецца на ўвод карыстальніка, за якім ідзе прабел, каб абазначыць канец падказкі.
Параметр тэмпературы ўсталяваны на 0.5, каб рэгуляваць колькасць непрадказальнасці ў створаным тэксце. Параметр максімальнага колькасці токенаў усталяваны ў 2048, каб абмежаваць даўжыню створанага адказу.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Зараз мы створым адказ друку з мадэлі GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Зараз мы дадамо асноўную функцыю скрыпту. Пры выкліку ён надрукуе прывітальнае паведамленне, а затым выкліча метад chatbot().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Задайце іншае пытанне чат-боту
Пра надвор'е мы ўжо гаварылі. Давайце паспрабуем нешта іншае, каб палепшыць нашу размову. Напрыклад, мы можам спытаць: «Як у вас сёння настрой?».
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"])
Іншыя метады распрацоўкі ChatBot з Python
Выкарыстанне Natural Language Toolkit (NLTK) або бібліятэкі SpaCy
Гэтыя бібліятэкі выдатна падыходзяць для такіх задач, як токенізацыя і стэмінг. Акрамя таго, іх можна выкарыстоўваць для названая сутнасць ідэнтыфікацыя пры апрацоўцы натуральнай мовы. NLTK больш агульнага прызначэння. Акрамя таго, ён прапануе больш шырокі спектр функцый. Аднак SpaCy больш арыентаваны на прадукцыйнасць і звычайна лічыцца больш хуткім.
Вы можаце выкарыстоўваць наступную каманду для ўстаноўкі NLTK:
pip install nltk
Каб усталяваць spacy:
pip install spacy
Выкарыстанне RASA
RASA - гэта платформа з адкрытым зыходным кодам для распрацоўкі размоўныя чат-боты AI. Яна ўключае ў сябе набор бібліятэк і інструментаў для стварэння чат-ботаў. Акрамя таго, ён можа распазнаваць увод на натуральнай мове і рэагаваць адпаведным чынам.
Вы можаце выкарыстоўваць наступную каманду для ўстаноўкі RASA:
pip install rasa
TensorFlow і Keras
TensorFlow і Keras - вядомыя бібліятэкі машыннага навучання. Вы можаце выкарыстоўваць яго, каб навучыць мадэль распазнаваць увод на натуральнай мове і ствараць прыдатныя адказы.
Вы можаце выканаць наступную каманду, каб усталяваць TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
заключэнне
Інтэрактыўныя чат-боты са штучным інтэлектам - гэта кампутарныя сістэмы, якія імітуюць чалавечыя зносіны. Такім чынам, яны рэагуюць на ўклад чалавека. Гэта вельмі цікава і перспектыўна на будучыню.
Бібліятэка OpenAI забяспечвае просты API для падлучэння да мадэлі GPT-3. Вы можаце стварыць чат-бота, які ўзаемадзейнічае з карыстальнікамі натуральна і прывабна. Пры правільным падыходзе вы можаце стварыць больш эфектыўны і індывідуальны вопыт.
Пакінуць каментар