চ্যাটবট আজকাল খুব জনপ্রিয়। সুতরাং, আমরা পাইথন ব্যবহার করে একটি চ্যাটবট তৈরি করতে আপনাকে সাহায্য করতে এসেছি। এই পোস্টে, আমরা একটি ইন্টারেক্টিভ এআই চ্যাটবট তৈরির বিষয়ে কথা বলব।
ইন্টারেক্টিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চ্যাটবট হল কম্পিউটার সিস্টেম যা মানুষের কথোপকথনের প্রতিলিপি করে। এছাড়াও, তারা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং ব্যবহার করে মানুষের ইনপুটের প্রতিক্রিয়া জানায় মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি।
আরও দক্ষ গ্রাহক যত্ন অভিজ্ঞতা প্রদান করতে, এই চ্যাটবটগুলি একাধিক প্ল্যাটফর্মের সাথে লিঙ্ক করা যেতে পারে। সুতরাং, এই প্ল্যাটফর্মগুলি ওয়েবসাইট, মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন এবং মেসেজিং সিস্টেম হতে পারে। এছাড়াও, এগুলি অবসর, শিক্ষা এবং বিজ্ঞাপন সহ বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে।
OpenAI লাইব্রেরি
GPT-3 মডেলটি OpenAI লাইব্রেরিতে পাওয়া যায়। আমরা আপনার চ্যাটবটের উত্তর তৈরি করতে এটি ব্যবহার করতে পারি। মডেলের সাথে যোগাযোগের জন্য প্যাকেজটিতে একটি সহজবোধ্য API রয়েছে। এটি আপনার মধ্যে একীভূত করা সহজ করে তুলছে পাইথন চ্যাটবট আবেদন।
অতএব, আপনি আপনার প্রকল্পে OpenAI ব্যবহার করতে পারেন।
GPT-3 মডেল থেকে উত্তর তৈরি করতে, আমরা completion.create() পদ্ধতি ব্যবহার করব।
ওপেনএআই বিকল্প মডেল যেমন GPT-2, DALL-E এবং অন্যান্য সরবরাহ করে। আপনি আপনার চ্যাটবট তৈরি করতে এইগুলির যেকোনো একটি ব্যবহার করতে পারেন। যাইহোক, মনে রাখবেন যে প্রতিটি মডেলের প্রতিভা, শক্তি এবং ত্রুটিগুলির অনন্য সেট রয়েছে।
চ্যাটবট তৈরি করা
1- প্রথমে, আমাদের অবশ্যই OpenAI লাইব্রেরি ইনস্টল করতে হবে এবং OpenAI ওয়েবসাইট থেকে প্রাপ্ত API কী বরাদ্দ করতে হবে। এটি আপনাকে OpenAI API এর মাধ্যমে GPT-3 মডেলে অ্যাক্সেস প্রদান করবে।
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API কী সেট করতে, https://beta.openai.com/ এ যান এবং সাইন আপ করুন।
2- এখন আমাদের একটি chatbot() ফাংশন তৈরি করতে হবে যা ব্যবহারকারীর ইনপুট গ্রহণ করে। এবং, এটিকে GPT-3 মডেলের প্রম্পট হিসাবে ব্যবহার করা উচিত। ইনপুট() পদ্ধতিটি ব্যবহারকারীর ইনপুট সংগ্রহ করতে ব্যবহৃত হয় এবং ব্যবহারকারী ইনপুট "প্রস্থান" না করা পর্যন্ত লুপ চলে।
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- যদি ব্যবহারকারীর ইনপুট "প্রস্থান" এর সমতুল্য হয়, তাহলে লুপটি ভেঙে যাবে এবং চ্যাটবটটি বন্ধ হয়ে যাবে।
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 মডেল থেকে একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে, আমাদের এখন openai.Completion.create() ফাংশন ব্যবহার করতে হবে। ইঞ্জিন প্যারামিটার "টেক্সট-ডেভিন্সি-002" এ সেট করা হয়েছে, যা একটি GPT-3 মডেল। প্রম্পট প্যারামিটারটি ব্যবহারকারীর ইনপুটে সেট করা হয়, প্রম্পটের শেষ নির্দেশ করার জন্য একটি স্পেস অনুসরণ করে।
উত্পন্ন পাঠ্যের অনির্দেশ্যতার পরিমাণ নিয়ন্ত্রণ করতে তাপমাত্রার প্যারামিটারটি 0.5 এ সেট করা হয়েছে। এবং, তৈরি করা উত্তরের দৈর্ঘ্য সীমাবদ্ধ করতে সর্বাধিক টোকেন প্যারামিটারটি 2048 এ সেট করা হয়েছে।
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- আমরা এখন GPT-3 মডেল থেকে একটি প্রিন্ট প্রতিক্রিয়া তৈরি করব।
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- আমরা এখন স্ক্রিপ্টের প্রাথমিক ফাংশন যোগ করব। কল করা হলে, এটি স্বাগত বার্তা প্রিন্ট করবে এবং তারপরে chatbot() পদ্ধতিতে কল করবে।
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
চ্যাটবটকে একটি ভিন্ন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন
আমরা ইতিমধ্যে আবহাওয়া সম্পর্কে কথা বলেছি। আমাদের কথোপকথন উন্নত করতে অন্য কিছু চেষ্টা করা যাক. উদাহরণস্বরূপ, আমরা জিজ্ঞাসা করতে পারি "আজ আপনার মেজাজ কেমন?"।
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"])
পাইথনের সাথে একটি চ্যাটবট তৈরির অন্যান্য পদ্ধতি
Natural Language Toolkit (NLTK) বা SpaCy লাইব্রেরি ব্যবহার করা
এই লাইব্রেরিগুলি টোকেনাইজেশন এবং স্টেমিংয়ের মতো কাজের জন্য দুর্দান্ত। এছাড়াও, তারা জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে নাম দেওয়া সত্তা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে সনাক্তকরণ। NLTK আরও সাধারণ উদ্দেশ্য। এছাড়াও, এটি বৈশিষ্ট্যগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর অফার করে। যাইহোক, SpaCy আরও কর্মক্ষমতা-কেন্দ্রিক এবং সাধারণত দ্রুত বলে মনে করা হয়।
আপনি NLTK ইনস্টল করতে নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন:
pip install nltk
স্পেস ইনস্টল করতে:
pip install spacy
RASA ব্যবহার করে
RASA বিকাশের জন্য একটি ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম কথোপকথন এআই চ্যাটবট. এটি চ্যাটবট তৈরির জন্য লাইব্রেরি এবং সরঞ্জামগুলির একটি সেট অন্তর্ভুক্ত করে। এছাড়াও, এটি প্রাকৃতিক ভাষা ইনপুট চিনতে পারে এবং যথাযথভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।
আপনি RASA ইনস্টল করতে নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন:
pip install rasa
টেনসরফ্লো এবং কেরাস
টেনসরফ্লো এবং কেরাস হল বিশিষ্ট মেশিন-লার্নিং লাইব্রেরি। আপনি প্রাকৃতিক ভাষা ইনপুট চিনতে এবং উপযুক্ত উত্তর তৈরি করতে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে এটি ব্যবহার করতে পারেন।
আপনি টেনসরফ্লো ইনস্টল করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালাতে পারেন:
pip install tensorflow
pip install keras
উপসংহার
ইন্টারেক্টিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চ্যাটবট হল কম্পিউটার সিস্টেম যা মানুষের যোগাযোগের অনুকরণ করে। অতএব, তারা মানুষের ইনপুট প্রতিক্রিয়া. এটা খুব উত্তেজনাপূর্ণ এবং ভবিষ্যতের জন্য প্রতিশ্রুতিশীল.
OpenAI লাইব্রেরি GPT-3 মডেলের সাথে সংযোগ করার জন্য একটি সাধারণ API প্রদান করে। আপনি একটি চ্যাটবট ডিজাইন করতে পারেন যা ব্যবহারকারীদের সাথে স্বাভাবিকভাবে এবং আকর্ষকভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে। আপনি সঠিক পদ্ধতির সাথে আরও কার্যকর এবং কাস্টমাইজড অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারেন।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন