Chatboti jsou v dnešní době velmi populární. Přišli jsme tedy, abychom vám pomohli vyvinout chatbota pomocí Pythonu. V tomto příspěvku budeme hovořit o vývoji interaktivního chatbota AI.
interaktivní umělá inteligence chatboti jsou počítačové systémy, které replikují lidský dialog. Také reagují na lidské vstupy pomocí zpracování přirozeného jazyka a strojové učení Technologií.
Pro zajištění efektivnější péče o zákazníky mohou být tito chatboti propojeni s více platformami. Těmito platformami tedy mohou být webové stránky, mobilní aplikace a systémy zasílání zpráv. Kromě toho je lze použít pro různé účely, včetně volného času, vzdělávání a reklamy.
OpenAI knihovna
Model GPT-3 je dostupný v knihovně OpenAI. Můžeme jej použít k vytváření odpovědí pro vašeho chatbota. Balíček má také přímočaré API pro komunikaci s modelem. Usnadňuje integraci do vašeho Chatbot v Pythonu aplikace.
Proto můžete ve svém projektu použít OpenAI.
K vytvoření odpovědí z modelu GPT-3 použijeme metodu complete.create().
OpenAI také dodává alternativní modely jako GPT-2, DALL-E a další. K vytvoření svého chatbota můžete použít kterýkoli z nich. Mějte však na paměti, že každý model má svůj jedinečný soubor talentů, silných stránek a nedostatků.
Stavba Chatbota
1- Nejprve musíme nainstalovat knihovnu OpenAI a přiřadit API klíč obdržený z webu OpenAI. To vám poskytne přístup k modelu GPT-3 přes OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Chcete-li nastavit klíč API, přejděte na https://beta.openai.com/ a zaregistrujte se.
2- Nyní musíme vytvořit funkci chatbot(), která přijímá vstup uživatele. A měl by to využít jako výzvu modelu GPT-3. Metoda input() se používá ke shromáždění vstupu uživatele a smyčka běží, dokud uživatel nezadá „exit“.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Pokud je uživatelský vstup ekvivalentní „exit“, smyčka se přeruší a chatbot se ukončí.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Abychom vygenerovali odpověď z modelu GPT-3, musíme nyní použít funkci openai.Completion.create(). Parametr motoru je nastaven na „text-davinci-002“, což je model GPT-3. Parametr výzvy je nastaven na vstup uživatele, za nímž následuje mezera označující konec výzvy.
Parametr teploty je nastaven na 0.5, aby reguloval míru nepředvídatelnosti ve generovaném textu. A parametr max tokens je nastaven na 2048, aby se omezila délka vytvořené odpovědi.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Nyní vytvoříme tiskovou odpověď z modelu GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Nyní přidáme primární funkci skriptu. Po zavolání vytiskne uvítací zprávu a poté zavolá metodu chatbot().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Zeptejte se Chatbota na jinou otázku
Už jsme mluvili o počasí. Zkusme něco jiného, abychom naši konverzaci zlepšili. Můžeme se například zeptat „Jaká je dnes vaše nálada?“.
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"])
Další metody pro vývoj ChatBota s Pythonem
Pomocí Natural Language Toolkit (NLTK) nebo knihovny SpaCy
Tyto knihovny jsou skvělé pro úkoly, jako je tokenizace a stemming. Také je lze použít pro pojmenovaná entita identifikace ve zpracování přirozeného jazyka. NLTK je více univerzální. Navíc nabízí širší škálu funkcí. SpaCy je však více zaměřený na výkon a obvykle se předpokládá, že je rychlejší.
K instalaci NLTK můžete použít následující příkaz:
pip install nltk
Chcete-li nainstalovat prostor:
pip install spacy
Pomocí RASA
RASA je open-source platforma pro vývoj konverzační AI chatboti. Obsahuje sadu knihoven a nástrojů pro vytváření chatbotů. Dokáže také rozpoznat vstup přirozeného jazyka a vhodně reagovat.
K instalaci RASA můžete použít následující příkaz:
pip install rasa
TensorFlow a Keras
TensorFlow a Keras jsou přední knihovny pro strojové učení. Můžete jej použít k trénování modelu, který rozpozná vstup přirozeného jazyka a vytvoří vhodné odpovědi.
Pro instalaci TensorFlow můžete spustit následující příkaz:
pip install tensorflow
pip install keras
Proč investovat do čističky vzduchu?
Interaktivní chatboti s umělou inteligencí jsou počítačové systémy, které napodobují lidskou komunikaci. Reagují tedy na lidské podněty. Je to velmi vzrušující a slibné do budoucna.
Knihovna OpenAI poskytuje jednoduché API pro připojení k modelu GPT-3. Můžete navrhnout chatbota, který přirozeně a poutavě komunikuje s uživateli. Správným přístupem můžete vytvořit efektivnější a přizpůsobenější zážitek.
Napsat komentář