Mae Chatbots yn boblogaidd iawn y dyddiau hyn. Felly, rydyn ni wedi dod i'ch helpu chi i ddatblygu chatbot gan ddefnyddio Python. Yn y swydd hon, byddwn yn siarad am ddatblygu chatbot AI rhyngweithiol.
Rhyngweithiol deallusrwydd artiffisial Mae chatbots yn systemau cyfrifiadurol sy'n atgynhyrchu deialog ddynol. Hefyd, maent yn ymateb i fewnbwn dynol gan ddefnyddio prosesu iaith naturiol a dysgu peiriant technolegau.
Er mwyn darparu profiad gofal cwsmeriaid mwy effeithlon, efallai y bydd y chatbots hyn yn gysylltiedig â llwyfannau lluosog. Felly, gallai'r llwyfannau hyn fod yn wefannau, cymwysiadau symudol, a systemau negeseuon. Yn ogystal, gellir eu defnyddio at amrywiaeth o ddibenion, gan gynnwys hamdden, addysg a hysbysebu.
Llyfrgell OpenAI
Mae model GPT-3 ar gael yn llyfrgell OpenAI. Gallwn ei ddefnyddio i gynhyrchu atebion ar gyfer eich chatbot. Mae gan y pecyn hefyd API syml ar gyfer cyfathrebu â'r model. Mae'n ei gwneud yn syml i integreiddio i mewn i'ch chatbot Python cais.
Felly, gallwch ddefnyddio OpenAI yn eich prosiect.
I gynhyrchu atebion o'r model GPT-3, byddwn yn defnyddio'r dull cwblhau.create().
Mae OpenAI hefyd yn cyflenwi modelau amgen fel GPT-2, DALL-E, ac eraill. Gallwch ddefnyddio unrhyw un o'r rhain i greu eich chatbot. Fodd bynnag, cofiwch fod gan bob model ei set unigryw o ddoniau, cryfderau a diffygion.
Adeiladu'r Chatbot
1- Yn gyntaf, rhaid inni osod y llyfrgell OpenAI a aseinio'r allwedd API a dderbynnir o wefan OpenAI. Bydd hyn yn rhoi mynediad i chi i'r model GPT-3 trwy'r API OpenAI.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
I osod yr allwedd API, ewch i https://beta.openai.com/ a chofrestru.
2- Nawr mae angen i ni greu swyddogaeth chatbot () sy'n derbyn mewnbwn defnyddiwr. A dylai ei ddefnyddio fel ysgogiad y model GPT-3. Defnyddir y dull mewnbwn() i gasglu mewnbwn y defnyddiwr, ac mae'r ddolen yn rhedeg nes bod y defnyddiwr yn mewnbynnu “allanfa”.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Os yw mewnbwn y defnyddiwr yn cyfateb i “ymadael,” bydd y ddolen yn cael ei thorri a bydd y chatbot yn dod i ben.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Er mwyn cynhyrchu ymateb o'r model GPT-3, mae'n rhaid i ni nawr ddefnyddio'r swyddogaeth openai.Completion.create(). Mae paramedr yr injan wedi'i osod i “text-davinci-002,” sef model GPT-3. Mae'r paramedr prydlon wedi'i osod i fewnbwn y defnyddiwr, ac yna gofod i nodi diwedd yr anogwr.
Mae'r paramedr tymheredd wedi'i osod i 0.5 i reoleiddio faint o anrhagweladwyedd yn y testun a gynhyrchir. Ac, mae'r paramedr tocynnau uchaf wedi'i osod i 2048 i gyfyngu ar hyd yr ateb a grëwyd.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Byddwn nawr yn creu ymateb print o'r model GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Byddwn nawr yn ychwanegu prif swyddogaeth y sgript. Pan gaiff ei alw, bydd yn argraffu'r neges groeso ac yna'n galw'r dull chatbot ().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Gofynnwch Gwestiwn Gwahanol i Chatbot
Buom yn siarad am y tywydd yn barod. Gadewch i ni roi cynnig ar rywbeth arall i wella ein sgwrs. Er enghraifft, gallwn ofyn “Sut mae eich hwyliau heddiw?”.
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"])
Dulliau Eraill ar gyfer Datblygu ChatBot gyda Python
Defnyddio'r Pecyn Cymorth Iaith Naturiol (NLTK) neu'r llyfrgell SpaCy
Mae'r llyfrgelloedd hyn yn wych ar gyfer tasgau fel tokenization a deillio. Hefyd, gellir eu defnyddio ar gyfer endid a enwir adnabod mewn prosesu iaith naturiol. Mae NLTK yn fwy cyffredinol-bwrpas. Hefyd, mae'n cynnig ystod ehangach o nodweddion. Fodd bynnag, mae SpaCy yn canolbwyntio mwy ar berfformiad ac fel arfer credir ei fod yn gyflymach.
Gallwch ddefnyddio'r gorchymyn canlynol i osod NLTK:
pip install nltk
I osod gofod:
pip install spacy
Defnyddio RASA
Mae RASA yn blatfform ffynhonnell agored ar gyfer datblygu chatbots AI sgyrsiol. Mae'n cynnwys set o lyfrgelloedd ac offer ar gyfer creu chatbots. Hefyd, gall adnabod mewnbwn iaith naturiol ac ymateb yn briodol.
Gallwch ddefnyddio'r gorchymyn canlynol i osod RASA:
pip install rasa
TensorFlow a Keras
Mae TensorFlow a Keras yn lyfrgelloedd dysgu peiriannau amlwg. Gallwch ei ddefnyddio i hyfforddi model i adnabod mewnbwn iaith naturiol a chreu atebion addas.
Gallwch redeg y gorchymyn canlynol i osod TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
Casgliad
Mae chatbots deallusrwydd artiffisial rhyngweithiol yn systemau cyfrifiadurol sy'n dynwared cyfathrebu dynol. Felly, maent yn ymateb i fewnbwn dynol. Mae'n gyffrous iawn ac yn addawol ar gyfer y dyfodol.
Mae llyfrgell OpenAI yn darparu API syml ar gyfer cysylltu â model GPT-3. Gallwch chi ddylunio chatbot sy'n rhyngweithio â defnyddwyr yn naturiol ac yn ddeniadol. Gallwch greu profiad mwy effeithiol ac wedi'i deilwra, gyda'r dull cywir.
Gadael ymateb