Chatbots sind heutzutage sehr beliebt. Wir sind also gekommen, um Ihnen bei der Entwicklung eines Chatbots mit Python zu helfen. In diesem Beitrag werden wir über die Entwicklung eines interaktiven KI-Chatbots sprechen.
Interaktiv künstliche Intelligenz Chatbots sind Computersysteme, die den menschlichen Dialog nachbilden. Außerdem reagieren sie auf menschliche Eingaben mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache und Maschinelles Lernen Technologien.
Um eine effizientere Kundenbetreuung zu ermöglichen, können diese Chatbots mit mehreren Plattformen verknüpft werden. Daher könnten diese Plattformen Websites, mobile Anwendungen und Messaging-Systeme sein. Außerdem können sie für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, einschließlich Freizeit, Bildung und Werbung.
OpenAI-Bibliothek
Das GPT-3-Modell ist in der OpenAI-Bibliothek verfügbar. Wir können damit Antworten für Ihren Chatbot erstellen. Das Paket hat auch eine unkomplizierte API für die Kommunikation mit dem Modell. Es macht es einfach, sich in Ihr zu integrieren Python-Chatbot Anwendung.
Daher können Sie OpenAI in Ihrem Projekt verwenden.
Um Antworten aus dem GPT-3-Modell zu erzeugen, verwenden wir die Methode complete.create().
OpenAI liefert auch alternative Modelle wie GPT-2, DALL-E und andere. Sie können jede davon verwenden, um Ihren Chatbot zu erstellen. Denken Sie jedoch daran, dass jedes Modell seine einzigartigen Talente, Stärken und Schwächen hat.
Aufbau des Chatbots
1- Zuerst müssen wir die OpenAI-Bibliothek installieren und den von der OpenAI-Website erhaltenen API-Schlüssel zuweisen. Dadurch erhalten Sie über die OpenAI-API Zugriff auf das GPT-3-Modell.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Um den API-Schlüssel festzulegen, gehen Sie zu https://beta.openai.com/ und melden Sie sich an.
2- Jetzt müssen wir eine chatbot()-Funktion erstellen, die Benutzereingaben akzeptiert. Und es sollte es als Eingabeaufforderung des GPT-3-Modells verwenden. Die input()-Methode wird verwendet, um die Eingabe des Benutzers zu sammeln, und die Schleife läuft, bis der Benutzer „exit“ eingibt.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Wenn die Benutzereingabe „exit“ entspricht, wird die Schleife unterbrochen und der Chatbot wird beendet.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Um eine Antwort aus dem GPT-3-Modell zu generieren, müssen wir nun die Funktion openai.Completion.create() verwenden. Der Engine-Parameter ist auf „text-davinci-002“ eingestellt, was ein GPT-3-Modell ist. Der Eingabeaufforderungsparameter wird auf die Benutzereingabe gesetzt, gefolgt von einem Leerzeichen, um das Ende der Eingabeaufforderung anzuzeigen.
Der Temperaturparameter wird auf 0.5 gesetzt, um den Grad der Unvorhersehbarkeit im generierten Text zu regulieren. Und der Parameter max tokens wird auf 2048 gesetzt, um die Länge der erstellten Antwort zu beschränken.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Wir erstellen jetzt eine Druckantwort aus dem GPT-3-Modell.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Wir werden jetzt die primäre Funktion des Skripts hinzufügen. Wenn es aufgerufen wird, druckt es die Willkommensnachricht und ruft dann die Methode chatbot() auf.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Stellen Sie dem Chatbot eine andere Frage
Über das Wetter haben wir schon gesprochen. Versuchen wir etwas anderes, um unsere Konversation zu verbessern. Wir können zum Beispiel fragen „Wie ist deine Stimmung heute?“.
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"])
Andere Methoden zum Entwickeln eines ChatBots mit Python
Verwenden des Natural Language Toolkit (NLTK) oder der SpaCy-Bibliothek
Diese Bibliotheken eignen sich hervorragend für Aufgaben wie Tokenisierung und Stemming. Außerdem können sie verwendet werden für benannte Entität Identifikation in der Verarbeitung natürlicher Sprache. NLTK ist universeller. Außerdem bietet es eine breitere Palette von Funktionen. SpaCy ist jedoch leistungsorientierter und wird normalerweise als schneller angesehen.
Sie können den folgenden Befehl verwenden, um NLTK zu installieren:
pip install nltk
Spacy installieren:
pip install spacy
Verwenden von RASA
RASA ist eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung Konversations-KI-Chatbots. Es enthält eine Reihe von Bibliotheken und Tools zum Erstellen von Chatbots. Außerdem kann es Eingaben in natürlicher Sprache erkennen und entsprechend reagieren.
Sie können den folgenden Befehl verwenden, um RASA zu installieren:
pip install rasa
TensorFlow und Keras
TensorFlow und Keras sind bekannte Bibliotheken für maschinelles Lernen. Sie können damit ein Modell trainieren, um Eingaben in natürlicher Sprache zu erkennen und passende Antworten zu erstellen.
Sie können den folgenden Befehl ausführen, um TensorFlow zu installieren:
pip install tensorflow
pip install keras
Zusammenfassung
Interaktive Chatbots mit künstlicher Intelligenz sind Computersysteme, die die menschliche Kommunikation nachahmen. Daher reagieren sie auf menschliche Eingaben. Es ist sehr spannend und zukunftsträchtig.
Die OpenAI-Bibliothek bietet eine einfache API für die Verbindung mit dem GPT-3-Modell. Sie können einen Chatbot entwerfen, der auf natürliche und ansprechende Weise mit Benutzern interagiert. Mit dem richtigen Ansatz können Sie ein effektiveres und individuelleres Erlebnis schaffen.
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