Los chatbots son muy populares en estos días. Entonces, hemos venido a ayudarlo a desarrollar un chatbot usando Python. En esta publicación, hablaremos sobre el desarrollo de un chatbot interactivo de IA.
Formulario inteligencia artificial Los chatbots son sistemas informáticos que replican el diálogo humano. Además, responden a la entrada humana utilizando el procesamiento del lenguaje natural y máquina de aprendizaje Tecnologías.
Para brindar una experiencia de atención al cliente más eficiente, estos chatbots pueden estar vinculados a múltiples plataformas. Por lo tanto, estas plataformas podrían ser sitios web, aplicaciones móviles y sistemas de mensajería. Además, se pueden utilizar para una variedad de propósitos, incluidos el ocio, la educación y la publicidad.
Biblioteca OpenAI
El modelo GPT-3 está disponible en la biblioteca de OpenAI. Podemos usarlo para producir respuestas para su chatbot. El paquete también tiene una API sencilla para comunicarse con el modelo. Es simplificar la integración en su Chatbot de Python .
Por lo tanto, puede usar OpenAI en su proyecto.
Para producir respuestas del modelo GPT-3, usaremos el método complete.create().
OpenAI también ofrece modelos alternativos como GPT-2, DALL-E y otros. Puede usar cualquiera de estos para crear su chatbot. Sin embargo, tenga en cuenta que cada modelo tiene su conjunto único de talentos, fortalezas y deficiencias.
Construyendo el chatbot
1- Primero, debemos instalar la biblioteca de OpenAI y asignar la clave API recibida del sitio web de OpenAI. Esto le proporcionará acceso al modelo GPT-3 a través de la API de OpenAI.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Para configurar la clave API, vaya a https://beta.openai.com/ y regístrese.
2- Ahora necesitamos crear una función chatbot() que acepte la entrada del usuario. Y debería usarlo como indicador de la versión GPT-3. El método input() se utiliza para recopilar la entrada del usuario y el ciclo se ejecuta hasta que el usuario ingresa "salir".
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Si la entrada del usuario es equivalente a "salir", el ciclo se romperá y el chatbot terminará.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Para generar una respuesta del modelo GPT-3, ahora debemos usar la función openai.Completion.create(). El parámetro del motor se establece en "text-davinci-002", que es un modelo GPT-3. El parámetro de solicitud se establece en la entrada del usuario, seguido de un espacio para indicar el final de la solicitud.
El parámetro de temperatura se establece en 0.5 para regular la cantidad de imprevisibilidad en el texto generado. Y, el parámetro máximo de tokens se establece en 2048 para restringir la longitud de la respuesta creada.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Ahora crearemos una respuesta de impresión a partir del modelo GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Ahora agregaremos la función principal del script. Cuando se le llame, imprimirá el mensaje de bienvenida y luego llamará al método chatbot().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Haz una pregunta diferente a Chatbot
Ya hablamos del clima. Probemos algo más para mejorar nuestra conversación. Por ejemplo, podemos preguntar “¿Cómo está tu estado de ánimo hoy?”.
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"])
Otros métodos para desarrollar un ChatBot con Python
Uso del kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK) o la biblioteca SpaCy
Estas bibliotecas son excelentes para tareas como tokenización y derivación. Además, se pueden utilizar para entidad nombrada identificación en el procesamiento del lenguaje natural. NLTK es más de propósito general. Además, ofrece una gama más amplia de funciones. Sin embargo, SpaCy se centra más en el rendimiento y, por lo general, se piensa que es más rápido.
Puede usar el siguiente comando para instalar NLTK:
pip install nltk
Para instalar espacios:
pip install spacy
Usando RASA
RASA es una plataforma de código abierto para desarrollar chatbots de IA conversacionales. Incluye un conjunto de bibliotecas y herramientas para crear chatbots. Además, puede reconocer la entrada de lenguaje natural y responder adecuadamente.
Puede usar el siguiente comando para instalar RASA:
pip install rasa
TensorFlow y Keras
TensorFlow y Keras son importantes bibliotecas de aprendizaje automático. Puede usarlo para entrenar un modelo para que reconozca la entrada de lenguaje natural y cree respuestas adecuadas.
Puede ejecutar el siguiente comando para instalar TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
Conclusión
Los chatbots interactivos de inteligencia artificial son sistemas informáticos que imitan la comunicación humana. Por lo tanto, responden a la entrada humana. Es muy emocionante y prometedor para el futuro.
La biblioteca OpenAI proporciona una API simple para conectarse con el modelo GPT-3. Puede diseñar un chatbot que interactúe con los usuarios de forma natural y atractiva. Puede crear una experiencia más efectiva y personalizada, con el enfoque correcto.
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