Vestlusbotid on tänapäeval väga populaarsed. Seega oleme tulnud selleks, et aidata teil Pythoni abil vestlusbotit arendada. Selles postituses räägime interaktiivse AI vestlusroboti arendamisest.
Interaktiivne tehisintellekti vestlusrobotid on arvutisüsteemid, mis kordavad inimeste dialoogi. Samuti reageerivad nad inimese sisendile loomuliku keele töötlemise ja masinõpe tehnoloogiaid.
Tõhusama klienditeeninduse pakkumiseks võivad need vestlusrobotid olla lingitud mitme platvormiga. Seega võivad need platvormid olla veebisaidid, mobiilirakendused ja sõnumsidesüsteemid. Lisaks saab neid kasutada mitmesugustel eesmärkidel, sealhulgas vaba aja veetmiseks, hariduseks ja reklaamimiseks.
OpenAI raamatukogu
GPT-3 mudel on saadaval OpenAI teegis. Saame seda kasutada teie vestlusbotile vastuste loomiseks. Pakendil on ka lihtne API mudeliga suhtlemiseks. See muudab teie integreerimise lihtsaks Pythoni vestlusbot taotlus.
Seetõttu saate oma projektis kasutada OpenAI-d.
GPT-3 mudeli vastuste saamiseks kasutame meetodit completion.create().
OpenAI pakub ka alternatiivseid mudeleid, nagu GPT-2, DALL-E ja teised. Saate oma vestlusroboti loomiseks kasutada mõnda neist. Siiski pidage meeles, et igal mudelil on oma ainulaadsed anded, tugevused ja puudused.
Chatboti ehitamine
1- Esiteks peame installima OpenAI teegi ja määrama OpenAI veebisaidilt saadud API-võtme. See annab teile juurdepääsu GPT-3 mudelile OpenAI API kaudu.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API võtme määramiseks minge aadressile https://beta.openai.com/ ja registreeruge.
2- Nüüd peame looma funktsiooni chatbot(), mis aktsepteerib kasutaja sisendit. Ja see peaks seda kasutama GPT-3 mudeli viipana. Meetodit input() kasutatakse kasutaja sisendi kogumiseks ja tsükkel jookseb seni, kuni kasutaja sisestab “exit”.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Kui kasutaja sisestus on samaväärne sõnaga "exit", katkeb tsükkel ja vestlusbot lõpetab.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 mudelist vastuse genereerimiseks peame nüüd kasutama funktsiooni openai.Completion.create(). Mootori parameetriks on seatud "text-davinci-002", mis on GPT-3 mudel. Viipaparameeter seatakse kasutaja sisendile, millele järgneb tühik, mis tähistab viipa lõppu.
Temperatuuri parameetriks on seatud 0.5, et reguleerida ettearvamatust genereeritud tekstis. Ja parameetri max tokens on seatud väärtusele 2048, et piirata loodud vastuse pikkust.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Nüüd loome GPT-3 mudelist prindivastuse.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Nüüd lisame skripti põhifunktsiooni. Kutsumisel prindib see tervitussõnumi ja kutsub seejärel chatbot() meetodi.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Esitage Chatbotile teistsugune küsimus
Ilmast me juba rääkisime. Proovime oma vestluse parandamiseks midagi muud. Näiteks võime küsida "Kuidas su tuju täna on?".
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"])
Muud meetodid Pythoniga ChatBoti arendamiseks
Loodusliku keele tööriistakomplekti (NLTK) või SpaCy teegi kasutamine
Need teegid sobivad suurepäraselt selliste ülesannete jaoks nagu märgistamine ja tuletamine. Lisaks saab neid kasutada nimega üksus tuvastamine loomuliku keele töötlemisel. NLTK on üldotstarbelisem. Lisaks pakub see laiemat valikut funktsioone. Kuid SpaCy on rohkem jõudlusele keskendunud ja tavaliselt arvatakse, et see on kiirem.
NLTK installimiseks võite kasutada järgmist käsku:
pip install nltk
Ruumi paigaldamiseks:
pip install spacy
RASA kasutamine
RASA on avatud lähtekoodiga platvorm arendamiseks vestluspõhised AI-vestlusbotid. See sisaldab teeke ja tööriistu vestlusrobotite loomiseks. Samuti suudab see ära tunda loomuliku keele sisendi ja reageerida asjakohaselt.
RASA installimiseks võite kasutada järgmist käsku:
pip install rasa
TensorFlow ja Keras
TensorFlow ja Keras on silmapaistvad masinõppe raamatukogud. Selle abil saate õpetada mudelit loomuliku keele sisendit ära tundma ja sobivaid vastuseid looma.
TensorFlow installimiseks võite käivitada järgmise käsu:
pip install tensorflow
pip install keras
Järeldus
Interaktiivsed tehisintellekti vestlusrobotid on arvutisüsteemid, mis jäljendavad inimestevahelist suhtlust. Seetõttu reageerivad nad inimese panusele. See on väga põnev ja tuleviku jaoks paljutõotav.
OpenAI teek pakub lihtsat API-d GPT-3 mudeliga ühenduse loomiseks. Saate kujundada vestlusroti, mis suhtleb kasutajatega loomulikult ja kaasahaaravalt. Õige lähenemisviisiga saate luua tõhusama ja kohandatud kogemuse.
Jäta vastus