Chatbot-ak oso ezagunak dira egun. Beraz, Python erabiliz chatbot bat garatzen laguntzera etorri gara. Post honetan, AI chatbot interaktibo bat garatzeari buruz hitz egingo dugu.
Interactive adimen artifizialeko chatbot-ak giza elkarrizketa errepikatzen duten sistema informatikoak dira. Era berean, gizakiaren sarrerari erantzuten diote hizkuntza naturalaren prozesamendua erabiliz eta makina ikaskuntza teknologiak.
Bezeroari arreta emateko esperientzia eraginkorragoa eskaintzeko, txat-bot hauek hainbat plataformarekin lotu daitezke. Hori dela eta, plataforma hauek webguneak, mugikorreko aplikazioak eta mezularitza sistemak izan litezke. Horrez gain, hainbat helburutarako erabil daitezke, besteak beste, aisialdia, hezkuntza eta publizitatea.
OpenAI liburutegia
GPT-3 eredua eskuragarri dago OpenAI liburutegian. Zure chatbot-erako erantzunak sortzeko erabil dezakegu. Paketeak ereduarekin komunikatzeko API sinple bat ere badu. Zure barnean integratzea errazten ari da Python chatbot aplikazioa.
Hori dela eta, OpenAI erabil dezakezu zure proiektuan.
GPT-3 eredutik erantzunak sortzeko, completion.create() metodoa erabiliko dugu.
OpenAIk eredu alternatiboak ere eskaintzen ditu, hala nola GPT-2, DALL-E eta beste. Hauetako edozein erabil dezakezu zure chatbot sortzeko. Hala ere, kontuan izan eredu bakoitzak bere talentu, indar eta gabezien multzo berezia duela.
Chatbot-a eraikitzea
1- Lehenik eta behin, OpenAI liburutegia instalatu eta OpenAI webgunetik jasotako API gakoa esleitu behar dugu. Honek GPT-3 eredurako sarbidea emango dizu OpenAI APIaren bidez.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API gakoa ezartzeko, joan https://beta.openai.com/ helbidera eta erregistratu.
2- Orain erabiltzaileen sarrera onartzen duen chatbot() funtzio bat sortu behar dugu. Eta, GPT-3 modeloaren gonbita gisa erabili beharko luke. Input() metodoa erabiltzen da erabiltzailearen sarrera biltzeko, eta begizta exekutatzen da erabiltzaileak "irten" idatzi arte.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Erabiltzailearen sarrera "irten"-en baliokidea bada, begizta hautsi egingo da eta txatbot-a amaituko da.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 eredutik erantzun bat sortzeko, orain openai.Completion.create() funtzioa erabili behar dugu. Motor-parametroa "text-davinci-002" gisa ezarrita dago, hau da, GPT-3 eredua. Gonbidapen-parametroa erabiltzailearen sarreran ezartzen da, eta ondoren zuriune bat jartzen da galderen amaiera adierazteko.
Tenperatura-parametroa 0.5ean ezartzen da sortutako testuan ezusteko zenbatekoa erregulatzeko. Eta, gehienezko tokens parametroa 2048an ezartzen da sortutako erantzunaren luzera murrizteko.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Orain GPT-3 eredutik inprimatutako erantzuna sortuko dugu.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Orain scriptaren funtzio nagusia gehituko dugu. Deitzen denean, ongietorri mezua inprimatuko du eta gero chatbot() metodora deituko du.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Egin galdera ezberdin bat Chatbot-i
Dagoeneko eguraldiari buruz hitz egin dugu. Saia gaitezen beste zerbait gure elkarrizketa hobetzeko. Esaterako, "Zer moduko aldartea gaur?" galdetu dezakegu.
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"])
ChatBot bat Python-ekin garatzeko beste metodo batzuk
Natural Language Toolkit (NLTK) edo SpaCy liburutegia erabiliz
Liburutegi hauek bikainak dira tokenizazioa eta stemming bezalako zereginetarako. Gainera, horretarako erabil daitezke izendatutako entitatea identifikazioa hizkuntza naturalaren prozesamenduan. NLTK helburu orokorragoa da. Gainera, funtzio sorta zabalagoa eskaintzen du. Hala eta guztiz ere, SpaCy errendimenduan zentratuagoa da eta normalean azkarragoa dela uste da.
Komando hau erabil dezakezu NLTK instalatzeko:
pip install nltk
Spacy instalatzeko:
pip install spacy
RASA erabiliz
RASA garatzeko kode irekiko plataforma bat da AI elkarrizketarako txat-botak. Chatbot-ak sortzeko liburutegi eta tresna multzo bat biltzen du. Gainera, hizkuntza naturalaren sarrera ezagutu eta egoki erantzun dezake.
Komando hau erabil dezakezu RASA instalatzeko:
pip install rasa
TensorFlow eta Keras
TensorFlow eta Keras ikaskuntza automatikoko liburutegi nabarmenak dira. Hizkuntza naturalaren sarrera ezagutzeko eta erantzun egokiak sortzeko eredu bat trebatzeko erabil dezakezu.
Komando hau exekutatu dezakezu TensorFlow instalatzeko:
pip install tensorflow
pip install keras
Ondorioa
Adimen artifizialeko chatbot interaktiboak giza komunikazioa imitatzen duten sistema informatikoak dira. Horregatik, giza ekarpenari erantzuten diote. Oso zirraragarria eta etorkizunerako itxaropentsua da.
OpenAI liburutegiak API sinple bat eskaintzen du GPT-3 ereduarekin konektatzeko. Erabiltzaileekin modu naturalean eta erakargarrian elkarreragiten duen txatbot bat diseina dezakezu. Esperientzia eraginkorragoa eta pertsonalizatuagoa sor dezakezu, ikuspegi zuzenarekin.
Utzi erantzun bat