Les chatbots sont très populaires de nos jours. Nous sommes donc venus vous aider à développer un chatbot en Python. Dans cet article, nous parlerons du développement d'un chatbot IA interactif.
interactif intelligence artificielle les chatbots sont des systèmes informatiques qui reproduisent le dialogue humain. En outre, ils réagissent à l'entrée humaine en utilisant le traitement du langage naturel et machine learning les technologies.
Pour offrir une expérience de service client plus efficace, ces chatbots peuvent être liés à plusieurs plateformes. Par conséquent, ces plates-formes peuvent être des sites Web, des applications mobiles et des systèmes de messagerie. En outre, ils peuvent être utilisés à diverses fins, notamment les loisirs, l'éducation et la publicité.
Bibliothèque OpenAI
Le modèle GPT-3 est disponible dans la bibliothèque OpenAI. Nous pouvons l'utiliser pour produire des réponses pour votre chatbot. Le package dispose également d'une API simple pour communiquer avec le modèle. Il simplifie l'intégration dans votre Chatbot Python .
Par conséquent, vous pouvez utiliser OpenAI dans votre projet.
Pour produire des réponses à partir du modèle GPT-3, nous utiliserons la méthode Completion.create().
OpenAI fournit également des modèles alternatifs tels que GPT-2, DALL-E et autres. Vous pouvez utiliser n'importe lequel d'entre eux pour créer votre chatbot. Cependant, gardez à l'esprit que chaque modèle a son ensemble unique de talents, de forces et de lacunes.
Construire le chatbot
1- Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque OpenAI et attribuer la clé API reçue du site Web OpenAI. Cela vous donnera accès au modèle GPT-3 via l'API OpenAI.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Pour définir la clé API, accédez à https://beta.openai.com/ et inscrivez-vous.
2- Nous devons maintenant créer une fonction chatbot() qui accepte les entrées de l'utilisateur. Et, il devrait l'utiliser comme invite du modèle GPT-3. La méthode input() est utilisée pour recueillir l'entrée de l'utilisateur, et la boucle s'exécute jusqu'à ce que l'utilisateur entre "exit".
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Si l'entrée de l'utilisateur équivaut à "quitter", la boucle sera rompue et le chatbot se terminera.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Pour générer une réponse à partir du modèle GPT-3, il faut maintenant utiliser la fonction openai.Completion.create(). Le paramètre du moteur est défini sur "text-davinci-002", qui est un modèle GPT-3. Le paramètre prompt est défini sur l'entrée utilisateur, suivie d'un espace pour signifier la fin de l'invite.
Le paramètre de température est défini sur 0.5 pour réguler le degré d'imprévisibilité dans le texte généré. Et, le paramètre max tokens est défini sur 2048 pour limiter la longueur de la réponse créée.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Nous allons maintenant créer une réponse d'impression à partir du modèle GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Nous allons maintenant ajouter la fonction primaire du script. Lorsqu'il est appelé, il imprime le message de bienvenue, puis appelle la méthode chatbot().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Poser une question différente au chatbot
Nous avons déjà parlé de la météo. Essayons autre chose pour améliorer notre conversation. Par exemple, nous pouvons demander « Comment est ton humeur aujourd'hui ? ».
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"])
Autres méthodes pour développer un ChatBot avec Python
Utilisation du Natural Language Toolkit (NLTK) ou de la bibliothèque SpaCy
Ces bibliothèques sont idéales pour des tâches telles que la tokenisation et le stemming. Aussi, ils peuvent être utilisés pour entité nommée identification dans le traitement du langage naturel. NLTK est plus polyvalent. En outre, il offre une gamme de fonctionnalités plus large. Cependant, SpaCy est plus axé sur les performances et est généralement considéré comme plus rapide.
Vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer NLTK :
pip install nltk
Pour installer Spacy :
pip install spacy
Utilisation de RASA
RASA est une plate-forme open-source pour le développement chatbots IA conversationnels. Il comprend un ensemble de bibliothèques et d'outils pour créer des chatbots. En outre, il peut reconnaître les entrées en langage naturel et répondre de manière appropriée.
Vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer RASA :
pip install rasa
TensorFlow et Keras
TensorFlow et Keras sont des bibliothèques d'apprentissage automatique de premier plan. Vous pouvez l'utiliser pour entraîner un modèle à reconnaître les entrées en langage naturel et à créer des réponses appropriées.
Vous pouvez exécuter la commande suivante pour installer TensorFlow :
pip install tensorflow
pip install keras
Conclusion
Les chatbots interactifs d'intelligence artificielle sont des systèmes informatiques qui imitent la communication humaine. Par conséquent, ils répondent à l'intervention humaine. C'est très excitant et prometteur pour l'avenir.
La bibliothèque OpenAI fournit une API simple pour se connecter au modèle GPT-3. Vous pouvez concevoir un chatbot qui interagit avec les utilisateurs de manière naturelle et engageante. Vous pouvez créer une expérience plus efficace et personnalisée, avec la bonne approche.
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