Chatbots binne dizze dagen heul populêr. Dat, wy binne kommen om jo te helpen in chatbot te ûntwikkeljen mei Python. Yn dizze post sille wy prate oer it ûntwikkeljen fan in ynteraktive AI chatbot.
Ynteraktyf keunstmjittige yntelliginsje chatbots binne kompjûtersystemen dy't minsklike dialooch replikearje. Ek reagearje se op minsklike ynput mei help fan natuerlike taalferwurking en masine learen technologyen.
Om in effisjinter ûnderfining fan klantsoarch te leverjen, kinne dizze chatbots keppele wurde oan meardere platfoarms. Hjirtroch kinne dizze platfoarms websiden, mobile applikaasjes en messagingsystemen wêze. Derneist kinne se brûkt wurde foar in ferskaat oan doelen, ynklusyf frije tiid, ûnderwiis en reklame.
OpenAI bibleteek
It GPT-3-model is te krijen yn 'e OpenAI-bibleteek. Wy kinne it brûke om antwurden te meitsjen foar jo chatbot. It pakket hat ek in ienfâldige API foar kommunikaasje mei it model. It makket it ienfâldich om te yntegrearjen yn jo Python chatbot oanfraach.
Hjirtroch kinne jo OpenAI brûke yn jo projekt.
Om antwurden te produsearjen fan it GPT-3-model, sille wy de metoade completion.create() brûke.
OpenAI leveret ek alternative modellen lykas GPT-2, DALL-E, en oaren. Jo kinne ien fan dizze brûke om jo chatbot te meitsjen. Hâld lykwols yn gedachten dat elk model syn unike set fan talinten, sterke punten en tekoarten hat.
It bouwen fan de Chatbot
1- Earst moatte wy de OpenAI-bibleteek ynstallearje en de API-kaai tawize dy't ûntfongen is fan 'e OpenAI-webside. Dit sil jo tagong jaan ta it GPT-3-model fia de OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Om de API-kaai yn te stellen, gean nei https://beta.openai.com/ en registrearje.
2- No moatte wy in chatbot () funksje oanmeitsje dy't brûkersynput akseptearret. En, it moat it brûke as de prompt fan it GPT-3-model. De metoade ynfier () wurdt brûkt om de ynfier fan de brûker te sammeljen, en de lus rint oant de brûker "útgong" ynfiert.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- As de brûkersynfier lykweardich is oan "útgong", sil de lus brutsen wurde en sil de chatbot beëinige.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Om in antwurd te generearjen fan it GPT-3-model, moatte wy no de funksje openai.Completion.create() brûke. De motorparameter is ynsteld op "text-davinci-002", dat is in GPT-3-model. De promptparameter is ynsteld op de brûkersynput, folge troch in spaasje om it ein fan 'e prompt oan te jaan.
De temperatuerparameter is ynsteld op 0.5 om it bedrach fan ûnfoarspelberens yn 'e generearre tekst te regeljen. En de parameter foar max tokens is ynsteld op 2048 om de lingte fan it oanmakke antwurd te beheinen.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Wy sille no in print-antwurd meitsje fan it GPT-3-model.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Wy sille no de primêre funksje fan it skript tafoegje. As jo oproppen wurde, sil it it wolkomberjocht printsje en dan de chatbot () metoade neame.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Stel in oare fraach oan Chatbot
Wy hiene it al oer it waar. Litte wy wat oars besykje om ús petear te ferbetterjen. Wy kinne bygelyks freegje "Hoe is dyn stimming hjoed?".
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"])
Oare metoaden foar it ûntwikkeljen fan in ChatBot mei Python
It brûken fan de Natural Language Toolkit (NLTK) of de SpaCy-bibleteek
Dizze bibleteken binne geweldich foar taken lykas tokenisaasje en stemming. Ek kinne se brûkt wurde foar neamd entiteit identifikaasje yn natuerlike taalferwurking. NLTK is mear algemien-doel. Ek biedt it in breder skala oan funksjes. SpaCy is lykwols mear op prestaasjes rjochte en wurdt normaal tocht rapper te wêzen.
Jo kinne it folgjende kommando brûke om NLTK te ynstallearjen:
pip install nltk
Om spacy te ynstallearjen:
pip install spacy
Mei help fan RASA
RASA is in iepen boarne platfoarm foar ûntwikkeling konversaasje AI chatbots. It omfettet in set biblioteken en ark foar it meitsjen fan chatbots. Ek kin it natuerlike taalynput werkenne en passend reagearje.
Jo kinne it folgjende kommando brûke om RASA te ynstallearjen:
pip install rasa
TensorFlow en Keras
TensorFlow en Keras binne promininte bibleteken foar masine-learen. Jo kinne it brûke om in model te trenen om natuerlike taalynput te herkennen en passende antwurden te meitsjen.
Jo kinne it folgjende kommando útfiere om TensorFlow te ynstallearjen:
pip install tensorflow
pip install keras
Konklúzje
Ynteraktive keunstmjittige yntelliginsje chatbots binne kompjûtersystemen dy't minsklike kommunikaasje mimike. Dêrtroch reagearje se op minsklike ynput. It is heul spannend en belofte foar de takomst.
De OpenAI-bibleteek biedt in ienfâldige API foar ferbining mei it GPT-3-model. Jo kinne in chatbot ûntwerpe dy't natuerlik en ynnimmend ynteraksje mei brûkers. Jo kinne in effektiver en oanpaste ûnderfining meitsje, mei de juste oanpak.
Leave a Reply