チャットボットは最近非常に人気があります。 そこで、Python を使用したチャットボットの開発を支援するために来ました。 この投稿では、インタラクティブな AI チャットボットの開発について説明します。
対話 人工知能 チャットボットは、人間の会話を再現するコンピューター システムです。 また、自然言語処理を使用して人間の入力に応答し、 機械学習 技術。
より効率的なカスタマー ケア エクスペリエンスを提供するために、これらのチャットボットを複数のプラットフォームにリンクすることができます。 したがって、これらのプラットフォームは、Web サイト、モバイル アプリケーション、およびメッセージング システムである可能性があります。 さらに、レジャー、教育、広告など、さまざまな目的に使用できます。
OpenAI ライブラリ
GPT-3 モデルは OpenAI ライブラリで利用できます。 これを使用して、チャットボットの返信を作成できます。 このパッケージには、モデルと通信するための簡単な API もあります。 それはあなたに統合することを簡単にしています Python チャットボット アプリケーション。
したがって、プロジェクトで OpenAI を使用できます。
GPT-3 モデルから応答を生成するには、complete.create() メソッドを使用します。
OpenAI は、GPT-2、DALL-E などの代替モデルも提供しています。 これらのいずれかを使用して、チャットボットを作成できます。 ただし、各モデルには独自の才能、強み、および欠点があることに注意してください。
チャットボットの構築
1- まず、OpenAI ライブラリをインストールし、OpenAI Web サイトから受け取った API キーを割り当てる必要があります。 これにより、OpenAI API を介して GPT-3 モデルにアクセスできるようになります。
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API キーを設定するには、https://beta.openai.com/ にアクセスしてサインアップします。
2- 次に、ユーザー入力を受け入れる chatbot() 関数を作成する必要があります。 そして、GPT-3 モデルのプロンプトとして利用する必要があります。 input() メソッドを使用してユーザーの入力を収集し、ユーザーが「exit」と入力するまでループが実行されます。
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- ユーザー入力が「exit」に相当する場合、ループは中断され、チャットボットは終了します。
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 モデルから応答を生成するには、openai.Completion.create() 関数を使用する必要があります。 engine パラメーターは、GPT-002 モデルである「text-davinci-3」に設定されています。 プロンプト パラメータはユーザー入力に設定され、その後にプロンプトの終了を示すスペースが続きます。
温度パラメーターは 0.5 に設定され、生成されたテキストの予測不可能性の量を調整します。 また、max tokens パラメータは 2048 に設定され、作成される回答の長さを制限します。
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- GPT-3 モデルから印刷応答を作成します。
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- スクリプトの主な機能を追加します。 呼び出されると、ウェルカム メッセージを出力してから、chatbot() メソッドを呼び出します。
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
チャットボットに別の質問をする
私たちはすでに天気について話しました。 会話を改善するために別のことを試してみましょう。 たとえば、「今日の気分は?」と尋ねることができます。
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"])
Python で ChatBot を開発するその他の方法
Natural Language Toolkit (NLTK) または SpaCy ライブラリの使用
これらのライブラリは、トークン化やステミングなどのタスクに最適です。 また、彼らはのために使用することができます 名前付き実体 自然言語処理における識別。 NLTK はより汎用的です。 また、より幅広い機能を提供します。 ただし、SpaCy はよりパフォーマンスに重点を置いており、通常はより高速であると考えられています。
次のコマンドを使用して NLTK をインストールできます。
pip install nltk
スペイシーをインストールするには:
pip install spacy
RASA の使用
RASA は、開発用のオープンソース プラットフォームです。 会話型AIチャットボット. チャットボットを作成するための一連のライブラリとツールが含まれています。 また、自然言語入力を認識して適切に応答することもできます。
次のコマンドを使用して、RASA をインストールできます。
pip install rasa
TensorFlow と Keras
TensorFlow と Keras は、著名な機械学習ライブラリです。 これを使用して、自然言語入力を認識し、適切な回答を作成するようにモデルをトレーニングできます。
次のコマンドを実行して、TensorFlow をインストールできます。
pip install tensorflow
pip install keras
まとめ
インタラクティブな人工知能チャットボットは、人間のコミュニケーションを模倣するコンピューター システムです。 したがって、それらは人間の入力に応答します。 とても楽しみで、将来が楽しみです。
OpenAI ライブラリは、GPT-3 モデルに接続するためのシンプルな API を提供します。 ユーザーと自然に魅力的にやり取りするチャットボットを設計できます。 正しいアプローチで、より効果的でカスタマイズされたエクスペリエンスを作成できます。
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