Chatbots populer banget saiki. Dadi, kita teka kanggo mbantu sampeyan ngembangake chatbot nggunakake Python. Ing kirim iki, kita bakal ngomong babagan ngembangake chatbot AI interaktif.
Gawe gathuk ing rembugan Kacerdhasan gawéyan chatbots minangka sistem komputer sing niru dialog manungsa. Uga, padha nanggapi input manungsa nggunakake pangolahan basa alam lan learning machine teknologi.
Kanggo menehi pengalaman perawatan pelanggan sing luwih efisien, chatbots iki bisa uga disambung menyang macem-macem platform. Mula, platform kasebut bisa dadi situs web, aplikasi seluler, lan sistem olahpesen. Kajaba iku, bisa digunakake kanggo macem-macem tujuan, kalebu luang, pendidikan, lan pariwara.
perpustakaan OpenAI
Model GPT-3 kasedhiya ing perpustakaan OpenAI. Kita bisa nggunakake aplikasi kasebut kanggo ngasilake balesan kanggo chatbot sampeyan. Paket kasebut uga duwe API sing gampang kanggo komunikasi karo model kasebut. Iku nggawe gampang kanggo nggabungake menyang sampeyan Python chatbot Aplikasi.
Mula, sampeyan bisa nggunakake OpenAI ing proyek sampeyan.
Kanggo ngasilake balesan saka model GPT-3, kita bakal nggunakake cara completion.create ().
OpenAI uga nyedhiyakake model alternatif kayata GPT-2, DALL-E, lan liya-liyane. Sampeyan bisa nggunakake samubarang iki kanggo nggawe chatbot. Nanging, elinga yen saben model nduweni bakat, kekuwatan, lan kekurangan sing unik.
Nggawe Chatbot
1- Pisanan, kita kudu nginstal perpustakaan OpenAI lan nemtokake kunci API sing ditampa saka situs web OpenAI. Iki bakal menehi akses menyang model GPT-3 liwat OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Kanggo nyetel kunci API, bukak https://beta.openai.com/ lan mlebu.
2- Saiki kita kudu nggawe fungsi chatbot () sing nampa input pangguna. Lan, kudu digunakake minangka pituduh model GPT-3. Cara input () digunakake kanggo klumpukne input pangguna, lan daur ulang mlaku nganti pangguna input "metu".
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Yen input pangguna padha karo "metu", daur ulang bakal rusak lan chatbot bakal mandheg.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Kanggo generate respon saka model GPT-3, kita saiki kudu nggunakake fungsi openai.Completion.create (). Parameter mesin disetel kanggo "text-davinci-002," yaiku model GPT-3. Parameter pituduh disetel menyang input pangguna, banjur spasi kanggo menehi tandha pungkasan saka pituduh.
Parameter suhu disetel dadi 0.5 kanggo ngatur jumlah sing ora bisa diprediksi ing teks sing digawe. Lan, parameter token maksimal disetel kanggo 2048 kanggo mbatesi dawa jawaban sing digawe.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Saiki kita bakal nggawe respon print saka model GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Saiki kita bakal nambah fungsi utama script. Nalika disebut, bakal print pesen sambutan banjur nelpon chatbot () cara.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Takon Pitakonan Beda menyang Chatbot
Kita wis ngomong babagan cuaca. Ayo nyoba liyane kanggo nambah obrolan kita. Contone, kita bisa takon "Piye swasana ati sampeyan dina iki?".
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"])
Cara liya kanggo Ngembangake ChatBot karo Python
Nggunakake Natural Language Toolkit (NLTK) utawa perpustakaan SpaCy
Pustaka iki apik kanggo tugas kaya tokenization lan stemming. Uga, padha bisa digunakake kanggo jenenge entitas identifikasi ing pangolahan basa alam. NLTK luwih umum. Kajaba iku, nawakake macem-macem fitur sing luwih akeh. Nanging, SpaCy luwih fokus ing kinerja lan biasane dianggep luwih cepet.
Sampeyan bisa nggunakake printah ing ngisor iki kanggo nginstal NLTK:
pip install nltk
Kanggo nginstal spacy:
pip install spacy
Nggunakake RASA
RASA minangka platform open-source kanggo ngembangake obrolan AI chatbots. Iki kalebu sakumpulan perpustakaan lan alat kanggo nggawe chatbots. Uga, bisa ngenali input basa alam lan nanggapi kanthi tepat.
Sampeyan bisa nggunakake printah ing ngisor iki kanggo nginstal RASA:
pip install rasa
TensorFlow and Keras
TensorFlow lan Keras minangka perpustakaan machine-learning sing misuwur. Sampeyan bisa nggunakake aplikasi kasebut kanggo nglatih model kanggo ngenali input basa alami lan nggawe jawaban sing cocog.
Sampeyan bisa mbukak printah ing ngisor iki kanggo nginstal TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
kesimpulan
Chatbots intelijen buatan interaktif yaiku sistem komputer sing niru komunikasi manungsa. Mula, dheweke nanggapi input manungsa. Iku banget macem lan janjeni kanggo mangsa.
Perpustakaan OpenAI nyedhiyakake API prasaja kanggo nyambungake karo model GPT-3. Sampeyan bisa ngrancang chatbot sing sesambungan karo pangguna kanthi alami lan narik kawigaten. Sampeyan bisa nggawe pengalaman sing luwih efektif lan disesuaikan, kanthi pendekatan sing bener.
Ninggalake a Reply