요즘 챗봇이 인기다. 그래서 파이썬을 활용한 챗봇 개발을 도와드리게 되었습니다. 이번 포스팅에서는 인터랙티브 AI 챗봇 개발에 대해 알아보겠습니다.
대화 형 인공 지능 챗봇은 인간의 대화를 복제하는 컴퓨터 시스템입니다. 또한 자연어 처리를 통해 인간의 입력에 반응하고 기계 학습 기술.
보다 효율적인 고객 관리 경험을 제공하기 위해 이러한 챗봇은 여러 플랫폼에 연결될 수 있습니다. 따라서 이러한 플랫폼은 웹 사이트, 모바일 애플리케이션 및 메시징 시스템이 될 수 있습니다. 그 외에도 레저, 교육, 광고 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
OpenAI 라이브러리
GPT-3 모델은 OpenAI 라이브러리에서 사용할 수 있습니다. 우리는 그것을 사용하여 귀하의 챗봇에 대한 답장을 생성할 수 있습니다. 패키지에는 모델과 통신하기 위한 간단한 API도 있습니다. 그것은 당신의 통합을 간단하게 만들고 있습니다. 파이썬 챗봇 응용 프로그램.
따라서 프로젝트에서 OpenAI를 사용할 수 있습니다.
GPT-3 모델에서 응답을 생성하기 위해 completion.create() 메서드를 사용합니다.
OpenAI는 GPT-2, DALL-E 등과 같은 대체 모델도 제공합니다. 이 중 하나를 사용하여 챗봇을 만들 수 있습니다. 그러나 각 모델에는 고유한 재능, 강점 및 단점이 있다는 점을 명심하십시오.
챗봇 구축
1- 먼저 OpenAI 라이브러리를 설치하고 OpenAI 웹사이트에서 받은 API 키를 할당해야 합니다. 이렇게 하면 OpenAI API를 통해 GPT-3 모델에 액세스할 수 있습니다.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API 키를 설정하려면 https://beta.openai.com/으로 이동하여 가입합니다.
2- 이제 사용자 입력을 수락하는 chatbot() 함수를 만들어야 합니다. 그리고 GPT-3 모델의 프롬프트로 활용해야 합니다. input() 메서드는 사용자의 입력을 수집하는 데 사용되며 루프는 사용자가 "exit"를 입력할 때까지 실행됩니다.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- 사용자 입력이 "종료"에 해당하는 경우 루프가 끊어지고 챗봇이 종료됩니다.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 모델에서 응답을 생성하려면 이제 openai.Completion.create() 함수를 사용해야 합니다. 엔진 매개변수는 GPT-002 모델인 "text-davinci-3"로 설정됩니다. 프롬프트 매개변수는 사용자 입력으로 설정되고 그 뒤에 프롬프트의 끝을 나타내는 공백이 옵니다.
온도 매개변수는 0.5로 설정되어 생성된 텍스트의 예측 불가능한 정도를 조절합니다. 그리고 생성되는 답변의 길이를 제한하기 위해 max tokens 매개 변수를 2048로 설정합니다.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- 이제 GPT-3 모델에서 인쇄 응답을 생성합니다.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- 이제 스크립트의 기본 기능을 추가합니다. 호출되면 환영 메시지를 인쇄한 다음 chatbot() 메서드를 호출합니다.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
챗봇에게 다른 질문하기
우리는 이미 날씨에 대해 이야기했습니다. 대화를 개선하기 위해 다른 것을 시도해 봅시다. 예를 들어 "오늘 기분이 어때?"라고 물을 수 있습니다.
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"])
Python으로 ChatBot을 개발하는 다른 방법
NLTK(Natural Language Toolkit) 또는 SpaCy 라이브러리 사용
이러한 라이브러리는 토큰화 및 형태소 분석과 같은 작업에 적합합니다. 또한 다음 용도로 사용할 수 있습니다. 명명된 엔터티 자연어 처리에서 식별. NLTK는 보다 범용입니다. 또한 더 다양한 기능을 제공합니다. 그러나 SpaCy는 성능 중심적이며 일반적으로 더 빠른 것으로 생각됩니다.
다음 명령을 사용하여 NLTK를 설치할 수 있습니다.
pip install nltk
공간을 설치하려면:
pip install spacy
RASA 사용
RASA는 개발을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 대화 형 AI 챗봇. 여기에는 챗봇 생성을 위한 라이브러리 및 도구 세트가 포함됩니다. 또한 자연어 입력을 인식하고 적절하게 대응할 수 있습니다.
다음 명령을 사용하여 RASA를 설치할 수 있습니다.
pip install rasa
TensorFlow 및 Keras
TensorFlow 및 Keras는 탁월한 기계 학습 라이브러리입니다. 이를 사용하여 자연어 입력을 인식하고 적합한 답변을 생성하도록 모델을 훈련할 수 있습니다.
다음 명령을 실행하여 TensorFlow를 설치할 수 있습니다.
pip install tensorflow
pip install keras
결론
대화형 인공 지능 챗봇은 인간의 의사 소통을 모방하는 컴퓨터 시스템입니다. 따라서 그들은 인간의 입력에 응답합니다. 그것은 매우 흥미롭고 미래를 약속합니다.
OpenAI 라이브러리는 GPT-3 모델과 연결하기 위한 간단한 API를 제공합니다. 사용자와 자연스럽고 흥미롭게 상호작용하는 챗봇을 설계할 수 있습니다. 올바른 접근 방식으로 보다 효과적이고 맞춤화된 경험을 만들 수 있습니다.
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