Чатботтор азыркы күндө абдан популярдуу. Ошентип, биз сизге Python аркылуу чатботту иштеп чыгууга жардам берүү үчүн келдик. Бул постто биз интерактивдүү AI чатботун иштеп чыгуу жөнүндө сүйлөшөбүз.
Interactive Жасалма интеллект чатботтор адам диалогун кайталаган компьютердик системалар. Ошондой эле, алар табигый тилди иштетүү жана колдонуу менен адамдын киргизүүгө жооп берет машина үйрөнүү технологиялар.
Кардарларды тейлөөнүн натыйжалуу тажрыйбасын жеткирүү үчүн, бул чатботтор бир нече платформага байланыштырылышы мүмкүн. Демек, бул платформалар веб-сайттар, мобилдик тиркемелер жана билдирүү системалары болушу мүмкүн. Мындан тышкары, алар ар кандай максаттарда, анын ичинде эс алуу, билим берүү жана жарнама үчүн колдонулушу мүмкүн.
OpenAI китепканасы
GPT-3 модели OpenAI китепканасында жеткиликтүү. Биз аны чатботуңузга жооп берүү үчүн колдоно алабыз. Пакетте ошондой эле модель менен байланышуу үчүн түз API бар. Бул сиздин интеграциялоону жеңилдетет Python чатботу колдонмо.
Демек, сиз долбооруңузда OpenAI колдоно аласыз.
GPT-3 моделинен жооп алуу үчүн completion.create() ыкмасын колдонобуз.
OpenAI ошондой эле GPT-2, DALL-E жана башкалар сыяктуу альтернативдүү моделдерди берет. Сиз чатботуңузду түзүү үчүн булардын каалаганын колдонсоңуз болот. Бирок, ар бир моделдин өзгөчө таланты, күчтүү жана кемчиликтери бар экенин эстен чыгарбоо керек.
Чатботту куруу
1- Биринчиден, биз OpenAI китепканасын орнотуп, OpenAI веб-сайтынан алынган API ачкычын дайындашыбыз керек. Бул сизге OpenAI API аркылуу GPT-3 моделине мүмкүнчүлүк берет.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API ачкычын коюу үчүн https://beta.openai.com/ дарегине өтүп, катталыңыз.
2- Эми биз колдонуучунун киргизүүсүн кабыл алган chatbot() функциясын түзүшүбүз керек. Ал эми аны GPT-3 моделинин сунушу катары колдонушу керек. input() ыкмасы колдонуучунун киргизүүсүн чогултуу үчүн колдонулат жана цикл колдонуучу “чыгуу” киргизмейинче иштейт.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Эгер колдонуучунун киргизүүсү “чыгууга” барабар болсо, цикл үзүлүп, чатбот токтойт.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 моделинен жооп түзүү үчүн, биз азыр openai.Completion.create() функциясын колдонушубуз керек. кыймылдаткыч параметр GPT-002 модели болуп саналат "текст-davinci-3," коюлган. Ыкчам параметр колдонуучунун киргизүүсүнө коюлат, андан кийин сунуштун соңун көрсөтүү үчүн боштук.
Түзүлгөн текстте күтүлбөгөндүктүн көлөмүн жөнгө салуу үчүн температуранын параметри 0.5ке коюлган. Жана, түзүлгөн жооптун узундугун чектөө үчүн max tokens параметри 2048 деп коюлган.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Эми биз GPT-3 моделинен басып чыгаруу жообун түзөбүз.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Эми скрипттин негизги функциясын кошобуз. Чакырганда ал саламдашуу билдирүүсүн басып чыгарып, андан кийин chatbot() ыкмасын чакырат.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Чатботко башка суроо бериңиз
Биз буга чейин аба ырайы жөнүндө сүйлөшкөнбүз. Келгиле, сүйлөшүүбүздү жакшыртуу үчүн дагы бир нерсеге аракет кылалы. Мисалы, “Бүгүнкү маанайыңыз кандай?” деп сурасак болот.
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 менен ChatBot иштеп чыгуунун башка ыкмалары
Natural Language Toolkit (NLTK) же SpaCy китепканасын колдонуу
Бул китепканалар токенизация жана түптөө сыяктуу тапшырмалар үчүн эң сонун. Ошондой эле, алар үчүн колдонсо болот аталган объект табигый тилди иштетүүдө идентификация. NLTK көбүрөөк жалпы максаттуу. Ошондой эле, ал мүмкүнчүлүктөрдүн кенен спектрин сунуш кылат. Бирок, SpaCy көбүрөөк иштөөгө багытталган жана адатта тезирээк деп эсептелет.
NLTK орнотуу үчүн төмөнкү буйрукту колдонсоңуз болот:
pip install nltk
Spacy орнотуу үчүн:
pip install spacy
RASA колдонуу
RASA иштеп чыгуу үчүн ачык булак платформа болуп саналат сүйлөшүүчү AI чатботтору. Ал чатботторду түзүү үчүн китепканалардын жана куралдардын топтомун камтыйт. Ошондой эле, ал табигый тил киргизүүнү таанып, тиешелүү жооп бере алат.
Сиз RASA орнотуу үчүн төмөнкү буйрукту колдоно аласыз:
pip install rasa
TensorFlow жана Keras
TensorFlow жана Keras көрүнүктүү машина үйрөнүү китепканалары болуп саналат. Сиз аны табигый тилдин киргизүүнү таанууга жана ылайыктуу жоопторду түзүүгө моделди үйрөтүү үчүн колдоно аласыз.
TensorFlow орнотуу үчүн төмөнкү буйрукту иштетсеңиз болот:
pip install tensorflow
pip install keras
жыйынтыктоо
Интерактивдүү жасалма интеллект чатботтору – адамдардын баарлашуусун туураган компьютердик системалар. Демек, алар адамдын киргизүүсүнө жооп беришет. Бул абдан кызыктуу жана келечек үчүн келечектүү.
OpenAI китепканасы GPT-3 модели менен туташуу үчүн жөнөкөй API менен камсыз кылат. Сиз колдонуучулар менен табигый жана кызыктуу өз ара аракеттенүүчү чатботту түзө аласыз. Сиз туура мамиле менен кыйла натыйжалуу жана ылайыкташтырылган тажрыйба түзө аласыз.
Таштап Жооп