Šiais laikais pokalbių robotai yra labai populiarūs. Taigi, mes atėjome padėti jums sukurti pokalbių robotą naudojant Python. Šiame įraše kalbėsime apie interaktyvaus AI pokalbių roboto kūrimą.
Interaktyvus dirbtinis intelektas pokalbių robotai yra kompiuterinės sistemos, kurios atkartoja žmonių dialogą. Be to, jie reaguoja į žmogaus indėlį naudodami natūralios kalbos apdorojimą ir mašininis mokymasis Technologijas.
Siekiant užtikrinti efektyvesnę klientų aptarnavimo patirtį, šie pokalbių robotai gali būti susieti su keliomis platformomis. Taigi šios platformos gali būti svetainės, mobiliosios programos ir pranešimų sistemos. Be to, jie gali būti naudojami įvairiems tikslams, įskaitant laisvalaikį, švietimą ir reklamą.
OpenAI biblioteka
GPT-3 modelį galima rasti OpenAI bibliotekoje. Galime jį naudoti kurdami atsakymus jūsų pokalbių robotui. Paketas taip pat turi paprastą API, skirtą bendrauti su modeliu. Tai palengvina integravimą į savo Python pokalbių robotas taikymas.
Taigi savo projekte galite naudoti OpenAI.
Norėdami gauti atsakymus iš GPT-3 modelio, naudosime completion.create() metodą.
OpenAI taip pat tiekia alternatyvius modelius, tokius kaip GPT-2, DALL-E ir kt. Kurdami pokalbių robotą galite naudoti bet kurį iš jų. Tačiau atminkite, kad kiekvienas modelis turi savo talentų, privalumų ir trūkumų rinkinį.
„Chatbot“ kūrimas
1- Pirmiausia turime įdiegti OpenAI biblioteką ir priskirti API raktą, gautą iš OpenAI svetainės. Tai suteiks prieigą prie GPT-3 modelio per OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Norėdami nustatyti API raktą, eikite į https://beta.openai.com/ ir prisiregistruokite.
2- Dabar turime sukurti chatbot() funkciją, kuri priima vartotojo įvestį. Be to, jis turėtų būti naudojamas kaip GPT-3 modelio raginimas. Metodas input() naudojamas surinkti vartotojo įvestį, o ciklas tęsiasi tol, kol vartotojas įveda „exit“.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Jei vartotojo įvestis atitinka „išeiti“, ciklas bus nutrauktas ir pokalbių robotas nutrūks.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Norėdami sugeneruoti atsakymą iš GPT-3 modelio, dabar turime naudoti funkciją openai.Completion.create(). Variklio parametras nustatytas į „text-davinci-002“, kuris yra GPT-3 modelis. Raginimo parametras nustatomas į vartotojo įvestį, o po jo yra tarpas, reiškiantis raginimo pabaigą.
Temperatūros parametras nustatytas į 0.5, kad būtų galima reguliuoti sugeneruoto teksto nenuspėjamumą. Be to, maksimalus žetonų parametras nustatytas į 2048, kad būtų apribotas sukurto atsakymo ilgis.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Dabar sukursime spausdinimo atsakymą iš GPT-3 modelio.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Dabar pridėsime pagrindinę scenarijaus funkciją. Kai bus iškviestas, jis išspausdins sveikinimo pranešimą ir tada iškvies chatbot() metodą.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Užduokite kitokį klausimą „Chatbot“.
Mes jau kalbėjome apie orą. Pabandykime ką nors kita, kad pagerintume savo pokalbį. Pavyzdžiui, galime paklausti „Kokia tavo nuotaika šiandien?“.
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"])
Kiti „ChatBot“ su Python kūrimo metodai
Natūralios kalbos įrankių rinkinio (NLTK) arba SpaCy bibliotekos naudojimas
Šios bibliotekos puikiai tinka tokioms užduotims kaip žetonų sudarymas ir formavimas. Be to, jie gali būti naudojami pavadintas subjektas identifikavimas natūralios kalbos apdorojime. NLTK yra labiau bendrosios paskirties. Be to, jis siūlo platesnį funkcijų spektrą. Tačiau „SpaCy“ yra labiau orientuotas į našumą ir paprastai manoma, kad jis veikia greičiau.
Norėdami įdiegti NLTK, galite naudoti šią komandą:
pip install nltk
Norėdami įdiegti „space“:
pip install spacy
Naudojant RASA
RASA yra atvirojo kodo kūrimo platforma pokalbių AI pokalbių robotai. Jame yra bibliotekų ir įrankių rinkinys pokalbių robotams kurti. Be to, jis gali atpažinti natūralios kalbos įvestį ir tinkamai reaguoti.
Norėdami įdiegti RASA, galite naudoti šią komandą:
pip install rasa
TensorFlow ir Keras
TensorFlow ir Keras yra žinomos mašininio mokymosi bibliotekos. Galite jį naudoti norėdami išmokyti modelį atpažinti natūralios kalbos įvestį ir sukurti tinkamus atsakymus.
Norėdami įdiegti „TensorFlow“, galite paleisti šią komandą:
pip install tensorflow
pip install keras
Išvada
Interaktyvūs dirbtinio intelekto pokalbių robotai yra kompiuterinės sistemos, imituojančios žmonių bendravimą. Taigi jie reaguoja į žmogaus indėlį. Tai labai įdomu ir daug žadanti ateičiai.
OpenAI biblioteka suteikia paprastą API, skirtą prisijungti prie GPT-3 modelio. Galite sukurti pokalbių robotą, kuris natūraliai ir patraukliai bendrauja su vartotojais. Taikydami tinkamą požiūrį galite sukurti efektyvesnę ir labiau pritaikytą patirtį.
Palikti atsakymą