ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഇക്കാലത്ത് വളരെ ജനപ്രിയമാണ്. അതിനാൽ, പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് വികസിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാനാണ് ഞങ്ങൾ വന്നത്. ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ഒരു ഇന്ററാക്ടീവ് AI ചാറ്റ്ബോട്ട് വികസിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കും.
ഇന്ററാക്ടീവ് നിർമ്മിത ബുദ്ധി മനുഷ്യരുടെ സംഭാഷണങ്ങൾ പകർത്തുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങളാണ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ. കൂടാതെ, അവർ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണം ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യ ഇൻപുട്ടിനോട് പ്രതികരിക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ.
കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ കസ്റ്റമർ കെയർ അനുഭവം നൽകുന്നതിന്, ഈ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഒന്നിലധികം പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലേക്ക് ലിങ്ക് ചെയ്തേക്കാം. അതിനാൽ, ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ വെബ്സൈറ്റുകൾ, മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, സന്ദേശമയയ്ക്കൽ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ ആകാം. കൂടാതെ, വിനോദം, വിദ്യാഭ്യാസം, പരസ്യം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി അവ ഉപയോഗിക്കാം.
OpenAI ലൈബ്രറി
GPT-3 മോഡൽ OpenAI ലൈബ്രറിയിൽ ലഭ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ ചാറ്റ്ബോട്ടിന് മറുപടികൾ നൽകാൻ ഞങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. മോഡലുമായി ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിന് പാക്കേജിന് നേരായ API ഉണ്ട്. ഇത് നിങ്ങളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു പൈത്തൺ ചാറ്റ്ബോട്ട് അപേക്ഷ.
അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിൽ OpenAI ഉപയോഗിക്കാം.
GPT-3 മോഡലിൽ നിന്നുള്ള മറുപടികൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ completion.create() രീതി ഉപയോഗിക്കും.
GPT-2, DALL-E എന്നിവയും മറ്റുള്ളവയും പോലെയുള്ള ഇതര മോഡലുകളും OpenAI നൽകുന്നു. നിങ്ങളുടെ ചാറ്റ്ബോട്ട് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇവയിലേതെങ്കിലും ഉപയോഗിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ഓരോ മോഡലിനും അതിന്റേതായ കഴിവുകൾ, ശക്തികൾ, പോരായ്മകൾ എന്നിവ ഉണ്ടെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക.
ചാറ്റ്ബോട്ട് നിർമ്മിക്കുന്നു
1- ആദ്യം, നമ്മൾ OpenAI ലൈബ്രറി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുകയും OpenAI വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച API കീ നൽകുകയും വേണം. ഇത് OpenAI API വഴി നിങ്ങൾക്ക് GPT-3 മോഡലിലേക്ക് ആക്സസ് നൽകും.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API കീ സജ്ജീകരിക്കാൻ, https://beta.openai.com/ എന്നതിലേക്ക് പോയി സൈൻ അപ്പ് ചെയ്യുക.
2- ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ട് സ്വീകരിക്കുന്ന ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട്() ഫംഗ്ഷൻ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതുണ്ട്. കൂടാതെ, ഇത് GPT-3 മോഡലിന്റെ പ്രോംപ്റ്റായി ഉപയോഗിക്കണം. ഉപയോക്താവിന്റെ ഇൻപുട്ട് ശേഖരിക്കാൻ ഇൻപുട്ട്() രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഉപയോക്താവ് "എക്സിറ്റ്" ഇൻപുട്ട് ചെയ്യുന്നതുവരെ ലൂപ്പ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ട് "എക്സിറ്റ്" എന്നതിന് തുല്യമാണെങ്കിൽ, ലൂപ്പ് തകരുകയും ചാറ്റ്ബോട്ട് അവസാനിക്കുകയും ചെയ്യും.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 മോഡലിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്, നമ്മൾ ഇപ്പോൾ openai.Completion.create() ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കണം. എഞ്ചിൻ പാരാമീറ്റർ "text-davinci-002" ആയി സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, അത് GPT-3 മോഡലാണ്. പ്രോംപ്റ്റ് പാരാമീറ്റർ ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടിലേക്ക് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് പ്രോംപ്റ്റിന്റെ അവസാനത്തെ സൂചിപ്പിക്കാൻ ഒരു സ്പെയ്സ്.
ജനറേറ്റുചെയ്ത വാചകത്തിലെ പ്രവചനാതീതതയുടെ അളവ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് താപനില പാരാമീറ്റർ 0.5 ആയി സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സൃഷ്ടിച്ച ഉത്തരത്തിന്റെ ദൈർഘ്യം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതിന് പരമാവധി ടോക്കണുകളുടെ പാരാമീറ്റർ 2048 ആയി സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- ഞങ്ങൾ ഇപ്പോൾ GPT-3 മോഡലിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രിന്റ് പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കും.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- ഞങ്ങൾ ഇപ്പോൾ സ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ പ്രാഥമിക പ്രവർത്തനം ചേർക്കും. വിളിക്കുമ്പോൾ, അത് സ്വാഗത സന്ദേശം പ്രിന്റ് ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് ചാറ്റ്ബോട്ട്() രീതിയിലേക്ക് വിളിക്കുകയും ചെയ്യും.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
ചാറ്റ്ബോട്ടിനോട് വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ചോദ്യം ചോദിക്കുക
ഞങ്ങൾ ഇതിനകം കാലാവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് സംസാരിച്ചു. നമ്മുടെ സംഭാഷണം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ മറ്റെന്തെങ്കിലും ശ്രമിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, "ഇന്ന് നിങ്ങളുടെ മാനസികാവസ്ഥ എങ്ങനെയുണ്ട്?" എന്ന് നമുക്ക് ചോദിക്കാം.
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"])
പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മറ്റ് രീതികൾ
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ടൂൾകിറ്റ് (NLTK) അല്ലെങ്കിൽ സ്പേസി ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുന്നു
ടോക്കണൈസേഷൻ, സ്റ്റെമ്മിംഗ് തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്ക് ഈ ലൈബ്രറികൾ മികച്ചതാണ്. കൂടാതെ, അവ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും പേരുള്ള സ്ഥാപനം സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണത്തിൽ തിരിച്ചറിയൽ. NLTK കൂടുതൽ പൊതു ഉദ്ദേശ്യമാണ്. കൂടാതെ, ഇത് വിശാലമായ സവിശേഷതകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, SpaCy കൂടുതൽ പ്രകടന കേന്ദ്രീകൃതമാണ്, സാധാരണയായി ഇത് വേഗമേറിയതാണെന്ന് കരുതപ്പെടുന്നു.
NLTK ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കാം:
pip install nltk
സ്പേസി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ:
pip install spacy
RASA ഉപയോഗിക്കുന്നു
വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് RASA സംഭാഷണ AI ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ. ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു കൂട്ടം ലൈബ്രറികളും ടൂളുകളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, ഇതിന് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയാനും ഉചിതമായി പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും.
RASA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കാം:
pip install rasa
ടെൻസർഫ്ലോയും കേരസും
ടെൻസർഫ്ലോയും കേരസും പ്രമുഖ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറികളാണ്. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയാനും അനുയോജ്യമായ ഉത്തരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
TensorFlow ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം:
pip install tensorflow
pip install keras
തീരുമാനം
മനുഷ്യ ആശയവിനിമയത്തെ അനുകരിക്കുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങളാണ് ഇന്ററാക്ടീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ. അതിനാൽ, അവർ മനുഷ്യന്റെ ഇൻപുട്ടിനോട് പ്രതികരിക്കുന്നു. ഇത് വളരെ ആവേശകരവും ഭാവിയിലേക്കുള്ള വാഗ്ദാനവുമാണ്.
GPT-3 മോഡലുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് OpenAI ലൈബ്രറി ഒരു ലളിതമായ API നൽകുന്നു. സ്വാഭാവികമായും ആകർഷകമായും ഉപയോക്താക്കളുമായി സംവദിക്കുന്ന ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് നിങ്ങൾക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും. ശരിയായ സമീപനത്തിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഫലപ്രദവും ഇഷ്ടാനുസൃതവുമായ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക