Өнөөдөр чатботууд маш их алдартай. Тиймээс бид танд Python ашиглан чатбот хөгжүүлэхэд туслахаар ирлээ. Энэ нийтлэлд бид интерактив AI чатбот хөгжүүлэх талаар ярих болно.
Интерактив хиймэл оюун chatbots нь хүний яриа хэлцлийг хуулбарладаг компьютерийн систем юм. Түүнчлэн, тэд байгалийн хэлний боловсруулалтыг ашиглан хүний оруулсан зүйлд хариу үйлдэл үзүүлдэг машин суралцах технологи.
Хэрэглэгчдэд илүү үр дүнтэй тусламж үзүүлэхийн тулд эдгээр чатботуудыг олон платформтой холбож болно. Тиймээс эдгээр платформууд нь вэб сайт, гар утасны програм, мессежийн систем байж болно. Нэмж дурдахад тэдгээрийг амралт, боловсрол, сурталчилгаа гэх мэт янз бүрийн зорилгоор ашиглаж болно.
OpenAI номын сан
GPT-3 загвар нь OpenAI номын санд байдаг. Бид үүнийг таны chatbot-д хариу бичихэд ашиглаж болно. Уг багц нь загвартай холбогдоход хялбар API-тай. Энэ нь таны системд нэгтгэхэд хялбар болгож байна Python чатбот Програм.
Тиймээс та төсөлдөө OpenAI ашиглаж болно.
GPT-3 загвараас хариулт гаргахын тулд бид completion.create() аргыг ашиглана.
OpenAI нь GPT-2, DALL-E болон бусад загваруудыг нийлүүлдэг. Та чатботоо үүсгэхийн тулд эдгээрийн аль нэгийг ашиглаж болно. Гэсэн хэдий ч загвар бүр өөрийн өвөрмөц авьяас, давуу тал, дутагдалтай талуудтай гэдгийг санаарай.
Чатбот бүтээх
1- Эхлээд бид OpenAI номын санг суулгаж, OpenAI вэбсайтаас хүлээн авсан API түлхүүрийг оноох ёстой. Энэ нь танд OpenAI API-ээр дамжуулан GPT-3 загварт хандах боломжийг олгоно.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API түлхүүрийг тохируулахын тулд https://beta.openai.com/ руу орж бүртгүүлнэ үү.
2- Одоо бид хэрэглэгчийн оруулсан мэдээллийг хүлээн авдаг chatbot() функцийг үүсгэх хэрэгтэй. Мөн үүнийг GPT-3 загварын заавар болгон ашиглах ёстой. Хэрэглэгчийн оролтыг цуглуулахад input() аргыг ашигладаг бөгөөд хэрэглэгч "гарц"-ыг оруулах хүртэл давталт ажиллана.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Хэрэв хэрэглэгчийн оролт нь "гарц"-тай тэнцүү бол гогцоо тасарч, чатбот ажиллахаа болино.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 загвараас хариулт үүсгэхийн тулд бид одоо openai.Completion.create() функцийг ашиглах ёстой. Хөдөлгүүрийн параметрийг "text-davinci-002" гэж тохируулсан бөгөөд энэ нь GPT-3 загвар юм. Prompt параметрийг хэрэглэгчийн оролтод тохируулсан бөгөөд дараа нь сануулгийн төгсгөлийг илэрхийлэх хоосон зай тавина.
Үүсгэсэн текст дэх урьдчилан таамаглах боломжгүй байдлын хэмжээг зохицуулахын тулд температурын параметрийг 0.5 гэж тохируулсан. Үүсгэсэн хариултын уртыг хязгаарлахын тулд max tokens параметрийг 2048 гэж тохируулсан.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Бид одоо GPT-3 загвараас хэвлэх хариуг үүсгэх болно.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Одоо бид скриптийн үндсэн функцийг нэмнэ. Дуудлага хийх үед энэ нь мэндчилгээний мессежийг хэвлээд дараа нь chatbot() аргыг дуудна.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Чатботоос өөр асуулт асуу
Бид цаг агаарын талаар аль хэдийн ярьсан. Яриагаа сайжруулахын тулд өөр зүйл туршиж үзье. Жишээлбэл, бид "Өнөөдрийн сэтгэл санаа ямар байна?" Гэж асууж болно.
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 ашиглан ChatBot хөгжүүлэх бусад аргууд
Natural Language Toolkit (NLTK) эсвэл SpaCy номын санг ашиглах
Эдгээр сангууд нь токенжуулалт, stemming зэрэг ажлуудад тохиромжтой. Үүнээс гадна тэдгээрийг ашиглаж болно нэртэй аж ахуйн нэгж байгалийн хэлний боловсруулалт дахь таних. NLTK нь илүү ерөнхий зориулалттай. Түүнчлэн, энэ нь илүү өргөн хүрээний функцуудыг санал болгодог. Гэсэн хэдий ч SpaCy нь гүйцэтгэлд илүү анхаардаг бөгөөд ихэвчлэн илүү хурдан байдаг гэж үздэг.
Та NLTK-г суулгахын тулд дараах тушаалыг ашиглаж болно.
pip install nltk
Spacy суулгахын тулд:
pip install spacy
RASA ашиглаж байна
RASA бол хөгжүүлэхэд зориулагдсан нээлттэй эхийн платформ юм харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны чатботууд. Энэ нь номын сан, чатбот үүсгэх хэрэгслүүдийг агуулдаг. Түүнчлэн, энэ нь байгалийн хэлний оролтыг таньж, зохих хариу үйлдэл үзүүлэх боломжтой.
Та RASA-г суулгахын тулд дараах тушаалыг ашиглаж болно.
pip install rasa
TensorFlow болон Keras
TensorFlow болон Keras нь машин сургалтын алдартай номын сан юм. Та үүнийг байгалийн хэлний оролтыг таньж, тохирох хариултыг бий болгох загварт сургахад ашиглаж болно.
TensorFlow-г суулгахын тулд та дараах тушаалыг ажиллуулж болно:
pip install tensorflow
pip install keras
Дүгнэлт
Интерактив хиймэл оюун ухааны чатботууд нь хүний харилцааг дуурайдаг компьютерийн систем юм. Тиймээс тэд хүний санал хүсэлтэд хариу үйлдэл үзүүлдэг. Энэ нь маш их сэтгэл хөдөлгөм, ирээдүйтэй.
OpenAI номын сан нь GPT-3 загвартай холбогдох энгийн API өгдөг. Та хэрэглэгчидтэй байгалийн жамаар, сонирхолтой харьцдаг чатбот зохион бүтээх боломжтой. Та зөв арга барилаар илүү үр дүнтэй, өөрт тохирсон туршлагыг бий болгож чадна.
хариу үлдээх