Chatbots são muito populares hoje em dia. Então, viemos ajudá-lo a desenvolver um chatbot usando Python. Neste post, falaremos sobre o desenvolvimento de um chatbot de IA interativo.
interativo inteligência artificial chatbots são sistemas de computador que replicam o diálogo humano. Além disso, eles respondem à entrada humana usando processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina Tecnologias.
Para oferecer uma experiência de atendimento ao cliente mais eficiente, esses chatbots podem ser vinculados a várias plataformas. Portanto, essas plataformas podem ser sites, aplicativos móveis e sistemas de mensagens. Além disso, podem ser utilizados para diversos fins, como lazer, educação e publicidade.
Biblioteca OpenAI
O modelo GPT-3 está disponível na biblioteca OpenAI. Podemos usá-lo para produzir respostas para o seu chatbot. O pacote também possui uma API direta para comunicação com o modelo. É simplificar a integração em seu chatbot Python aplicação.
Portanto, você pode usar OpenAI em seu projeto.
Para produzir respostas do modelo GPT-3, usaremos o método length.create().
A OpenAI também fornece modelos alternativos, como GPT-2, DALL-E e outros. Você pode usar qualquer um deles para criar seu chatbot. No entanto, tenha em mente que cada modelo tem seu conjunto único de talentos, pontos fortes e deficiências.
Construindo o Chatbot
1- Primeiro, devemos instalar a biblioteca OpenAI e atribuir a chave API recebida do site OpenAI. Isso fornecerá acesso ao modelo GPT-3 por meio da API OpenAI.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Para definir a chave API, acesse https://beta.openai.com/ e cadastre-se.
2- Agora precisamos criar uma função chatbot() que aceite a entrada do usuário. E deve utilizá-lo como prompt do modelo GPT-3. O método input() é usado para coletar a entrada do usuário e o loop é executado até que o usuário insira “sair”.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Se a entrada do usuário for equivalente a “sair”, o loop será interrompido e o chatbot será encerrado.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Para gerar uma resposta do modelo GPT-3, devemos agora usar a função openai.Completion.create(). O parâmetro do mecanismo é definido como “text-davinci-002”, que é um modelo GPT-3. O parâmetro prompt é definido para a entrada do usuário, seguido por um espaço para indicar o final do prompt.
O parâmetro de temperatura é definido como 0.5 para regular a quantidade de imprevisibilidade no texto gerado. E o parâmetro max tokens é definido como 2048 para restringir o comprimento da resposta criada.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Vamos agora criar uma resposta de impressão a partir do modelo GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Agora vamos adicionar a função primária do script. Quando chamado, ele imprimirá a mensagem de boas-vindas e chamará o método chatbot().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Faça uma pergunta diferente ao chatbot
Já falamos sobre o clima. Vamos tentar outra coisa para melhorar nossa conversa. Por exemplo, podemos perguntar “Como está seu humor hoje?”.
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"])
Outros métodos para desenvolver um ChatBot com Python
Usando o Natural Language Toolkit (NLTK) ou a biblioteca SpaCy
Essas bibliotecas são ótimas para tarefas como tokenização e derivação. Além disso, eles podem ser usados para entidade nomeada identificação no processamento de linguagem natural. NLTK é mais de uso geral. Além disso, oferece uma gama mais ampla de recursos. No entanto, o SpaCy é mais focado no desempenho e geralmente é considerado mais rápido.
Você pode usar o seguinte comando para instalar o NLTK:
pip install nltk
Para instalar o espaço:
pip install spacy
Usando o RASA
RASA é uma plataforma de código aberto para o desenvolvimento chatbots de IA de conversação. Inclui um conjunto de bibliotecas e ferramentas para a criação de chatbots. Além disso, ele pode reconhecer a entrada de linguagem natural e responder adequadamente.
Você pode usar o seguinte comando para instalar o RASA:
pip install rasa
TensorFlow e Keras
TensorFlow e Keras são importantes bibliotecas de aprendizado de máquina. Você pode usá-lo para treinar um modelo para reconhecer a entrada de linguagem natural e criar respostas adequadas.
Você pode executar o seguinte comando para instalar o TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
Conclusão
Chatbots interativos de inteligência artificial são sistemas de computador que imitam a comunicação humana. Portanto, eles respondem à entrada humana. É muito emocionante e promissor para o futuro.
A biblioteca OpenAI fornece uma API simples para conexão com o modelo GPT-3. Você pode criar um chatbot que interaja com os usuários de forma natural e envolvente. Você pode criar uma experiência mais eficaz e personalizada, com a abordagem correta.
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