В настоящее время чат-боты очень популярны. Итак, мы пришли помочь вам разработать чат-бота с использованием Python. В этом посте мы поговорим о разработке интерактивного чат-бота с искусственным интеллектом.
Интерактивное искусственный интеллект чат-боты — это компьютерные системы, которые имитируют человеческий диалог. Кроме того, они реагируют на человеческий ввод, используя обработку естественного языка и обучение с помощью машины технологии.
Чтобы обеспечить более эффективное обслуживание клиентов, эти чат-боты могут быть связаны с несколькими платформами. Такими платформами могут быть веб-сайты, мобильные приложения и системы обмена сообщениями. Кроме того, их можно использовать для самых разных целей, включая отдых, образование и рекламу.
Библиотека OpenAI
Модель GPT-3 доступна в библиотеке OpenAI. Мы можем использовать его для создания ответов для вашего чат-бота. Пакет также имеет простой API для связи с моделью. Это упрощает интеграцию в ваш Чат-бот Python Приложение.
Следовательно, вы можете использовать OpenAI в своем проекте.
Чтобы получить ответы из модели GPT-3, мы будем использовать метод complete.create().
OpenAI также поставляет альтернативные модели, такие как GPT-2, DALL-E и другие. Вы можете использовать любой из них для создания своего чат-бота. Однако имейте в виду, что у каждой модели есть свой уникальный набор талантов, сильных сторон и недостатков.
Создание чат-бота
1- Во-первых, мы должны установить библиотеку OpenAI и назначить ключ API, полученный с веб-сайта OpenAI. Это предоставит вам доступ к модели GPT-3 через API OpenAI.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Чтобы установить ключ API, перейдите на https://beta.openai.com/ и зарегистрируйтесь.
2- Теперь нам нужно создать функцию chatbot(), которая принимает пользовательский ввод. И он должен использовать его как подсказку модели GPT-3. Метод input() используется для сбора ввода пользователя, и цикл выполняется до тех пор, пока пользователь не введет «выход».
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Если пользовательский ввод эквивалентен «выходу», цикл будет разорван, и чат-бот прекратит работу.
if user_input.lower() == "exit":
break
4. Чтобы сгенерировать ответ из модели GPT-3, теперь мы должны использовать функцию openai.Completion.create(). Параметр двигателя установлен на «text-davinci-002», что соответствует модели GPT-3. Параметр приглашения устанавливается на пользовательский ввод, за которым следует пробел, чтобы обозначить конец приглашения.
Параметр температуры установлен на 0.5, чтобы регулировать уровень непредсказуемости в сгенерированном тексте. И для параметра max tokens установлено значение 2048, чтобы ограничить длину созданного ответа.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Теперь мы создадим ответ на печать из модели GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Теперь мы добавим основную функцию скрипта. При вызове он напечатает приветственное сообщение, а затем вызовет метод chatbot().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Задайте другой вопрос чат-боту
Мы уже говорили о погоде. Давайте попробуем что-нибудь еще, чтобы улучшить нашу беседу. Например, мы можем спросить: «Как твое настроение сегодня?».
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"])
Другие методы разработки чат-бота на Python
Использование Natural Language Toolkit (NLTK) или библиотеки SpaCy
Эти библиотеки отлично подходят для таких задач, как токенизация и стемминг. Также их можно использовать для названная сущность идентификация в обработке естественного языка. NLTK более универсален. Кроме того, он предлагает более широкий набор функций. Однако SpaCy более ориентирован на производительность и обычно считается более быстрым.
Вы можете использовать следующую команду для установки NLTK:
pip install nltk
Чтобы установить спайс:
pip install spacy
Использование РАСА
RASA — это платформа с открытым исходным кодом для разработки разговорные AI чатботы. Он включает в себя набор библиотек и инструментов для создания чат-ботов. Кроме того, он может распознавать ввод на естественном языке и реагировать соответствующим образом.
Вы можете использовать следующую команду для установки RASA:
pip install rasa
TensorFlow и Керас
TensorFlow и Keras — известные библиотеки машинного обучения. Вы можете использовать его для обучения модели распознаванию ввода на естественном языке и созданию подходящих ответов.
Вы можете запустить следующую команду для установки TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
Заключение
Интерактивные чат-боты с искусственным интеллектом — это компьютерные системы, имитирующие человеческое общение. Следовательно, они реагируют на человеческий ввод. Это очень интересно и перспективно на будущее.
Библиотека OpenAI предоставляет простой API для подключения к модели GPT-3. Вы можете создать чат-бота, который естественно и увлекательно взаимодействует с пользователями. Вы можете создать более эффективный и индивидуальный опыт при правильном подходе.
Оставьте комментарий