මේ දවස්වල Chatbots ගොඩක් ජනප්රියයි. ඉතින්, අපි ඔබට පයිතන් භාවිතයෙන් චැට්බෝට් එකක් සංවර්ධනය කිරීමට උදව් කිරීමට පැමිණ ඇත. මෙම ලිපියෙන් අපි අන්තර්ක්රියාකාරී AI චැට්බෝට් එකක් සංවර්ධනය කිරීම ගැන කතා කරමු.
අන්තර් ක්රියාකාරී කෘතිම බුද්ධිය chatbots යනු මිනිස් සංවාද අනුකරණය කරන පරිගණක පද්ධති වේ. එසේම, ඔවුන් ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් සහ භාවිතා කරමින් මානව ආදානයට ප්රතිචාර දක්වයි යන්ත්ර ඉගෙනීම තාක්ෂණය.
වඩාත් කාර්යක්ෂම පාරිභෝගික සේවා අත්දැකීමක් ලබා දීම සඳහා, මෙම චැට්බොට් බහු වේදිකා වෙත සම්බන්ධ කළ හැක. එබැවින්, මෙම වේදිකා වෙබ් අඩවි, ජංගම යෙදුම් සහ පණිවිඩ පද්ධති විය හැකිය. ඊට අමතරව, ඒවා විවේකය, අධ්යාපනය සහ ප්රචාරණය ඇතුළු විවිධ අරමුණු සඳහා භාවිතා කළ හැකිය.
OpenAI පුස්තකාලය
GPT-3 මාදිලිය OpenAI පුස්තකාලයේ ඇත. ඔබගේ chatbot සඳහා පිළිතුරු නිෂ්පාදනය කිරීමට අපට එය භාවිතා කළ හැක. පැකේජයේ ආකෘතිය සමඟ සන්නිවේදනය කිරීම සඳහා සරල API ද ඇත. එය ඔබගේ එකට ඒකාබද්ධ කිරීම සරල කරයි Python chatbot අයදුම්පත.
එබැවින්, ඔබට ඔබේ ව්යාපෘතිය තුළ OpenAI භාවිතා කළ හැක.
GPT-3 ආකෘතියෙන් පිළිතුරු නිපදවීමට, අපි completion.create() ක්රමය භාවිතා කරමු.
OpenAI GPT-2, DALL-E, සහ වෙනත් විකල්ප ආකෘති ද සපයයි. ඔබගේ චැට්බෝට් එක සෑදීමට ඔබට මේවායින් ඕනෑම එකක් භාවිතා කළ හැක. කෙසේ වෙතත්, සෑම ආකෘතියක්ම එහි අද්විතීය කුසලතා, ශක්තීන් සහ අඩුපාඩු ඇති බව මතක තබා ගන්න.
Chatbot ගොඩනැගීම
1- පළමුව, අපි OpenAI පුස්තකාලය ස්ථාපනය කර OpenAI වෙබ් අඩවියෙන් ලැබුණු API යතුර පැවරිය යුතුය. මෙය ඔබට OpenAI API හරහා GPT-3 ආකෘතියට ප්රවේශය ලබා දෙනු ඇත.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API යතුර සැකසීමට, https://beta.openai.com/ වෙත ගොස් ලියාපදිංචි වන්න.
2- දැන් අපි පරිශීලක ආදානය පිළිගන්නා chatbot() ශ්රිතයක් සෑදිය යුතුයි. තවද, එය එය GPT-3 ආකෘතියේ විමසුම ලෙස භාවිතා කළ යුතුය. පරිශීලකයාගේ ආදානය එක්රැස් කිරීම සඳහා ආදාන() ක්රමය භාවිතා කරන අතර, පරිශීලකයා "පිටවීම" ආදානය කරන තෙක් ලූපය ක්රියාත්මක වේ.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- පරිශීලක ආදානය "පිටවීම" ට සමාන නම්, ලූපය කැඩී ගොස් චැට්බෝට් අවසන් වේ.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 ආකෘතියෙන් ප්රතිචාරයක් ජනනය කිරීමට, අපි දැන් openai.Completion.create() ශ්රිතය භාවිතා කළ යුතුය. එන්ජින් පරාමිතිය GPT-002 ආකෘතියක් වන "text-davinci-3" ලෙස සකසා ඇත. ප්රේරක පරාමිතිය පරිශීලක ආදානයට සකසා ඇත, පසුව විමසුමේ අවසානය දැක්වීමට ඉඩක් ඇත.
උත්පාදනය කරන ලද පෙළෙහි අනපේක්ෂිත ප්රමාණය නියාමනය කිරීම සඳහා උෂ්ණත්ව පරාමිතිය 0.5 ලෙස සකසා ඇත. තවද, නිර්මාණය කරන ලද පිළිතුරේ දිග සීමා කිරීමට උපරිම ටෝකන පරාමිතිය 2048 ලෙස සකසා ඇත.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- අපි දැන් GPT-3 ආකෘතියෙන් මුද්රණ ප්රතිචාරයක් සාදන්නෙමු.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- අපි දැන් ස්ක්රිප්ට් හි ප්රාථමික කාර්යය එකතු කරන්නෙමු. ඇමතූ විට, එය පිළිගැනීමේ පණිවිඩය මුද්රණය කර පසුව chatbot() ක්රමය අමතන්න.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Chatbot වෙත වෙනස් ප්රශ්නයක් අසන්න
අපි දැනටමත් කාලගුණය ගැන කතා කළා. අපගේ සංවාදය වැඩිදියුණු කිරීමට වෙනත් දෙයක් උත්සාහ කරමු. උදාහරණයක් ලෙස, අපට "අද ඔබේ මනෝභාවය කෙසේද?" යනුවෙන් අසන්න පුළුවන්.
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"])
පයිතන් සමඟ ChatBot සංවර්ධනය කිරීම සඳහා වෙනත් ක්රම
ස්වභාවික භාෂා මෙවලම් කට්ටලය (NLTK) හෝ SpaCy පුස්තකාලය භාවිතා කිරීම
මෙම පුස්තකාල ටෝකනීකරණය සහ ස්ටම් කිරීම වැනි කාර්යයන් සඳහා විශිෂ්ටයි. එසේම, ඒවා සඳහා භාවිතා කළ හැකිය නම් කරන ලද ආයතනය ස්වභාවික භාෂා සැකසීමේදී හඳුනාගැනීම. NLTK වඩාත් පොදු අරමුණකි. එසේම, එය පුළුල් පරාසයක විශේෂාංග ඉදිරිපත් කරයි. කෙසේ වෙතත්, SpaCy වඩා කාර්ය සාධනය කේන්ද්රගත වන අතර සාමාන්යයෙන් ඉක්මන් යැයි සැලකේ.
NLTK ස්ථාපනය කිරීමට ඔබට පහත විධානය භාවිතා කළ හැකිය:
pip install nltk
ඉඩ ස්ථාපනය කිරීමට:
pip install spacy
RASA භාවිතා කිරීම
RASA යනු සංවර්ධනය සඳහා විවෘත මූලාශ්ර වේදිකාවකි සංවාදාත්මක AI chatbots. චැට්බෝට් නිර්මාණය කිරීම සඳහා පුස්තකාල සහ මෙවලම් කට්ටලයක් එයට ඇතුළත් වේ. එසේම, එයට ස්වභාවික භාෂා ආදානය හඳුනාගෙන සුදුසු ලෙස ප්රතිචාර දැක්විය හැක.
RASA ස්ථාපනය කිරීමට ඔබට පහත විධානය භාවිතා කළ හැකිය:
pip install rasa
TensorFlow සහ Keras
TensorFlow සහ Keras ප්රමුඛ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ පුස්තකාල වේ. ස්වාභාවික භාෂා ආදානය හඳුනා ගැනීමට සහ සුදුසු පිළිතුරු නිර්මාණය කිරීමට ආකෘතියක් පුහුණු කිරීමට ඔබට එය භාවිතා කළ හැකිය.
TensorFlow ස්ථාපනය කිරීමට ඔබට පහත විධානය ක්රියාත්මක කළ හැක:
pip install tensorflow
pip install keras
නිගමනය
අන්තර්ක්රියාකාරී කෘත්රිම බුද්ධි චැට්බෝට් යනු මිනිස් සන්නිවේදනය අනුකරණය කරන පරිගණක පද්ධති වේ. එමනිසා, ඔවුන් මානව ආදානයට ප්රතිචාර දක්වයි. එය ඉතා උද්යෝගිමත් සහ අනාගතය සඳහා පොරොන්දු වේ.
OpenAI පුස්තකාලය GPT-3 ආකෘතිය සමඟ සම්බන්ධ වීම සඳහා සරල API සපයයි. ඔබට ස්වභාවිකව සහ ආකර්ශනීය ලෙස පරිශීලකයින් සමඟ අන්තර් ක්රියා කරන චැට්බෝට් එකක් සැලසුම් කළ හැකිය. නිවැරදි ප්රවේශය සමඟින් ඔබට වඩාත් ඵලදායී සහ අභිරුචිකරණය කළ අත්දැකීමක් නිර්මාණය කළ හැකිය.
ඔබමයි