Chatboti sú v dnešnej dobe veľmi populárne. Prišli sme vám teda pomôcť vyvinúť chatbota pomocou Pythonu. V tomto príspevku budeme hovoriť o vývoji interaktívneho chatbota AI.
Interaktívne umelá inteligencia chatboty sú počítačové systémy, ktoré replikujú ľudský dialóg. Tiež reagujú na ľudský vstup pomocou spracovania prirodzeného jazyka a strojové učenie technológie.
Na zabezpečenie efektívnejšej starostlivosti o zákazníkov môžu byť tieto chatboty prepojené s viacerými platformami. Týmito platformami teda môžu byť webové stránky, mobilné aplikácie a systémy na odosielanie správ. Okrem toho sa dajú použiť na rôzne účely vrátane voľného času, vzdelávania a reklamy.
OpenAI knižnica
Model GPT-3 je dostupný v knižnici OpenAI. Môžeme ho použiť na vytváranie odpovedí pre vášho chatbota. Balík má tiež priamočiare API na komunikáciu s modelom. Uľahčuje to integráciu do vášho Python chatbot aplikácie.
Vo svojom projekte teda môžete použiť OpenAI.
Na vytvorenie odpovedí z modelu GPT-3 použijeme metódu complete.create().
OpenAI dodáva aj alternatívne modely ako GPT-2, DALL-E a iné. Na vytvorenie chatbota môžete použiť ktorýkoľvek z nich. Majte však na pamäti, že každý model má svoj jedinečný súbor talentov, silných stránok a nedostatkov.
Budovanie chatbota
1- Najprv musíme nainštalovať knižnicu OpenAI a priradiť API kľúč získaný z webovej stránky OpenAI. To vám poskytne prístup k modelu GPT-3 cez OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Ak chcete nastaviť kľúč API, prejdite na https://beta.openai.com/ a zaregistrujte sa.
2- Teraz musíme vytvoriť funkciu chatbot(), ktorá akceptuje vstup používateľa. A mal by to použiť ako výzvu modelu GPT-3. Metóda input() sa používa na zhromaždenie vstupu používateľa a cyklus beží, kým používateľ nezadá „exit“.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Ak je vstup používateľa ekvivalentný „exit“, slučka sa preruší a chatbot sa ukončí.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Na vygenerovanie odpovede z modelu GPT-3 musíme teraz použiť funkciu openai.Completion.create(). Parameter motora je nastavený na „text-davinci-002“, čo je model GPT-3. Parameter výzvy je nastavený na užívateľský vstup, za ktorým nasleduje medzera označujúca koniec výzvy.
Parameter teploty je nastavený na 0.5, aby sa regulovala miera nepredvídateľnosti vo vygenerovanom texte. A parameter max tokens je nastavený na 2048, aby sa obmedzila dĺžka vytvorenej odpovede.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Teraz vytvoríme tlačovú odpoveď z modelu GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Teraz pridáme primárnu funkciu skriptu. Po zavolaní vytlačí uvítaciu správu a potom zavolá metódu chatbot().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Opýtajte sa Chatbota na inú otázku
O počasí sme už hovorili. Skúsme niečo iné na zlepšenie našej konverzácie. Môžeme sa napríklad opýtať „Akú máš dnes náladu?“.
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"])
Ďalšie metódy na vývoj ChatBot s Pythonom
Pomocou Natural Language Toolkit (NLTK) alebo knižnice SpaCy
Tieto knižnice sú skvelé pre úlohy, ako je tokenizácia a odvodňovanie. Tiež môžu byť použité na pomenovaná entita identifikácia v spracovaní prirodzeného jazyka. NLTK je viac univerzálny. Okrem toho ponúka širšiu škálu funkcií. SpaCy je však viac zameraný na výkon a zvyčajne sa považuje za rýchlejší.
Na inštaláciu NLTK môžete použiť nasledujúci príkaz:
pip install nltk
Ak chcete nainštalovať priestor:
pip install spacy
Pomocou RASA
RASA je open-source platforma pre vývoj konverzačné AI chatboty. Obsahuje sadu knižníc a nástrojov na vytváranie chatbotov. Dokáže tiež rozpoznať vstupy prirodzeného jazyka a primerane reagovať.
Na inštaláciu RASA môžete použiť nasledujúci príkaz:
pip install rasa
TensorFlow a Keras
TensorFlow a Keras sú významné knižnice strojového učenia. Môžete ho použiť na trénovanie modelu na rozpoznávanie vstupov prirodzeného jazyka a vytváranie vhodných odpovedí.
Na inštaláciu TensorFlow môžete spustiť nasledujúci príkaz:
pip install tensorflow
pip install keras
záver
Interaktívne chatboty s umelou inteligenciou sú počítačové systémy, ktoré napodobňujú ľudskú komunikáciu. Preto reagujú na ľudské podnety. Je to veľmi vzrušujúce a sľubné do budúcnosti.
Knižnica OpenAI poskytuje jednoduché API na prepojenie s modelom GPT-3. Môžete navrhnúť chatbota, ktorý komunikuje s používateľmi prirodzene a pútavo. So správnym prístupom môžete vytvoriť efektívnejšie a prispôsobenejšie prostredie.
Nechaj odpoveď