Chatbots populer pisan dinten ayeuna. Janten, kami parantos ngabantosan anjeun ngembangkeun chatbot nganggo Python. Dina tulisan ieu, urang bakal ngobrol ngeunaan ngembangkeun chatbot AI interaktif.
interaktip kacerdasan buatan chatbots mangrupakeun sistem komputer nu ngayakeun réplikasi dialog manusa. Ogé, aranjeunna ngabales input manusa ngagunakeun ngolah basa alami sareng learning mesin téknologi.
Pikeun nganteurkeun pangalaman perawatan palanggan anu langkung éfisién, chatbots ieu tiasa dikaitkeun kana sababaraha platform. Lantaran kitu, platform ieu tiasa janten situs wéb, aplikasi sélulér, sareng sistem olahtalatah. Sajaba ti éta, maranéhna bisa dipaké pikeun rupa-rupa kaperluan, kaasup luang, atikan, jeung iklan.
perpustakaan OpenAI
Model GPT-3 sayogi di perpustakaan OpenAI. Urang bisa make eta pikeun ngahasilkeun balesan pikeun chatbot Anjeun. Paket ogé ngagaduhan API anu lugas pikeun komunikasi sareng modél. Éta ngajantenkeun saderhana pikeun ngahijikeun kana anjeun Chatbot Python aplikasi.
Lantaran kitu, anjeun tiasa nganggo OpenAI dina proyék anjeun.
Pikeun ngahasilkeun balesan ti model GPT-3, urang bakal ngagunakeun completion.create () métode.
OpenAI ogé nyayogikeun modél alternatif sapertos GPT-2, DALL-E, sareng anu sanésna. Anjeun tiasa nganggo salah sahiji ieu pikeun nyiptakeun chatbot anjeun. Nanging, émut yén unggal modél gaduh set unik bakat, kaunggulan, sareng kakurangan.
Ngawangun Chatbot
1- Kahiji, urang kudu masang perpustakaan OpenAI jeung nangtukeun konci API narima ti ramatloka OpenAI. Ieu bakal masihan anjeun aksés ka model GPT-3 via OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Pikeun nyetel konci API, buka https://beta.openai.com/ teras ngadaptarkeun.
2- Ayeuna urang kudu nyieun hiji chatbot () fungsi nu narima input pamaké. Sareng, éta kedah dianggo salaku pituduh modél GPT-3. Metodeu input () dipaké pikeun ngumpulkeun input pamaké, sarta loop dijalankeun nepi ka inputs pamaké "kaluar".
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Lamun input pamaké sarua jeung "kaluar," loop bakal pegat jeung chatbot bakal nungtungan.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Pikeun ngahasilkeun respon ti model GPT-3, urang ayeuna kudu make fungsi openai.Completion.create (). Parameter mesin disetel ka "text-davinci-002," nu mangrupakeun model GPT-3. Parameter ajakan disetel ka input pamaké, dituturkeun ku spasi pikeun nandaan tungtung ajakan.
Parameter suhu disetel ka 0.5 pikeun ngatur jumlah unpredictability dina téks dihasilkeun. Na, parameter tokens max disetel ka 2048 pikeun ngawatesan panjang jawaban dijieun.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Urang ayeuna bakal nyieun respon print tina model GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Urang ayeuna bakal nambahan fungsi primér naskah urang. Lamun disebut, éta bakal nyitak pesen wilujeng sumping lajeng nelepon metoda chatbot ().
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Naroskeun patarosan anu béda pikeun Chatbot
Kami parantos ngobrol ngeunaan cuaca. Hayu urang coba hal séjén pikeun ngaronjatkeun paguneman urang. Contona, urang tiasa naroskeun "Kumaha kaayaan anjeun ayeuna?".
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"])
Métode séjén pikeun Ngembangkeun ChatBot sareng Python
Ngagunakeun Natural Language Toolkit (NLTK) atawa perpustakaan SpaCy
Perpustakaan ieu saé pikeun tugas sapertos tokenisasi sareng stemming. Ogé, maranéhna bisa dipaké pikeun ngaranna éntitas idéntifikasi dina ngolah basa alam. NLTK leuwih umum-tujuan. Ogé, éta nawiskeun sajumlah fitur anu langkung lega. Tapi, SpaCy langkung fokus kana kinerja sareng biasana dianggap langkung gancang.
Anjeun tiasa nganggo paréntah di handap ieu pikeun masang NLTK:
pip install nltk
Pikeun masang spacy:
pip install spacy
Ngagunakeun RASA
RASA mangrupikeun platform open-source pikeun ngembangkeun obrolan AI chatbots. Éta kalebet sakumpulan perpustakaan sareng alat pikeun nyiptakeun chatbots. Ogé, éta tiasa mikawanoh input basa alami sareng ngaréspon kalayan leres.
Anjeun tiasa nganggo paréntah di handap ieu pikeun masang RASA:
pip install rasa
TensorFlow sareng Keras
TensorFlow sareng Keras mangrupikeun perpustakaan mesin-learning anu kasohor. Anjeun tiasa nganggo éta pikeun ngalatih modél pikeun mikawanoh input basa alami sareng nyiptakeun jawaban anu cocog.
Anjeun tiasa ngajalankeun paréntah di handap ieu pikeun masang TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
kacindekan
Chatbots kecerdasan jieunan interaktif nyaéta sistem komputer anu meniru komunikasi manusa. Lantaran kitu, aranjeunna ngabales input manusa. Ieu pisan seru jeung ngajangjikeun pikeun mangsa nu bakal datang.
Perpustakaan OpenAI nyadiakeun API basajan pikeun nyambungkeun jeung model GPT-3. Anjeun tiasa ngarancang chatbot anu berinteraksi sareng pangguna sacara alami sareng pikaresepeun. Anjeun tiasa nyiptakeun pangalaman anu langkung efektif sareng ngaropéa, kalayan pendekatan anu leres.
Leave a Reply