Chatbots ni maarufu sana siku hizi. Kwa hivyo, tumekuja kukusaidia kukuza chatbot kwa kutumia Python. Katika chapisho hili, tutazungumza juu ya kuunda mazungumzo ya AI ya mwingiliano.
Kuingiliana bandia akili chatbots ni mifumo ya kompyuta inayoiga mazungumzo ya binadamu. Pia, wanaitikia pembejeo za binadamu kwa kutumia usindikaji wa lugha asilia na mashine kujifunza Teknolojia.
Ili kutoa hali bora zaidi ya huduma kwa wateja, gumzo hizi zinaweza kuunganishwa kwenye mifumo mingi. Kwa hivyo, majukwaa haya yanaweza kuwa tovuti, programu za simu, na mifumo ya ujumbe. Mbali na hilo, zinaweza kutumika kwa madhumuni mbalimbali, ikiwa ni pamoja na burudani, elimu, na matangazo.
Maktaba ya OpenAI
Mfano wa GPT-3 unapatikana kwenye maktaba ya OpenAI. Tunaweza kuitumia kutoa majibu kwa chatbot yako. Kifurushi pia kina API moja kwa moja ya kuwasiliana na modeli. Inafanya iwe rahisi kujumuisha kwenye yako Chatu chatbot maombi.
Kwa hivyo, unaweza kutumia OpenAI katika mradi wako.
Ili kutoa majibu kutoka kwa muundo wa GPT-3, tutatumia mbinu ya kukamilisha.create().
OpenAI pia hutoa mifano mbadala kama vile GPT-2, DALL-E, na zingine. Unaweza kutumia yoyote kati ya hizi kuunda chatbot yako. Hata hivyo, kumbuka kwamba kila mtindo una seti yake ya kipekee ya vipaji, nguvu, na mapungufu.
Kujenga Chatbot
1- Kwanza, ni lazima tusakinishe maktaba ya OpenAI na kukabidhi ufunguo wa API uliopokelewa kutoka kwa tovuti ya OpenAI. Hii itakupa ufikiaji wa muundo wa GPT-3 kupitia API ya OpenAI.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
Ili kuweka ufunguo wa API, nenda kwa https://beta.openai.com/ na ujisajili.
2- Sasa tunahitaji kuunda chatbot() kitendakazi ambacho kinakubali ingizo la mtumiaji. Na, inapaswa kuitumia kama haraka ya modeli ya GPT-3. Mbinu ya input() inatumika kukusanya ingizo la mtumiaji, na kitanzi kinaendelea hadi mtumiaji aingize "kutoka".
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Iwapo ingizo la mtumiaji ni sawa na "kutoka," kitanzi kitavunjwa na chatbot itasitishwa.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- Ili kutoa jibu kutoka kwa modeli ya GPT-3, lazima sasa tutumie kitendakazi openai.Completion.create(). Parameta ya injini imewekwa kwa "text-davinci-002," ambayo ni mfano wa GPT-3. Kigezo cha haraka kimewekwa kwa ingizo la mtumiaji, ikifuatiwa na nafasi ya kuashiria mwisho wa kidokezo.
Kigezo cha joto kinawekwa kwa 0.5 ili kudhibiti kiasi cha kutotabirika katika maandishi yanayotokana. Na, parameta ya ishara max imewekwa 2048 ili kuzuia urefu wa jibu iliyoundwa.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Sasa tutaunda jibu la uchapishaji kutoka kwa mfano wa GPT-3.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Sasa tutaongeza kazi ya msingi ya hati. Ikipigiwa simu, itachapisha ujumbe wa kukaribisha na kisha kupiga chatbot() mbinu.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Uliza Swali Tofauti kwa Chatbot
Tayari tulizungumza juu ya hali ya hewa. Hebu tujaribu kitu kingine ili kuboresha mazungumzo yetu. Kwa mfano, tunaweza kuuliza "Mood yako ikoje leo?".
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"])
Njia Nyingine za Kukuza ChatBot na Python
Kwa kutumia Zana ya Lugha Asilia (NLTK) au maktaba ya SpaCy
Maktaba hizi ni nzuri kwa kazi kama vile kuweka alama na kuhitimisha. Pia, wanaweza kutumika kwa chombo kilichoitwa kitambulisho katika usindikaji wa lugha asilia. NLTK ni madhumuni ya jumla zaidi. Pia, inatoa anuwai pana ya huduma. Walakini, SpaCy inazingatia zaidi utendaji na kawaida hufikiriwa kuwa haraka.
Unaweza kutumia amri ifuatayo kusakinisha NLTK:
pip install nltk
Ili kusakinisha nafasi:
pip install spacy
Kwa kutumia RASA
RASA ni jukwaa huria la kukuza mazungumzo ya AI chatbots. Inajumuisha seti ya maktaba na zana za kuunda chatbots. Pia, inaweza kutambua uingizaji wa lugha asilia na kujibu ipasavyo.
Unaweza kutumia amri ifuatayo kusakinisha RASA:
pip install rasa
TensorFlow na Keras
TensorFlow na Keras ni maktaba maarufu za kujifunza mashine. Unaweza kuitumia kufundisha muundo kutambua uingizaji wa lugha asilia na kuunda majibu yanayofaa.
Unaweza kuendesha amri ifuatayo ili kusakinisha TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
Hitimisho
Chatbots za kijasusi shirikishi ni mifumo ya kompyuta inayoiga mawasiliano ya binadamu. Kwa hivyo, wanajibu maoni ya wanadamu. Inasisimua sana na inaahidi kwa siku zijazo.
Maktaba ya OpenAI hutoa API rahisi ya kuunganishwa na muundo wa GPT-3. Unaweza kubuni chatbot inayowasiliana na watumiaji kwa njia ya kawaida na ya kuvutia. Unaweza kuunda matumizi bora zaidi na yaliyobinafsishwa, kwa mbinu sahihi.
Acha Reply