ఈ రోజుల్లో చాట్బాట్లు బాగా ప్రాచుర్యం పొందాయి. కాబట్టి, పైథాన్ని ఉపయోగించి చాట్బాట్ను అభివృద్ధి చేయడంలో మీకు సహాయం చేయడానికి మేము వచ్చాము. ఈ పోస్ట్లో, మేము ఇంటరాక్టివ్ AI చాట్బాట్ను అభివృద్ధి చేయడం గురించి మాట్లాడుతాము.
పరస్పర కృత్రిమ మేధస్సు చాట్బాట్లు మానవ సంభాషణలను ప్రతిబింబించే కంప్యూటర్ సిస్టమ్లు. అలాగే, వారు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు ఉపయోగించి మానవ ఇన్పుట్కు ప్రతిస్పందిస్తారు యంత్ర అభ్యాసం సాంకేతికతలు.
మరింత సమర్థవంతమైన కస్టమర్ కేర్ అనుభవాన్ని అందించడానికి, ఈ చాట్బాట్లు బహుళ ప్లాట్ఫారమ్లకు లింక్ చేయబడవచ్చు. అందువల్ల, ఈ ప్లాట్ఫారమ్లు వెబ్సైట్లు, మొబైల్ అప్లికేషన్లు మరియు మెసేజింగ్ సిస్టమ్లు కావచ్చు. అంతేకాకుండా, వారు విశ్రాంతి, విద్య మరియు ప్రకటనలతో సహా వివిధ ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
OpenAI లైబ్రరీ
GPT-3 మోడల్ OpenAI లైబ్రరీలో అందుబాటులో ఉంది. మీ చాట్బాట్ కోసం ప్రత్యుత్తరాలను రూపొందించడానికి మేము దీన్ని ఉపయోగించవచ్చు. మోడల్తో కమ్యూనికేట్ చేయడానికి ప్యాకేజీకి సరళమైన API కూడా ఉంది. ఇది మీతో కలిసిపోవడాన్ని సులభతరం చేస్తోంది పైథాన్ చాట్బాట్ అప్లికేషన్.
కాబట్టి, మీరు మీ ప్రాజెక్ట్లో OpenAIని ఉపయోగించవచ్చు.
GPT-3 మోడల్ నుండి ప్రత్యుత్తరాలను రూపొందించడానికి, మేము completion.create() పద్ధతిని ఉపయోగిస్తాము.
OpenAI GPT-2, DALL-E మరియు ఇతర ప్రత్యామ్నాయ నమూనాలను కూడా సరఫరా చేస్తుంది. మీ చాట్బాట్ని సృష్టించడానికి మీరు వీటిలో దేనినైనా ఉపయోగించవచ్చు. అయితే, ప్రతి మోడల్కు ప్రత్యేకమైన ప్రతిభ, బలాలు మరియు లోపాలు ఉన్నాయని గుర్తుంచుకోండి.
చాట్బాట్ను నిర్మించడం
1- ముందుగా, మనం తప్పనిసరిగా OpenAI లైబ్రరీని ఇన్స్టాల్ చేయాలి మరియు OpenAI వెబ్సైట్ నుండి అందుకున్న API కీని కేటాయించాలి. ఇది మీకు OpenAI API ద్వారా GPT-3 మోడల్కు యాక్సెస్ను అందిస్తుంది.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API కీని సెట్ చేయడానికి, https://beta.openai.com/కి వెళ్లి సైన్ అప్ చేయండి.
2- ఇప్పుడు మనం వినియోగదారు ఇన్పుట్ను అంగీకరించే చాట్బాట్() ఫంక్షన్ని సృష్టించాలి. మరియు, ఇది GPT-3 మోడల్ ప్రాంప్ట్గా ఉపయోగించాలి. వినియోగదారు ఇన్పుట్ను సేకరించడానికి ఇన్పుట్() పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది మరియు వినియోగదారు “నిష్క్రమించు” ఇన్పుట్ చేసే వరకు లూప్ నడుస్తుంది.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- వినియోగదారు ఇన్పుట్ “నిష్క్రమణ”కి సమానమైనట్లయితే, లూప్ విచ్ఛిన్నమవుతుంది మరియు చాట్బాట్ నిలిపివేయబడుతుంది.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 మోడల్ నుండి ప్రతిస్పందనను రూపొందించడానికి, మనం ఇప్పుడు openai.Completion.create() ఫంక్షన్ని ఉపయోగించాలి. ఇంజిన్ పరామితి "text-davinci-002"కి సెట్ చేయబడింది, ఇది GPT-3 మోడల్. ప్రాంప్ట్ పరామితి వినియోగదారు ఇన్పుట్కు సెట్ చేయబడింది, ఆ తర్వాత ప్రాంప్ట్ ముగింపును సూచించడానికి స్పేస్ ఉంటుంది.
ఉత్పత్తి చేయబడిన వచనంలో అనూహ్యత మొత్తాన్ని నియంత్రించడానికి ఉష్ణోగ్రత పరామితి 0.5కి సెట్ చేయబడింది. మరియు, సృష్టించిన సమాధానం యొక్క పొడవును పరిమితం చేయడానికి గరిష్ట టోకెన్ల పరామితి 2048కి సెట్ చేయబడింది.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- మేము ఇప్పుడు GPT-3 మోడల్ నుండి ముద్రణ ప్రతిస్పందనను సృష్టిస్తాము.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- మేము ఇప్పుడు స్క్రిప్ట్ యొక్క ప్రాథమిక విధిని జోడిస్తాము. కాల్ చేసినప్పుడు, అది స్వాగత సందేశాన్ని ప్రింట్ చేసి, ఆపై చాట్బాట్() పద్ధతికి కాల్ చేస్తుంది.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
చాట్బాట్కి భిన్నమైన ప్రశ్న అడగండి
మేము ఇప్పటికే వాతావరణం గురించి మాట్లాడాము. మన సంభాషణను మెరుగుపరచడానికి వేరొకటి ప్రయత్నిద్దాం. ఉదాహరణకు, “ఈ రోజు మీ మానసిక స్థితి ఎలా ఉంది?” అని మనం అడగవచ్చు.
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"])
పైథాన్తో చాట్బాట్ను అభివృద్ధి చేయడానికి ఇతర పద్ధతులు
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ టూల్కిట్ (NLTK) లేదా స్పాసీ లైబ్రరీని ఉపయోగించడం
ఈ లైబ్రరీలు టోకనైజేషన్ మరియు స్టెమ్మింగ్ వంటి పనులకు గొప్పవి. అలాగే, వాటిని ఉపయోగించవచ్చు అనే సంస్థ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో గుర్తింపు. NLTK మరింత సాధారణ-ప్రయోజనం. అలాగే, ఇది విస్తృత శ్రేణి లక్షణాలను అందిస్తుంది. అయినప్పటికీ, SpaCy అనేది మరింత పనితీరు-కేంద్రీకృతమై ఉంటుంది మరియు సాధారణంగా వేగంగా ఉంటుందని భావించబడుతుంది.
మీరు NLTKని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి కింది ఆదేశాన్ని ఉపయోగించవచ్చు:
pip install nltk
స్పేసీని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి:
pip install spacy
RASAని ఉపయోగించడం
RASA అనేది అభివృద్ధి కోసం ఒక ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫారమ్ సంభాషణ AI చాట్బాట్లు. ఇది చాట్బాట్లను రూపొందించడానికి లైబ్రరీలు మరియు సాధనాల సమితిని కలిగి ఉంటుంది. అలాగే, ఇది సహజ భాషా ఇన్పుట్ను గుర్తించి తగిన విధంగా స్పందించగలదు.
RASAని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి మీరు కింది ఆదేశాన్ని ఉపయోగించవచ్చు:
pip install rasa
టెన్సర్ఫ్లో మరియు కేరాస్
TensorFlow మరియు Keras ప్రముఖ మెషిన్-లెర్నింగ్ లైబ్రరీలు. సహజ భాషా ఇన్పుట్ను గుర్తించడానికి మరియు తగిన సమాధానాలను రూపొందించడానికి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మీరు దీన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
మీరు TensorFlowని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి కింది ఆదేశాన్ని అమలు చేయవచ్చు:
pip install tensorflow
pip install keras
ముగింపు
ఇంటరాక్టివ్ కృత్రిమ మేధస్సు చాట్బాట్లు మానవ కమ్యూనికేషన్ను అనుకరించే కంప్యూటర్ సిస్టమ్లు. అందువల్ల, వారు మానవ ఇన్పుట్కు ప్రతిస్పందిస్తారు. ఇది చాలా ఉత్తేజకరమైనది మరియు భవిష్యత్తు కోసం ఆశాజనకంగా ఉంది.
OpenAI లైబ్రరీ GPT-3 మోడల్తో కనెక్ట్ చేయడానికి ఒక సాధారణ APIని అందిస్తుంది. మీరు సహజంగా మరియు ఆకర్షణీయంగా వినియోగదారులతో పరస్పర చర్య చేసే చాట్బాట్ను రూపొందించవచ్చు. మీరు సరైన విధానంతో మరింత ప్రభావవంతమైన మరియు అనుకూలీకరించిన అనుభవాన్ని సృష్టించవచ్చు.
సమాధానం ఇవ్వూ