چیٹ بوٹس ان دنوں بہت مشہور ہیں۔ لہذا، ہم Python کا استعمال کرتے ہوئے چیٹ بوٹ تیار کرنے میں آپ کی مدد کرنے آئے ہیں۔ اس پوسٹ میں، ہم ایک انٹرایکٹو AI چیٹ بوٹ تیار کرنے کے بارے میں بات کریں گے۔
انٹرایکٹو مصنوعی ذہانت چیٹ بوٹس کمپیوٹر سسٹم ہیں جو انسانی مکالمے کو نقل کرتے ہیں۔ نیز، وہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا استعمال کرتے ہوئے انسانی ان پٹ کا جواب دیتے ہیں۔ مشین لرننگ ٹیکنالوجی
کسٹمر کیئر کا زیادہ موثر تجربہ فراہم کرنے کے لیے، یہ چیٹ بوٹس متعدد پلیٹ فارمز سے منسلک ہو سکتے ہیں۔ لہذا، یہ پلیٹ فارم ویب سائٹس، موبائل ایپلیکیشنز، اور پیغام رسانی کے نظام ہو سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، انہیں تفریح، تعلیم اور اشتہارات سمیت مختلف مقاصد کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اوپن اے آئی لائبریری
GPT-3 ماڈل OpenAI لائبریری میں دستیاب ہے۔ ہم اسے آپ کے چیٹ بوٹ کے جوابات تیار کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ پیکیج میں ماڈل کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے ایک سیدھا سادہ API بھی ہے۔ یہ آپ کے میں ضم کرنا آسان بنا رہا ہے۔ ازگر چیٹ بوٹ درخواست.
لہذا، آپ اپنے پروجیکٹ میں OpenAI استعمال کرسکتے ہیں۔
GPT-3 ماڈل سے جواب دینے کے لیے، ہم completion.create() طریقہ استعمال کریں گے۔
OpenAI متبادل ماڈل بھی فراہم کرتا ہے جیسے GPT-2، DALL-E، اور دیگر۔ آپ اپنا چیٹ بوٹ بنانے کے لیے ان میں سے کوئی بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ تاہم، اس بات کو ذہن میں رکھیں کہ ہر ماڈل میں اپنی صلاحیتوں، طاقتوں اور خامیوں کا منفرد مجموعہ ہوتا ہے۔
چیٹ بوٹ کی تعمیر
1- سب سے پہلے، ہمیں OpenAI لائبریری کو انسٹال کرنا چاہیے اور OpenAI ویب سائٹ سے موصول ہونے والی API کلید کو تفویض کرنا چاہیے۔ یہ آپ کو OpenAI API کے ذریعے GPT-3 ماڈل تک رسائی فراہم کرے گا۔
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API کلید سیٹ کرنے کے لیے، https://beta.openai.com/ پر جائیں اور سائن اپ کریں۔
2- اب ہمیں ایک chatbot() فنکشن بنانے کی ضرورت ہے جو صارف کے ان پٹ کو قبول کرے۔ اور، اسے اسے GPT-3 ماڈل کے پرامپٹ کے طور پر استعمال کرنا چاہیے۔ input() طریقہ صارف کے ان پٹ کو جمع کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، اور لوپ اس وقت تک چلتا ہے جب تک کہ صارف ان پٹ "exit" نہ کر دے۔
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- اگر صارف کا ان پٹ "ایگزٹ" کے برابر ہے تو لوپ ٹوٹ جائے گا اور چیٹ بوٹ ختم ہو جائے گا۔
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 ماڈل سے ردعمل پیدا کرنے کے لیے، ہمیں اب openai.Completion.create() فنکشن استعمال کرنا چاہیے۔ انجن کا پیرامیٹر "text-davinci-002" پر سیٹ کیا گیا ہے، جو کہ GPT-3 ماڈل ہے۔ پرامپٹ پیرامیٹر صارف کے ان پٹ پر سیٹ کیا جاتا ہے، اس کے بعد پرامپٹ کے اختتام کو ظاہر کرنے کے لیے ایک جگہ ہوتی ہے۔
درجہ حرارت کا پیرامیٹر 0.5 پر سیٹ کیا گیا ہے تاکہ تیار کردہ متن میں غیر متوقع کی مقدار کو منظم کیا جا سکے۔ اور، بنائے گئے جواب کی لمبائی کو محدود کرنے کے لیے زیادہ سے زیادہ ٹوکن پیرامیٹر 2048 پر سیٹ کیا گیا ہے۔
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- اب ہم GPT-3 ماڈل سے ایک پرنٹ جواب بنائیں گے۔
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- اب ہم اسکرپٹ کا بنیادی فنکشن شامل کریں گے۔ کال کرنے پر، یہ خوش آمدید کا پیغام پرنٹ کرے گا اور پھر chatbot() طریقہ کو کال کرے گا۔
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
چیٹ بوٹ سے ایک مختلف سوال پوچھیں۔
ہم پہلے ہی موسم کے بارے میں بات کر چکے ہیں۔ آئیے اپنی گفتگو کو بہتر بنانے کے لیے کچھ اور کوشش کریں۔ مثال کے طور پر، ہم پوچھ سکتے ہیں "آج آپ کا موڈ کیسا ہے؟"۔
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"])
ازگر کے ساتھ چیٹ بوٹ تیار کرنے کے دوسرے طریقے
نیچرل لینگویج ٹول کٹ (NLTK) یا SpaCy لائبریری کا استعمال
یہ لائبریریاں ٹوکنائزیشن اور اسٹیمنگ جیسے کاموں کے لیے بہترین ہیں۔ اس کے علاوہ، وہ استعمال کیا جا سکتا ہے نامی ادارہ قدرتی زبان پروسیسنگ میں شناخت NLTK زیادہ عام مقصد ہے۔ نیز، یہ خصوصیات کی ایک وسیع رینج پیش کرتا ہے۔ تاہم، SpaCy زیادہ کارکردگی پر مرکوز ہے اور عام طور پر اسے تیز تر سمجھا جاتا ہے۔
آپ NLTK کو انسٹال کرنے کے لیے درج ذیل کمانڈ استعمال کر سکتے ہیں۔
pip install nltk
اسپیس کو انسٹال کرنے کے لیے:
pip install spacy
RASA کا استعمال
RASA ترقی کے لیے ایک اوپن سورس پلیٹ فارم ہے۔ بات چیت کے AI چیٹ بوٹس. اس میں چیٹ بوٹس بنانے کے لیے لائبریریوں اور ٹولز کا ایک سیٹ شامل ہے۔ نیز، یہ قدرتی زبان کے ان پٹ کو پہچان سکتا ہے اور مناسب جواب دے سکتا ہے۔
آپ RASA کو انسٹال کرنے کے لیے درج ذیل کمانڈ استعمال کر سکتے ہیں۔
pip install rasa
ٹینسر فلو اور کیراس
TensorFlow اور Keras ممتاز مشین لرننگ لائبریریاں ہیں۔ آپ اسے قدرتی زبان کے ان پٹ کو پہچاننے اور مناسب جوابات تخلیق کرنے کے لیے ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
آپ TensorFlow کو انسٹال کرنے کے لیے درج ذیل کمانڈ چلا سکتے ہیں۔
pip install tensorflow
pip install keras
نتیجہ
انٹرایکٹو مصنوعی ذہانت کے چیٹ بوٹس کمپیوٹر سسٹم ہیں جو انسانی مواصلات کی نقل کرتے ہیں۔ لہذا، وہ انسانی ان پٹ کا جواب دیتے ہیں. یہ بہت پرجوش اور مستقبل کے لیے امید افزا ہے۔
OpenAI لائبریری GPT-3 ماڈل کے ساتھ جڑنے کے لیے ایک سادہ API فراہم کرتی ہے۔ آپ ایک ایسا چیٹ بوٹ ڈیزائن کر سکتے ہیں جو صارفین کے ساتھ قدرتی طور پر اور دل چسپی کے ساتھ تعامل کرے۔ آپ صحیح نقطہ نظر کے ساتھ، زیادہ موثر اور حسب ضرورت تجربہ بنا سکتے ہیں۔
جواب دیجئے