Chatbotlar bugungi kunda juda mashhur. Shunday qilib, biz sizga Python yordamida chatbot yaratishda yordam berish uchun keldik. Ushbu postda biz interaktiv AI chatbotini ishlab chiqish haqida gaplashamiz.
Interaktiv sun'iy intellekt chatbotlar inson muloqotini takrorlaydigan kompyuter tizimlaridir. Bundan tashqari, ular tabiiy tilni qayta ishlash va yordamida inson kiritishiga javob beradi kompyuterni o'rganish Texnologiyalari.
Mijozlarga yanada samarali xizmat ko'rsatish tajribasini taqdim etish uchun ushbu chatbotlar bir nechta platformalarga ulanishi mumkin. Shunday qilib, bu platformalar veb-saytlar, mobil ilovalar va xabar almashish tizimlari bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, ular turli maqsadlarda, jumladan, dam olish, ta'lim va reklama uchun ishlatilishi mumkin.
OpenAI kutubxonasi
GPT-3 modeli OpenAI kutubxonasida mavjud. Biz undan chatbotingizga javoblar ishlab chiqarish uchun foydalanishimiz mumkin. Paketda model bilan aloqa qilish uchun oddiy API ham mavjud. Bu sizning tizimingizga integratsiyani osonlashtiradi Python chatbot Dastur.
Shunday qilib, siz loyihangizda OpenAI dan foydalanishingiz mumkin.
GPT-3 modelidan javoblar tayyorlash uchun biz completion.create() usulidan foydalanamiz.
OpenAI shuningdek, GPT-2, DALL-E va boshqalar kabi muqobil modellarni taqdim etadi. Siz chatbot yaratish uchun ulardan istalgan birini ishlatishingiz mumkin. Biroq, har bir modelning o'ziga xos qobiliyatlari, kuchli tomonlari va kamchiliklari borligini yodda tuting.
Chatbotni yaratish
1- Birinchidan, biz OpenAI kutubxonasini o'rnatishimiz va OpenAI veb-saytidan olingan API kalitini belgilashimiz kerak. Bu sizga OpenAI API orqali GPT-3 modeliga kirish imkonini beradi.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
API kalitini o'rnatish uchun https://beta.openai.com/ saytiga o'ting va ro'yxatdan o'ting.
2- Endi biz foydalanuvchi kiritishini qabul qiladigan chatbot() funksiyasini yaratishimiz kerak. Bundan tashqari, u GPT-3 modelining taklifi sifatida foydalanishi kerak. Input() usuli foydalanuvchi ma'lumotlarini yig'ish uchun ishlatiladi va tsikl foydalanuvchi "chiqish" ni kiritmaguncha ishlaydi.
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- Agar foydalanuvchi kiritishi "chiqish" ga ekvivalent bo'lsa, tsikl buziladi va chatbot tugaydi.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- GPT-3 modelidan javob yaratish uchun biz endi openai.Completion.create() funksiyasidan foydalanishimiz kerak. Dvigatel parametri GPT-002 modeli bo'lgan "text-davinci-3" ga o'rnatiladi. Soʻrov parametri foydalanuvchi kiritishiga oʻrnatiladi, soʻngra soʻrovning tugashini bildiruvchi boʻsh joy qoʻyiladi.
Yaratilgan matnda oldindan aytib bo'lmaydigan miqdorni tartibga solish uchun harorat parametri 0.5 ga o'rnatiladi. Va yaratilgan javobning uzunligini cheklash uchun maksimal tokens parametri 2048 ga o'rnatiladi.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- Endi biz GPT-3 modelidan chop etish javobini yaratamiz.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- Endi biz skriptning asosiy funktsiyasini qo'shamiz. Chaqirilsa, u xush kelibsiz xabarni chop etadi va keyin chatbot() usulini chaqiradi.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
Chatbotga boshqa savol bering
Biz allaqachon ob-havo haqida gaplashdik. Keling, suhbatimizni yaxshilash uchun boshqa narsani sinab ko'raylik. Masalan, "Bugungi kayfiyatingiz qanday?" Deb so'rashimiz mumkin.
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"])
Python yordamida ChatBotni ishlab chiqishning boshqa usullari
Natural Language Toolkit (NLTK) yoki SpaCy kutubxonasidan foydalanish
Ushbu kutubxonalar tokenizatsiya va stemming kabi vazifalar uchun juda yaxshi. Bundan tashqari, ular uchun foydalanish mumkin nomli shaxs tabiiy tilni qayta ishlashda identifikatsiya qilish. NLTK ko'proq umumiy maqsadli. Bundan tashqari, u yanada kengroq xususiyatlarni taklif etadi. Biroq, SpaCy ko'proq ishlashga qaratilgan va odatda tezroq deb hisoblanadi.
NLTK-ni o'rnatish uchun quyidagi buyruqdan foydalanishingiz mumkin:
pip install nltk
Space o'rnatish uchun:
pip install spacy
RASA dan foydalanish
RASA - bu rivojlanish uchun ochiq manba platformasi suhbatdosh AI chatbotlari. U chatbotlarni yaratish uchun kutubxonalar va vositalar to'plamini o'z ichiga oladi. Bundan tashqari, u tabiiy til kiritishini taniy oladi va mos ravishda javob beradi.
RASA ni o'rnatish uchun quyidagi buyruqdan foydalanishingiz mumkin:
pip install rasa
TensorFlow va Keras
TensorFlow va Keras mashinani o'rganish bo'yicha mashhur kutubxonalardir. Siz undan tabiiy til kiritilishini taniy oladigan modelni o'rgatish va mos javoblarni yaratish uchun foydalanishingiz mumkin.
TensorFlow-ni o'rnatish uchun quyidagi buyruqni ishga tushirishingiz mumkin:
pip install tensorflow
pip install keras
Xulosa
Interfaol sun'iy intellekt chatbotlari - bu insoniy muloqotni taqlid qiluvchi kompyuter tizimlari. Shunday qilib, ular insonning kirishiga javob berishadi. Bu juda hayajonli va kelajak uchun umid baxsh etadi.
OpenAI kutubxonasi GPT-3 modeli bilan ulanish uchun oddiy API taqdim etadi. Siz foydalanuvchilar bilan tabiiy va qiziqarli muloqot qiladigan chatbotni loyihalashingiz mumkin. To'g'ri yondashuv bilan yanada samarali va moslashtirilgan tajriba yaratishingiz mumkin.
Leave a Reply