טשאַטבאָץ זענען זייער פאָלקס די טעג. אַזוי, מיר קומען צו העלפֿן איר אַנטוויקלען אַ טשאַטבאָט ניצן פּיטהאָן. אין דעם פּאָסטן, מיר וועלן רעדן וועגן דעוועלאָפּינג אַ ינטעראַקטיוו אַי טשאַטבאָט.
ינטעראַקטיווע קינסטלעך סייכל טשאַטבאָץ זענען קאָמפּיוטער סיסטעמען וואָס רעפּלאַקייט מענטש דיאַלאָג. אויך, זיי ריספּאַנד צו מענטש אַרייַנשרייַב ניצן נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און מאַשין וויסן טעקנאַלאַדזשיז.
צו צושטעלן אַ מער עפעקטיוו קונה זאָרגן דערפאַרונג, די טשאַטבאָץ קען זיין לינגקט צו קייפל פּלאַטפאָרמס. דערפאר, די פּלאַטפאָרמס קען זיין וועבסיטעס, רירעוודיק אַפּלאַקיישאַנז און מעסידזשינג סיסטעמען. אין דערצו, זיי קענען זיין געוויינט פֿאַר אַ פאַרשיידנקייַט פון צוועקן, אַרייַנגערעכנט פרייַע צייַט, בילדונג און גאַנצע.
OpenAI ביבליאָטעק
די GPT-3 מאָדעל איז בנימצא אין די OpenAI ביבליאָטעק. מיר קענען נוצן עס צו פּראָדוצירן ענטפֿערס פֿאַר דיין טשאַטבאָט. דער פּעקל אויך האט אַ סטרייטפאָרווערד אַפּי פֿאַר קאַמיונאַקייטינג מיט די מאָדעל. עס מאכט עס פּשוט צו ויסשטימען אין דיין פּיטהאָן טשאַטבאָט אַפּלאַקיישאַן.
דעריבער, איר קענען נוצן OpenAI אין דיין פּרויעקט.
צו פּראָדוצירן ענטפֿערס פֿון די GPT-3 מאָדעל, מיר וועלן נוצן די completion.create () אופֿן.
OpenAI אויך סאַפּלייז אָלטערנאַטיוו מאָדעלס אַזאַ ווי GPT-2, DALL-E און אנדערע. איר קענט נוצן קיין פון די צו שאַפֿן דיין טשאַטבאָט. אָבער, האַלטן אין מיינונג אַז יעדער מאָדעל האט זייַן יינציק גאַנג פון טאלאנטן, סטרענגקטס און שאָרטקאָמינגס.
בויען די טשאַטבאָט
1- ערשטער, מיר מוזן ינסטאַלירן די OpenAI ביבליאָטעק און באַשטימען די אַפּי שליסל באקומען פֿון די OpenAI וועבזייטל. דאָס וועט צושטעלן איר אַקסעס צו די GPT-3 מאָדעל דורך די OpenAI API.
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
צו שטעלן די אַפּי שליסל, גיין צו https://beta.openai.com/ און צייכן אַרויף.
2- איצט מיר דאַרפֿן צו שאַפֿן אַ טשאַטבאָט () פֿונקציע וואָס אַקסעפּץ באַניצער אַרייַנשרייַב. און, עס זאָל נוצן עס ווי די פּינטלעך GPT-3 מאָדעל. די אַרייַנשרייַב () אופֿן איז געניצט צו זאַמלען די אַרייַנשרייַב פון די באַניצער, און די שלייף לויפט ביז דער באַניצער ינפּוץ "אַרויסגאַנג".
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- אויב דער באַניצער אַרייַנשרייַב איז עקוויוואַלענט צו "אַרויסגאַנג," די שלייף וועט זיין צעבראכן און די טשאַטבאָט וועט פאַרענדיקן.
if user_input.lower() == "exit":
break
4- צו דזשענערייט אַ ענטפער פון די GPT-3 מאָדעל, מיר מוזן איצט נוצן די openai.Completion.create() פֿונקציע. דער מאָטאָר פּאַראַמעטער איז באַשטימט צו "טעקסט-דאַווינסי-002," וואָס איז אַ GPT-3 מאָדעל. דער פּינטלעך פּאַראַמעטער איז באַשטימט צו דער באַניצער אַרייַנשרייַב, נאכגעגאנגען דורך אַ פּלאַץ צו צייכן די סוף פון די פּינטלעך.
דער טעמפּעראַטור פּאַראַמעטער איז באַשטימט צו 0.5 צו רעגולירן די סומע פון אַנפּרידיקטאַביליטי אין די דזשענערייטאַד טעקסט. און די מאַקסימום טאָקענס פּאַראַמעטער איז באַשטימט צו 2048 צו באַגרענעצן די לענג פון די באשאפן ענטפער.
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- מיר וועלן איצט מאַכן אַ דרוק ענטפער פון די GPT-3 מאָדעל.
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- מיר וועלן איצט לייגן די ערשטיק פונקציע פון די שריפט. ווען גערופן, עס וועט דרוקן די באַגריסונג אָנזאָג און דאַן רופן די טשאַטבאָט () אופֿן.
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
פרעגן אַ אַנדערש קשיא צו טשאַטבאָט
וועגן דעם וועטער האבן מיר שוין גערעדט. לאָמיר פּרובירן עפּעס אַנדערש צו פֿאַרבעסערן אונדזער שמועס. פֿאַר בייַשפּיל, מיר קענען פרעגן "ווי איז דיין שטימונג הייַנט?".
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"])
אנדערע מעטהאָדס פֿאַר דעוועלאָפּינג אַ טשאַטבאָט מיט פּיטהאָן
ניצן די נאַטירלעך שפּראַך טאָאָלקיט (NLTK) אָדער די ספּאַסי ביבליאָטעק
די לייברעריז זענען גרויס פֿאַר טאַסקס ווי טאָקעניזאַטיאָן און סטעמינג. אויך, זיי קענען זיין געוויינט פֿאַר געהייסן ענטיטי לעגיטימאַציע אין נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג. NLTK איז מער גענעראַל ציל. אויך, עס אָפפערס אַ ברייט קייט פון פֿעיִקייטן. אָבער, SpaCy איז מער פאָרשטעלונג-פאָוקיסט און איז יוזשאַוואַלי געדאַנק צו זיין קוויקער.
איר קענט נוצן די פאלגענדע באַפֿעל צו ינסטאַלירן NLTK:
pip install nltk
צו ינסטאַלירן ספּאַסי:
pip install spacy
ניצן RASA
RASA איז אַן אָפֿן-מקור פּלאַטפאָרמע פֿאַר דעוועלאָפּינג קאַנווערסיישאַנאַל אַי טשאַטבאָץ. עס כולל אַ סכום פון לייברעריז און מכשירים פֿאַר שאפן טשאַטבאָץ. אויך, עס קענען דערקענען נאַטירלעך שפּראַך אַרייַנשרייַב און ריספּאַנד אַפּראָופּרייטלי.
איר קענט נוצן די פאלגענדע באַפֿעל צו ינסטאַלירן RASA:
pip install rasa
TensorFlow און Keras
TensorFlow און Keras זענען באַוווסט לייברעריז פֿאַר מאַשין לערנען. איר קענען נוצן עס צו באַן אַ מאָדעל צו דערקענען נאַטירלעך שפּראַך אַרייַנשרייַב און שאַפֿן פּאַסיק ענטפֿערס.
איר קען לויפן די פאלגענדע באַפֿעל צו ינסטאַלירן TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
סאָף
ינטעראַקטיווע קינסטלעך סייכל טשאַטבאָץ זענען קאָמפּיוטער סיסטעמען וואָס נאָכקרימען מענטש קאָמוניקאַציע. דעריבער, זיי ריספּאַנד צו מענטש אַרייַנשרייַב. עס איז זייער יקסייטינג און פּראַמאַסינג פֿאַר דער צוקונפֿט.
די OpenAI ביבליאָטעק גיט אַ פּשוט אַפּי פֿאַר קאַנעקטינג מיט די GPT-3 מאָדעל. איר קענען פּלאַן אַ טשאַטבאָט וואָס ינטעראַקץ מיט יוזערז געוויינטלעך און ענגיידזשינג. איר קענען מאַכן אַ מער עפעקטיוו און קאַסטאַמייזד דערפאַרונג מיט די ריכטיק צוגאַנג.
לאָזן אַ ענטפֿערן