聊天机器人现在非常流行。 因此,我们来帮助您使用 Python 开发聊天机器人。 在这篇文章中,我们将讨论开发交互式 AI 聊天机器人。
互动 人工智能 聊天机器人是复制人类对话的计算机系统。 此外,他们使用自然语言处理和 机器学习 技术。
为了提供更高效的客户服务体验,这些聊天机器人可能会链接到多个平台。 因此,这些平台可以是网站、移动应用程序和消息系统。 此外,它们还可用于多种用途,包括休闲、教育和广告。
OpenAI 库
GPT-3 模型在 OpenAI 库中可用。 我们可以使用它为您的聊天机器人生成回复。 该包还有一个直接的 API 用于与模型通信。 它使集成到您的 Python聊天机器人 应用程序。
因此,您可以在您的项目中使用 OpenAI。
要从 GPT-3 模型生成回复,我们将使用 completion.create() 方法。
OpenAI 还提供替代模型,例如 GPT-2、DALL-E 等。 您可以使用其中任何一个来创建您的聊天机器人。 但是,请记住,每个模型都有其独特的才能、优点和缺点。
构建聊天机器人
1- 首先,我们必须安装 OpenAI 库并分配从 OpenAI 网站收到的 API 密钥。 这将使您能够通过 OpenAI API 访问 GPT-3 模型。
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
要设置 API 密钥,请转到 https://beta.openai.com/ 并注册。
2- 现在我们需要创建一个接受用户输入的 chatbot() 函数。 并且,它应该将其用作 GPT-3 模型的提示。 input() 方法用于收集用户的输入,循环运行直到用户输入“退出”。
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- 如果用户输入等同于“退出”,循环将被打破,聊天机器人将终止。
if user_input.lower() == "exit":
break
4- 要从 GPT-3 模型生成响应,我们现在必须使用 openai.Completion.create() 函数。 引擎参数设置为“text-davinci-002”,这是一个 GPT-3 模型。 提示参数设置为用户输入,后跟一个空格以表示提示结束。
温度参数设置为 0.5 以调节生成文本中的不可预测性。 并且,max tokens 参数设置为 2048 以限制创建的答案的长度。
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- 我们现在将从 GPT-3 模型创建打印响应。
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- 我们现在将添加脚本的主要功能。 调用时,它将打印欢迎消息,然后调用 chatbot() 方法。
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
向聊天机器人提出不同的问题
我们已经谈过天气了。 让我们试试别的东西来改善我们的谈话。 例如,我们可以问“你今天心情怎么样?”。
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"])
使用 Python 开发聊天机器人的其他方法
使用自然语言工具包 (NLTK) 或 SpaCy 库
这些库非常适合标记化和词干化等任务。 此外,它们还可以用于 命名实体 自然语言处理中的识别。 NLTK 更通用。 此外,它还提供了更广泛的功能。 然而,SpaCy 更注重性能,通常被认为更快。
您可以使用以下命令安装 NLTK:
pip install nltk
安装空间:
pip install spacy
使用RASA
RASA 是一个用于开发的开源平台 对话式AI聊天机器人. 它包括一组用于创建聊天机器人的库和工具。 此外,它可以识别自然语言输入并做出适当的反应。
您可以使用以下命令安装 RASA:
pip install rasa
TensorFlow 和 Keras
TensorFlow 和 Keras 是著名的机器学习库。 您可以使用它来训练模型以识别自然语言输入并创建合适的答案。
您可以运行以下命令来安装 TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
结论
交互式人工智能聊天机器人是模仿人类交流的计算机系统。 因此,他们响应人类输入。 这是非常令人兴奋和充满希望的未来。
OpenAI 库提供了一个用于连接 GPT-3 模型的简单 API。 您可以设计一个与用户自然而有趣地互动的聊天机器人。 您可以使用正确的方法创建更有效和定制化的体验。
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