聊天機器人現在非常流行。 因此,我們來幫助您使用 Python 開發聊天機器人。 在這篇文章中,我們將討論開發交互式 AI 聊天機器人。
互動 人工智能 聊天機器人是複制人類對話的計算機系統。 此外,他們使用自然語言處理和 機器學習 技術。
為了提供更高效的客戶服務體驗,這些聊天機器人可能會鏈接到多個平台。 因此,這些平台可以是網站、移動應用程序和消息系統。 此外,它們還可用於多種用途,包括休閒、教育和廣告。
OpenAI 庫
GPT-3 模型在 OpenAI 庫中可用。 我們可以使用它為您的聊天機器人生成回复。 該包還有一個直接的 API 用於與模型通信。 它使集成到您的 Python聊天機器人 應用程序。
因此,您可以在您的項目中使用 OpenAI。
要從 GPT-3 模型生成回复,我們將使用 completion.create() 方法。
OpenAI 還提供替代模型,例如 GPT-2、DALL-E 等。 您可以使用其中任何一個來創建您的聊天機器人。 但是,請記住,每個模型都有其獨特的才能、優點和缺點。
構建聊天機器人
1- 首先,我們必須安裝 OpenAI 庫並分配從 OpenAI 網站收到的 API 密鑰。 這將使您能夠通過 OpenAI API 訪問 GPT-3 模型。
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
要設置 API 密鑰,請轉到 https://beta.openai.com/ 並註冊。
2- 現在我們需要創建一個接受用戶輸入的 chatbot() 函數。 並且,它應該將其用作 GPT-3 模型的提示。 input() 方法用於收集用戶的輸入,循環運行直到用戶輸入“退出”。
def chatbot():
while True:
user_input = input("You: ")
3- 如果用戶輸入等同於“退出”,循環將被打破,聊天機器人將終止。
if user_input.lower() == "exit":
break
4- 要從 GPT-3 模型生成響應,我們現在必須使用 openai.Completion.create() 函數。 引擎參數設置為“text-davinci-002”,這是一個 GPT-3 模型。 提示參數設置為用戶輸入,後跟一個空格以表示提示結束。
溫度參數設置為 0.5 以調節生成文本中的不可預測性。 並且,max tokens 參數設置為 2048 以限制創建的答案的長度。
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=user_input + " ",
max_tokens=2048,
temperature=0.5
)
5- 我們現在將從 GPT-3 模型創建打印響應。
print("Chatbot: ", response["choices"][0]["text"])
6- 我們現在將添加腳本的主要功能。 調用時,它將打印歡迎消息,然後調用 chatbot() 方法。
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to the GPT-3 Chatbot!")
print("Type 'exit' to close the chatbot.")
chatbot()
向聊天機器人提出不同的問題
我們已經談過天氣了。 讓我們試試別的東西來改善我們的談話。 例如,我們可以問“你今天心情怎麼樣?”。
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 開發聊天機器人的其他方法
使用自然語言工具包 (NLTK) 或 SpaCy 庫
這些庫非常適合標記化和詞乾化等任務。 此外,它們還可以用於 命名實體 自然語言處理中的識別。 NLTK 更通用。 此外,它還提供了更廣泛的功能。 然而,SpaCy 更注重性能,通常被認為更快。
您可以使用以下命令安裝 NLTK:
pip install nltk
安裝空間:
pip install spacy
使用RASA
RASA 是一個用於開發的開源平台 對話式人工智能聊天機器人. 它包括一組用於創建聊天機器人的庫和工具。 此外,它可以識別自然語言輸入並做出適當的響應。
您可以使用以下命令安裝 RASA:
pip install rasa
TensorFlow 和 Keras
TensorFlow 和 Keras 是著名的機器學習庫。 您可以使用它來訓練模型以識別自然語言輸入並創建合適的答案。
您可以運行以下命令來安裝 TensorFlow:
pip install tensorflow
pip install keras
結論
交互式人工智能聊天機器人是模仿人類交流的計算機系統。 因此,他們響應人類輸入。 這是非常令人興奮和充滿希望的未來。
OpenAI 庫提供了一個用於連接 GPT-3 模型的簡單 API。 您可以設計一個與用戶自然而有趣地互動的聊天機器人。 您可以使用正確的方法創建更有效和定制化的體驗。
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