


Laden Sie Ihre Gespräche auf: So erstellen Sie einen Telegram-Bot mit OpenAIs GPT-No-Code!)
Künstliche Intelligenz verändert unsere Interaktion mit Technologie, von persönlichen Assistenten bis hin zum Kundensupport. Stellen Sie sich vor, Sie erstellen Ihren eigenen Chatbot mit GPT-4 von OpenAI – ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. In diesem Beitrag führen wir Sie durch die Erstellung eines GPT-4-basierten Telegram-Bots mit Ubility, einer Low-Code-Plattform ohne Code. Mit einfachen Schritten können Sie Ihren Bot schnell zum Laufen bringen. Außerdem können Technikbegeisterte auf Wunsch den Python-Code für jeden Workflow generieren!
Warum GPT-4 mit Telegram verwenden?
Telegram ist für seine umfangreiche Funktionalität bekannt, insbesondere wenn es um Bots geht. Kombinieren Sie das nun mit der Leistungsfähigkeit von OpenAIs GPT-4 und Sie haben einen Chatbot, der mehr kann, als nur automatisierte Antworten zu geben. Durch diese Integration kann Ihr Bot an intelligenten Gesprächen in Echtzeit teilnehmen – perfekt für Unternehmen, die personalisierten Support bieten, Kundenfragen beantworten oder Aufgaben automatisieren möchten.
Und das Coolste? Mit Ubility müssen Sie sich keine Gedanken über das Schreiben von Codezeilen machen. Die Drag-and-Drop-Schnittstelle erleichtert die Verbindung von GPT-4 mit Telegram und Sie können bei Bedarf sogar den Python-Code für Ihren Workflow generieren.
Schritt-für-Schritt: So funktioniert der Workflow
Lassen Sie uns erläutern, wie dieser Workflow funktioniert und wie einfach es ist, einen Konversations-Telegram-Bot zu erstellen.
1. Telegram-Webhook-Trigger
Alles beginnt, wenn ein Benutzer eine Nachricht an Ihren Telegram-Bot sendet. Ubility wartet mithilfe eines Telegram-Webhook-Triggers auf eingehende Nachrichten. Dieser Webhook erfasst den Nachrichtentext und alle seine Metadaten (wie die Chat-ID, Benutzerdetails usw.).
Wenn also jemand „Wie ist das Wetter?“ tippt? oder „Erzähl mir einen Witz“ wird diese Nachricht sofort erfasst, in eine Variable umgewandelt und zur Verarbeitung durch den Workflow geleitet.
2. Conversational Chain Connector: Mit GPT-4 sprechen
Sobald die Benutzernachricht erfasst wurde, müssen wir sie verarbeiten. Hier geschieht die Magie. Mithilfe des Conversational Chain Connectors von LangChain wird die Nachricht an GPT-4 weitergeleitet.
Chat-Modell: Wählen Sie GPT-4 als Ihr Chat-Modell. Es ist das Gehirn hinter Ihrem Bot, das selbst die komplexesten Anfragen verstehen und beantworten kann. Geben Sie einfach die richtigen Anmeldeinformationen für Ubility ein, und schon kann es losgehen.
Speicherkomponente: Um den Gesprächsfluss natürlicher zu gestalten, verwendet der Bot Conversational Buffer Memory. Das bedeutet, dass sich der Bot an frühere Interaktionen „erinnert“ und so einen flüssigeren, fortlaufenden Dialog schafft, anstatt jede Nachricht als eigenständige Frage zu behandeln.
Um zu testen, ob alles richtig funktioniert, können Sie mit einer einfachen Eingabeaufforderung wie „Hallo“ beginnen und sehen, wie GPT-4 reagiert. Sobald die Antwort zurückkommt (z. B. „Hallo! Wie kann ich Ihnen heute helfen?“), können Sie fortfahren und den Bot dynamisch machen, indem Sie die Nachricht des tatsächlichen Benutzers verknüpfen
3. Senden der Antwort: Telegram Connector
Die von GPT-4 generierte Antwort wird dann an den Benutzer zurückgesendet. Dies geschieht über den Telegram Connector. So funktioniert es:
Im Telegram Connector-Setup auf Ubility geben Sie die Chat-ID des Benutzers an, um sicherzustellen, dass der Bot weiß, wohin er die Antwort senden soll.
Die von GPT-4 generierte Antwort wird als Nachricht zurückgesendet, wodurch der Kreis geschlossen wird und der Benutzer eine sofortige, KI-gestützte Antwort erhält.
4. Aktivieren Sie Ihren Workflow und beginnen Sie mit dem Chatten!
Nachdem Sie Ihren Workflow auf Ubility eingerichtet und getestet haben, müssen Sie ihn nur noch aktivieren. Öffnen Sie Telegram, senden Sie eine Nachricht an Ihren Bot und erleben Sie die Echtzeit-Magie der GPT-4-Beantwortung Ihrer Anfragen.
5. Warum dies ein Game-Changer für No-Code-Builder ist
Dieser Workflow mag technisch klingen, aber keine Sorge – die Erstellung ist dank Ubilitys No-Code-Low-Code-Ansatz ein Kinderspiel. Sie müssen keine einzige Codezeile schreiben, um dies einzurichten. Und wenn Sie neugierig sind, wie der Code hinter den Kulissen aussieht, können Sie mit Ubility Python-Code für jeden Workflow generieren. Es ist perfekt für Entwickler, die tiefer eintauchen oder später individuelle Optimierungen vornehmen möchten.
Praxisnahe Anwendungsfälle für Ihren Telegram GPT-4 Bot
Diese Einrichtung dient nicht nur dem Spaß, sondern ist auch äußerst praktisch. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen und Einzelpersonen von einem GPT4-basierten Telegram-Bot profitieren können:
Kundensupport: Automatisieren Sie Antworten auf häufige Kundenanfragen oder bieten Sie personalisierte Empfehlungen basierend auf früheren Interaktionen an.
Persönliche Assistenten: Verwenden Sie den Bot, um unterwegs Aufgaben zu planen, Erinnerungen festzulegen oder Fragen zu beantworten.
Sprachübersetzung: Sprachübersetzung in Echtzeit wird möglich, sodass Ihr Bot ein vielfältiges globales Publikum bedienen kann.
Lead-Generierung: Interagieren Sie mit potenziellen Kunden, indem Sie produktbezogene Fragen sofort beantworten und Folgemaßnahmen bereitstellen.
Konvertieren Sie den Workflow in einen Python-Code
Gehen Sie über die bloße Verwendung von Drag-and-Drop-Funktionen hinaus; Sie können diesen Workflow in einen Python-Code umwandeln, der Flexibilität beim Anzeigen, Ändern und Anpassen des Codes bietet, um Ihren spezifischen Anforderungen und Zielen gerecht zu werden. Lassen Sie uns also den Python-Code zum Erstellen eines Telegram-Bots erkunden, der auf GPT-4 von OpenAI basiert, und die Integration veranschaulichen es nahtlos mit der Telegram-API.
Warum Ubility SDK wählen?
Nahtlose Integration: Verbinden Sie Telegram mühelos mit der OpenAI-API für robuste Chatbot-Funktionalität.
Benutzerdefinierte Workflows: Passen Sie jede Komponente des Bots an Ihre spezifischen Anwendungsfälle an.
Echtzeitinteraktion: Binden Sie Benutzer mit intelligenten, reaktionsschnellen Gesprächen ein, die auf GPT-4 basieren.
Detailliertere Einblicke finden Sie in der Ubility-Dokumentation und auf der Ubility-Website
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLaden Sie Ihre Gespräche auf: So erstellen Sie einen Telegram-Bot mit OpenAIs GPT-No-Code!). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

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Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
