La combinaison de ChatGPT et Python : créer un chatbot Q&A intelligent

La combinaison de ChatGPT et Python : créer un chatbot intelligent de questions et réponses

Introduction :
Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, les chatbots sont devenus un élément indispensable de la vie quotidienne des gens. ChatGPT est un modèle avancé de traitement du langage naturel développé par OpenAI qui génère des réponses textuelles fluides et contextuelles. Python, en tant que langage de programmation puissant, peut être utilisé pour écrire le code back-end du chatbot et l'intégrer à ChatGPT. Cet article expliquera comment utiliser Python et ChatGPT pour créer un chatbot intelligent de questions et réponses, et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Installez et configurez les bibliothèques requises
Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques pertinentes de Python, y compris la bibliothèque de modèles GPT d'OpenAI et la boîte à outils de langage naturel NLTK. Vous pouvez utiliser la commande pip pour installer :

pip install openai nltk

Une fois l'installation terminée, nous devons également télécharger certaines ressources nécessaires pour NLTK. Exécutez le code suivant dans l'environnement interactif Python :

import nltk
nltk.download('punkt')

2. Préparez le modèle ChatGPT
OpenAI fournit un modèle ChatGPT pré-entraîné, que nous pouvons télécharger et utiliser directement. Tout d’abord, créez un compte sur le site Web OpenAI et obtenez une clé API. Ensuite, utilisez le code suivant pour enregistrer la clé dans une variable d'environnement :

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key"

Ensuite, nous pouvons utiliser le SDK Python fourni par OpenAI pour appeler le modèle ChatGPT. L'exemple de code est le suivant :

import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]
)

answer = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer)

Dans cet exemple, nous envoyons une question et une réponse au modèle et attendons que le modèle génère une réponse. Enfin, nous extrayons la meilleure réponse de la réponse et l’imprimons.

3. Créez le code back-end du chatbot
Ce qui précède n'est qu'un exemple simple. Nous pouvons le combiner avec le framework Flask de Python pour créer un chatbot de questions-réponses complet. Tout d'abord, vous devez installer la bibliothèque Flask :

pip install flask

Ensuite, nous créons un fichier Python nommé "app.py" et écrivons le code suivant :

from flask import Flask, render_template, request
import openai

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return render_template("home.html")

@app.route("/get_response", methods=["POST"])
def get_response():
    user_message = request.form["user_message"]
    chat_history = session["chat_history"]

    chat_history.append({"role": "user", "content": user_message})

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=chat_history
    )

    assistant_message = response['choices'][0]['message']['content']
    chat_history.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})

    session["chat_history"] = chat_history

    return {"message": assistant_message}


if __name__ == "__main__":
    app.secret_key = 'supersecretkey'
    app.run(debug=True)

Le code ci-dessus utilise le framework Flask pour créer une application Web simple. Lorsqu'un utilisateur envoie un message, l'application envoie une requête au modèle ChatGPT et renvoie une réponse générée par le modèle. De cette façon, nous pouvons interagir avec le chatbot via le navigateur.

Conclusion :
Cet article explique les étapes de base pour créer un chatbot de questions-réponses intelligent à l'aide de Python et ChatGPT, et fournit des exemples de code avec contexte. En combinant Python et ChatGPT, nous pouvons créer un chatbot capable de mener des conversations et de répondre aux questions en toute fluidité. À l’avenir, avec les progrès de la technologie de l’intelligence artificielle, les chatbots joueront un rôle plus important dans de nombreux domaines, comme le service client, l’apprentissage des langues, etc.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!