このチュートリアルでは、Python と OpenAI API を使用して生成 AI チャットボットを作成する手順を説明します。コンテキストを維持し、役立つ応答を提供しながら、自然な会話を行うことができるチャットボットを構築します。
まず、開発環境をセットアップしましょう。新しい Python プロジェクトを作成し、必要な依存関係をインストールします。
pip install openai python-dotenv streamlit
私たちのチャットボットはクリーンなモジュール構造になります:
chatbot/ ├── .env ├── app.py ├── chat_handler.py └── requirements.txt
chat_handler.py のコア チャットボット ロジックから始めましょう:
import openai from typing import List, Dict import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() class ChatBot: def __init__(self): openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") self.conversation_history: List[Dict[str, str]] = [] self.system_prompt = """You are a helpful AI assistant. Provide clear, accurate, and engaging responses while maintaining a friendly tone.""" def add_message(self, role: str, content: str): self.conversation_history.append({"role": role, "content": content}) def get_response(self, user_input: str) -> str: # Add user input to conversation history self.add_message("user", user_input) # Prepare messages for API call messages = [{"role": "system", "content": self.system_prompt}] + \ self.conversation_history try: # Make API call to OpenAI response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages, max_tokens=1000, temperature=0.7 ) # Extract and store assistant's response assistant_response = response.choices[0].message.content self.add_message("assistant", assistant_response) return assistant_response except Exception as e: return f"An error occurred: {str(e)}"
次に、app.py で Streamlit を使用して簡単な Web インターフェイスを作成しましょう。
import streamlit as st from chat_handler import ChatBot def main(): st.title("? AI Chatbot") # Initialize session state if "chatbot" not in st.session_state: st.session_state.chatbot = ChatBot() # Chat interface if "messages" not in st.session_state: st.session_state.messages = [] # Display chat history for message in st.session_state.messages: with st.chat_message(message["role"]): st.write(message["content"]) # Chat input if prompt := st.chat_input("What's on your mind?"): # Add user message to chat history st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt}) with st.chat_message("user"): st.write(prompt) # Get bot response response = st.session_state.chatbot.get_response(prompt) # Add assistant response to chat history st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response}) with st.chat_message("assistant"): st.write(response) if __name__ == "__main__": main()
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
streamlit run app.py
この実装は、基本的だが機能的な生成型 AI チャットボットを示しています。モジュール設計により、特定のニーズに基づいて拡張やカスタマイズが簡単になります。この例では OpenAI の API を使用していますが、同じ原則を他の言語モデルや API にも適用できます。
チャットボットを導入するときは、次の点を考慮する必要があることに注意してください。
以上がシンプルな生成 AI チャットボットの構築: 実践ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。