ChatGPT と Python の組み合わせ: インテリジェントな Q&A チャットボットの構築

ChatGPT と Python の組み合わせ: インテリジェントな質問と回答のチャットボットの構築

はじめに:
人工知能テクノロジーの継続的な発展により、チャットボットは人々のものになりました。日常生活は不可欠な部分です。 ChatGPT は、OpenAI によって開発された高度な自然言語処理モデルで、スムーズで状況に応じたテキスト応答を生成します。強力なプログラミング言語である Python を使用して、チャットボットのバックエンド コードを作成し、ChatGPT と統合できます。この記事では、Python と ChatGPT を使用してインテリジェントな質問と回答のチャットボットを構築する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. 必要なライブラリをインストールして構成する
まず、OpenAI の GPT モデル ライブラリや自然言語ツールキット NLTK など、Python の関連ライブラリをインストールする必要があります。 pip コマンドを使用してインストールできます。

pip install openai nltk

インストールが完了したら、NLTK に必要なリソースをダウンロードする必要もあります。 Python インタラクティブ環境で次のコードを実行します:

import nltk
nltk.download('punkt')

2. ChatGPT モデルを準備する
OpenAI は、ダウンロードして直接使用できる事前トレーニング済みの ChatGPT モデルを提供します。まずはOpenAIのWebサイトにアカウントを登録し、APIキーを取得します。次に、次のコードを使用してキーを環境変数に保存します。

import os

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

次に、OpenAI が提供する Python SDK を使用して ChatGPT モデルを呼び出すことができます。サンプル コードは次のとおりです。

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)

この例では、質問と回答をモデルに送信し、モデルが応答を生成するのを待ちます。最後に、応答から最良の回答を抽出して出力します。

3. チャットボットのバックエンド コードの構築
上記は単なる例であり、Python の Flask フレームワークと組み合わせて、完全な Q&A チャットボットを構築できます。まず、Flask ライブラリをインストールする必要があります:

pip install flask

次に、「app.py」という名前の Python ファイルを作成し、次のコードを記述します:

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)

上記のコードは、 Flask フレームワーク シンプルな Web アプリケーション。ユーザーがメッセージを送信すると、アプリケーションは ChatGPT モデルにリクエストを送信し、モデルによって生成された応答を返します。このようにして、ブラウザを通じてチャットボットと対話できます。

結論:
この記事では、Python と ChatGPT を使用してインテリジェントな Q&A チャットボットを構築する方法の基本手順を説明し、コンテキスト付きのコード例を示します。 PythonとChatGPTを組み合わせることで、スムーズに会話や質問に回答できるチャットボットを作成できます。今後、人工知能技術の進歩に伴い、チャットボットは顧客サービスや語学学習など、さまざまな分野で活躍することになるでしょう。

以上がChatGPT と Python の組み合わせ: インテリジェントな Q&A チャットボットの構築の詳細内容です。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。