


Gabungan ChatGPT dan Python: amalan terbaik untuk membangunkan sistem perbualan pintar
Gabungan ChatGPT dan Python: amalan terbaik untuk membangunkan sistem dialog pintar, contoh kod khusus diperlukan
Pengenalan: #🎜🎜 Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan, sistem dialog pintar telah menjadi salah satu tempat yang membimbangkan. ChatGPT, sebagai model penjanaan dialog berdasarkan pembelajaran mendalam, telah mencapai hasil yang luar biasa dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Walau bagaimanapun, masih terdapat beberapa cabaran untuk membangunkan sistem dialog yang benar-benar pintar dan menerapkannya dalam senario dunia sebenar. Artikel ini akan memperkenalkan amalan terbaik untuk membangunkan sistem dialog pintar menggunakan bahasa pengaturcaraan Python digabungkan dengan ChatGPT, dan memberikan contoh kod khusus.
- Penyediaan data
- Membangunkan sistem dialog pintar memerlukan sejumlah besar data latihan. Dalam contoh ini, kami akan memilih domain khusus untuk membina sistem dialog bagi meningkatkan keupayaan sistem untuk memahami topik tertentu. Anda boleh menggunakan set data sumber terbuka atau membuat set data perbualan anda sendiri. Set data perbualan harus mengandungi pasangan soalan-jawapan, serta maklumat tentang konteks perbualan. Di sini, kami mengambil chatbot sebagai contoh, menggunakan set data perbualan yang telah disediakan terlebih dahulu.
# 导入相关库 import json # 读取对话数据集 def read_dialogues(file_path): dialogues = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: dialogue = json.loads(line) dialogues.append(dialogue) return dialogues # 调用函数读取对话数据集 dialogues = read_dialogues('dialogues.json')
- latihan model
- Selepas penyediaan data selesai, kita perlu menggunakan model ChatGPT untuk melatih set data. Di sini kami menggunakan perpustakaan Transformers yang disediakan oleh Hugging Face untuk membina dan melatih model ChatGPT.
# 导入相关库 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, TrainingArguments, Trainer # 初始化模型和Tokenizer model_name = "gpt2" model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name) # 将对话数据转换为模型可接受的格式 def preprocess_dialogues(dialogues): inputs = [] labels = [] for dialogue in dialogues: conversation = dialogue['conversation'] for i in range(1, len(conversation), 2): inputs.append(conversation[i-1]) labels.append(conversation[i]) return inputs, labels # 调用函数转换对话数据 inputs, labels = preprocess_dialogues(dialogues) # 将对话数据转换为模型输入编码 inputs_encoded = tokenizer.batch_encode_plus(inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") labels_encoded = tokenizer.batch_encode_plus(labels, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") # 训练参数配置 training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=5, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=100 ) # 定义Trainer并进行模型训练 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=inputs_encoded['input_ids'], eval_dataset=labels_encoded['input_ids'] ) # 开始训练模型 trainer.train()
- pengerahan model
- Selepas latihan model selesai, kita perlu menggunakan model ke sistem dialog sebenar. Di sini, kami menggunakan Flask untuk membina aplikasi web ringkas yang berinteraksi dengan model ChatGPT melalui antara muka HTTP.
# 导入相关库 from flask import Flask, request, jsonify # 初始化Flask应用 app = Flask(__name__) # 定义路由 @app.route("/chat", methods=["POST"]) def chat(): # 获取请求的对话内容 conversation = request.json["conversation"] # 对话内容转换为模型输入编码 inputs_encoded = tokenizer.batch_encode_plus(conversation, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") # 使用训练好的模型生成对话回复 outputs_encoded = model.generate(inputs_encoded['input_ids']) # 对话回复解码为文本 outputs = tokenizer.batch_decode(outputs_encoded, skip_special_tokens=True) # 返回对话回复 return jsonify({"reply": outputs[0]}) # 启动Flask应用 if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
Artikel ini memperkenalkan amalan terbaik untuk membangunkan sistem dialog pintar menggunakan bahasa pengaturcaraan Python digabungkan dengan ChatGPT, dan memberikan contoh kod khusus. Melalui tiga langkah penyediaan data, latihan model dan penggunaan model, kami boleh membina sistem dialog pintar dengan fungsi yang agak lengkap. Walau bagaimanapun, untuk sistem dialog yang kompleks, isu seperti penjejakan keadaan dialog, pengurusan dialog dan pengecaman niat juga perlu dipertimbangkan, yang akan berada di luar skop artikel ini. Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit rujukan dan panduan untuk pembangun sistem dialog untuk membantu mereka membina sistem dialog pintar yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Gabungan ChatGPT dan Python: amalan terbaik untuk membangunkan sistem perbualan pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Tidak ada gaji mutlak untuk pemaju Python dan JavaScript, bergantung kepada kemahiran dan keperluan industri. 1. Python boleh dibayar lebih banyak dalam sains data dan pembelajaran mesin. 2. JavaScript mempunyai permintaan yang besar dalam perkembangan depan dan stack penuh, dan gajinya juga cukup besar. 3. Faktor mempengaruhi termasuk pengalaman, lokasi geografi, saiz syarikat dan kemahiran khusus.

Walaupun berbeza dan berbeza berkaitan dengan perbezaan, ia digunakan secara berbeza: berbeza (kata sifat) menggambarkan keunikan perkara itu sendiri dan digunakan untuk menekankan perbezaan antara perkara; Berbeza (kata kerja) mewakili tingkah laku atau keupayaan perbezaan, dan digunakan untuk menggambarkan proses diskriminasi. Dalam pengaturcaraan, berbeza sering digunakan untuk mewakili keunikan unsur -unsur dalam koleksi, seperti operasi deduplikasi; Berbeza dicerminkan dalam reka bentuk algoritma atau fungsi, seperti membezakan ganjil dan bahkan nombor. Apabila mengoptimumkan, operasi yang berbeza harus memilih algoritma dan struktur data yang sesuai, sementara operasi yang berbeza harus mengoptimumkan perbezaan antara kecekapan logik dan memberi perhatian untuk menulis kod yang jelas dan mudah dibaca.

Halaman H5 perlu dikekalkan secara berterusan, kerana faktor -faktor seperti kelemahan kod, keserasian pelayar, pengoptimuman prestasi, kemas kini keselamatan dan peningkatan pengalaman pengguna. Kaedah penyelenggaraan yang berkesan termasuk mewujudkan sistem ujian lengkap, menggunakan alat kawalan versi, kerap memantau prestasi halaman, mengumpul maklum balas pengguna dan merumuskan pelan penyelenggaraan.

! X Memahami! X adalah bukan operator logik dalam bahasa C. Ia booleans nilai x, iaitu, perubahan benar kepada perubahan palsu, palsu kepada benar. Tetapi sedar bahawa kebenaran dan kepalsuan dalam C diwakili oleh nilai berangka dan bukannya jenis Boolean, bukan sifar dianggap sebagai benar, dan hanya 0 dianggap sebagai palsu. Oleh itu ,! X memperkatakan nombor negatif sama seperti nombor positif dan dianggap benar.

Tiada fungsi jumlah terbina dalam dalam C untuk jumlah, tetapi ia boleh dilaksanakan dengan: menggunakan gelung untuk mengumpul unsur-unsur satu demi satu; menggunakan penunjuk untuk mengakses dan mengumpul unsur -unsur satu demi satu; Untuk jumlah data yang besar, pertimbangkan pengiraan selari.

Bagaimana untuk mendapatkan data dinamik 58.com halaman kerja semasa merangkak? Semasa merangkak halaman kerja 58.com menggunakan alat crawler, anda mungkin menghadapi ...

PS "Memuatkan" Masalah disebabkan oleh akses sumber atau masalah pemprosesan: Kelajuan bacaan cakera keras adalah perlahan atau buruk: Gunakan CrystaldiskInfo untuk memeriksa kesihatan cakera keras dan menggantikan cakera keras yang bermasalah. Memori yang tidak mencukupi: Meningkatkan memori untuk memenuhi keperluan PS untuk imej resolusi tinggi dan pemprosesan lapisan kompleks. Pemandu kad grafik sudah lapuk atau rosak: Kemas kini pemandu untuk mengoptimumkan komunikasi antara PS dan kad grafik. Laluan fail terlalu panjang atau nama fail mempunyai aksara khas: Gunakan laluan pendek dan elakkan aksara khas. Masalah PS sendiri: Pasang semula atau membaiki pemasang PS.

Menyalin dan menampal kod itu tidak mustahil, tetapi ia harus dirawat dengan berhati -hati. Ketergantungan seperti persekitaran, perpustakaan, versi, dan lain -lain dalam kod mungkin tidak sepadan dengan projek semasa, mengakibatkan kesilapan atau hasil yang tidak dapat diramalkan. Pastikan untuk memastikan konteksnya konsisten, termasuk laluan fail, perpustakaan bergantung, dan versi Python. Di samping itu, apabila menyalin dan menampal kod untuk perpustakaan tertentu, anda mungkin perlu memasang perpustakaan dan kebergantungannya. Kesalahan biasa termasuk kesilapan laluan, konflik versi, dan gaya kod yang tidak konsisten. Pengoptimuman prestasi perlu direka semula atau direkodkan mengikut tujuan asal dan kekangan Kod. Adalah penting untuk memahami dan debug kod yang disalin, dan jangan menyalin dan tampal secara membuta tuli.
