Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan pengurusan dialog berbilang pusingan

Cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan pengurusan dialog berbilang pusingan

Oct 24, 2023 am 11:34 AM
python chatgpt Pengurusan dialog berbilang giliran

Cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan pengurusan dialog berbilang pusingan

Cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk mencapai pengurusan dialog pelbagai pusingan

Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, Chatbot (chatbot) telah menjadi bahagian penting dalam pelbagai aplikasi. Dialog berbilang pusingan ialah isu utama dalam Chatbot, yang memerlukan Chatbot dapat memahami berbilang pertuturan berturut-turut pengguna dan memberikan respons yang betul. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan ChatGPT (model penjanaan sembang berasaskan GPT) dan bahasa Python untuk melaksanakan pengurusan dialog berbilang pusingan, dan menyediakan contoh kod khusus.

1. Pengenalan kepada ChatGPT
ChatGPT ialah model penjanaan sembang berdasarkan GPT-3 (model pra-latihan generatif) yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia boleh diperhalusi dengan contoh perbualan untuk belajar menjana respons yang serupa dengan perbualan manusia. ChatGPT boleh digunakan untuk menyediakan Chatbot dengan keupayaan penjanaan dialog yang berkuasa.

2. Prinsip pengurusan dialog berbilang pusingan
Matlamat pengurusan dialog berbilang pusingan adalah untuk memastikan Chatbot sentiasa relevan dalam ucapan berterusan pengguna dan menjana balasan yang munasabah. Pendekatan biasa ialah menggunakan model stateful. Model menjana respons dalam setiap pusingan perbualan dengan merakam maklumat kontekstual dan mengambil perbualan sebelumnya sebagai input.

Secara khusus, proses pengurusan dialog berbilang pusingan termasuk langkah berikut:

  1. Mulakan keadaan Chatbot: Pada permulaan perbualan, Chatbot perlu memulakan keadaannya, termasuk sejarah perbualan dan maklumat lain yang diperlukan.
  2. Terima input pengguna: Chatbot menerima input daripada pengguna dan menambahkannya pada sejarah perbualan.
  3. Jana balasan: Gunakan model ChatGPT untuk menjana balasan dengan mengambil sejarah perbualan sebagai input.
  4. Kemas kini Sejarah Perbualan: Tambahkan balasan yang dijana pada sejarah perbualan.
  5. Ulang langkah 2-4 sehingga syarat akhir dipenuhi.

3 Gunakan Python untuk melaksanakan pengurusan dialog berbilang pusingan
Berikut ialah contoh kod untuk menggunakan bahasa Python untuk melaksanakan pengurusan dialog berbilang pusingan:

import openai

openai.api_key = 'your_api_key'

def initialize_chatbot_state():
    # 初始化Chatbot状态
    chatbot_state = {
        'dialogue_history': []
    }
    return chatbot_state

def generate_reply(chatbot_state, user_input):
    # 将用户输入添加到对话历史
    chatbot_state['dialogue_history'].append(user_input)
    
    # 使用ChatGPT生成回复
    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-003',
        prompt=' '.join(chatbot_state['dialogue_history']),
        max_tokens=50,
        temperature=0.7,
        n = 1,
        stop = None
    )
    
    # 更新对话历史
    chatbot_state['dialogue_history'].append(response.choices[0].text.strip())
    
    # 返回生成的回复
    return response.choices[0].text.strip()

def main():
    # 初始化Chatbot状态
    chatbot_state = initialize_chatbot_state()
    
    while True:
        # 接收用户输入
        user_input = input("用户:")
        
        # 生成回复
        reply = generate_reply(chatbot_state, user_input)
        
        # 打印回复
        print("Chatbot:", reply)
        
        # 结束条件判断
        if user_input == "结束":
            break

if __name__ == "__main__":
    main()
Salin selepas log masuk

Kod ini melaksanakan interaksi dialog mudah dengan memanggil model ChatGPT OpenAI. Dalam fungsi utama, kami menggunakan fungsi initialize_chatbot_state untuk memulakan keadaan Chatbot dan menjana balasan melalui fungsi generate_reply. Perbualan berlangsung dengan menggelung interaksi sehingga pengguna memasuki "tamat".

Kesimpulan:
Dengan menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan pengurusan dialog pelbagai pusingan, kami boleh membina Chatbot dengan keupayaan penjanaan dialog. Ini menyediakan alatan berkuasa dan sokongan teknikal untuk pelbagai senario aplikasi (seperti perkhidmatan pelanggan, pembantu pintar, dll.). Saya harap pengenalan dan kod contoh dalam artikel ini dapat membantu anda melaksanakan pengurusan dialog berbilang pusingan dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk melaksanakan pengurusan dialog berbilang pusingan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Apr 08, 2025 pm 06:12 PM

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Apr 08, 2025 pm 09:39 PM

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Apr 09, 2025 pm 03:09 PM

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Cara memulakan pelayan dengan redis Cara memulakan pelayan dengan redis Apr 10, 2025 pm 08:12 PM

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Cara Membaca Gilir Redis Cara Membaca Gilir Redis Apr 10, 2025 pm 10:12 PM

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

See all articles