Gabungan ChatGPT dan Python: membina chatbot cadangan pintar
Abstrak:
Perkembangan pesat teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dan kecerdasan buatan telah menjadikan chatbots satu realiti. Artikel ini akan memperkenalkan cara membina chatbot pengesyoran pintar menggunakan model ChatGPT OpenAI dan bahasa pengaturcaraan Python. Kami akan meneroka kelebihan menggunakan chatbots untuk menyediakan maklumat dan perkhidmatan yang komprehensif, dan menyediakan beberapa contoh kod praktikal untuk membantu pembaca membina chatbot mereka sendiri.
1. Pengenalan
Bot sembang ialah pembantu maya yang boleh mensimulasikan dan menjawab perbualan manusia. Ia boleh digunakan dalam pelbagai senario, termasuk menyediakan maklumat, menyelesaikan masalah, memberikan nasihat dan menghiburkan. Apabila teknologi pemprosesan bahasa semula jadi semakin maju, chatbots menjadi semakin pintar, mampu menjalankan perbualan yang lebih kompleks dan semula jadi dengan pengguna.
2. Pengenalan kepada ChatGPT
ChatGPT ialah model penjanaan bahasa semula jadi yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia dilatih pada sejumlah besar data teks dan boleh menjana tindak balas bahasa semula jadi yang koheren. Berbanding dengan chatbots tradisional, ChatGPT mempunyai pemahaman konteks dan kesedaran konteks yang lebih baik, menjadikan perbualan lebih lancar dan lebih semula jadi.
3 Gunakan Python untuk melaksanakan chatbot
Untuk membina chatbot cadangan pintar, kita boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan Python digabungkan dengan model ChatGPT. Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara menggunakan ChatGPT untuk menjana respons:
import openai openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-001", prompt="你好,我是你的虚拟助手。请问有什么可以帮助你的?", max_tokens=100, temperature=0.7, n=1, stop=None, temperature=0.7 ) reply = response.choices[0].text.strip() print(reply)
Dalam contoh ini, kami menggunakan perpustakaan Python OpenAI untuk memanggil model ChatGPT. Mula-mula, kami menyediakan kunci API OpenAI. Kemudian, kami menggunakan fungsi openai.Completion.create
untuk membuat permintaan penyiapan, di mana parameter enjin
menentukan model ChatGPT untuk digunakan dan prompt< Parameter /code> ditetapkan Pada permulaan perbualan, parameter <code>max_tokens
mengehadkan panjang balasan yang dijana. openai.Completion.create
函数创建一个完成请求,其中engine
参数指定了要使用的ChatGPT模型,prompt
参数设置了对话的开始,max_tokens
参数限制了生成回复的长度。
四、智能推荐功能
除了生成文本回复,我们还可以使用Python编程语言为聊天机器人添加智能推荐功能。例如,在用户提问时,聊天机器人可以根据用户的兴趣和需求进行相关内容的推荐。
以下是一个简单的代码示例,展示了如何基于用户的兴趣推荐相关文章:
import requests def recommend_articles(user_interest): response = requests.get(f"https://api.example.com/articles?interest={user_interest}") articles = response.json() if len(articles) > 0: return articles[0] else: return "抱歉,没有找到相关文章。" user_interest = input("请输入你的兴趣:") recommendation = recommend_articles(user_interest) print(recommendation)
在这个示例中,我们定义了一个recommend_articles
Selain menjana balasan teks, kami juga boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk menambah fungsi pengesyoran pintar pada chatbot. Sebagai contoh, apabila pengguna bertanya soalan, chatbot boleh mengesyorkan kandungan yang berkaitan berdasarkan minat dan keperluan pengguna.
recommend_articles
yang menerima minat pengguna sebagai input , dan menggunakan API untuk mendapatkan senarai artikel berkaitan. Jika artikel berkaitan ditemui, fungsi mengembalikan artikel pertama dalam senarai, jika tidak, ia mengembalikan mesej bahawa tiada artikel berkaitan ditemui. 🎜🎜5. Kesimpulan🎜Dengan menggabungkan model ChatGPT dan bahasa pengaturcaraan Python, kami boleh membina chatbot cadangan pintar yang boleh memberikan maklumat dan perkhidmatan yang komprehensif. Artikel ini memperkenalkan prinsip asas ChatGPT dan menyediakan contoh kod untuk menjana balasan dan pengesyoran pintar untuk membantu pembaca membina chatbot mereka sendiri. Chatbots mempunyai potensi aplikasi yang besar dan boleh memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang dan senario. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Gabungan ChatGPT dan Python: membina chatbot cadangan pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!