So erstellen Sie Ihren eigenen Chatbot

Wir beginnen mit der Erstellung einer Datei, mit der wir das Modell herunterladen. Um uns zu helfen, verwenden wir Umarmendes Gesicht, eine Python-Bibliothek, die verschiedene hochwertige NLP-Modelle bereitstellt.

Dann erstellen wir eine Python-Klasse, die wir verwenden, um die Logik von der Konvertierung unseres englischen Textes zu handhaben, um unsere Wort-Token zu erstellen, die wir als Eingaben für unser Modell verwenden werden.

Wir bauen dann eine Flasche API mit zwei Endpunkten, einer zur Überprüfung, ob der Dienst funktioniert, und einer zur Integration in unseren Chatbot.

Schließlich generieren wir eine Docker-Datei, die beim Erstellen das Chat-Modell vorab herunterlädt, sodass beim Senden einer Anfrage an unsere API schnelle Antworten erfolgen können, anstatt das Modell jedes Mal neu zu laden. Dies wird die Leistung unseres Bots drastisch verbessern. Um die API zu hosten, verwenden wir gunicorn als unseren wsgi-Server ohne zusätzliches Webserver-Framework.

Die Schritte von der Ausführung Ihres Modells auf Ihrem lokalen Computer bis zur Ausführung in der Produktion können entmutigend sein. Mehrere Dienste haben diesen Schritt in den letzten Jahren jedoch viel einfacher gemacht.

Wir werden mit arbeiten Google Cloud Run für dieses Projekt. Googles "Serverless" -Plattform, ich mag das Wort "Serverless" nicht, da es natürlich einen Server geben muss, auf dem der Code ausgeführt wird, aber es ist serverlos in dem Sinne, dass keine Client-Daten von einer Sitzung zu einer anderen Sitzung gespeichert werden Wir bekommen jeden Server, der zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbar ist.

1. Chatbot-Trendbericht 2021

2. 4 DOs und 3 DON'Ts zum Trainieren eines Chatbot-NLP-Modells

3. Concierge-Bot: Behandeln Sie mehrere Chatbots von einem Chat-Bildschirm aus

4. Ein Expertensystem: Conversational AI Vs Chatbots

Source: https://chatbotslife.com/how-to-build-your-own-chatbot-f5848ebcba8d?source=rss—-a49517e4c30b—4