Cara membuat chatbot Anda sendiri

Kita mulai dengan membuat file yang akan kita gunakan untuk mendownload model. Untuk membantu kami, kami menggunakan Wajah berpelukan, perpustakaan python yang menyediakan berbagai model NLP berkualitas tinggi.

Kemudian kita membuat kelas python yang akan kita gunakan untuk menangani logika dari mengubah teks bahasa Inggris menjadi membuat token kata yang akan kita gunakan sebagai input untuk model kita.

Kami kemudian membangun a Labu API dengan dua titik akhir, satu untuk memeriksa apakah layanan berfungsi dan satu lagi untuk berintegrasi dengan chatbot kami.

Terakhir, kami membuat Dockerfile yang saat dibuat akan mengunduh model obrolan terlebih dahulu sehingga saat kami mengirimkan permintaan ke API kami, ia dapat membuat respons cepat, alih-alih memuat ulang model setiap saat. Ini akan meningkatkan kinerja bot kita secara drastis. Untuk meng-host API kami menggunakan gunicorn sebagai server wsgi kami tanpa kerangka server web tambahan.

Langkah-langkah mulai dari menjalankan model di mesin lokal hingga menjalankannya dalam produksi bisa jadi terlihat menakutkan. Namun beberapa layanan telah melakukan langkah ini dengan lebih mudah dalam beberapa tahun terakhir.

Kami akan bekerja sama menjalankan Google Cloud untuk proyek ini. Platform "tanpa server" Google, saya tidak suka kata tanpa server karena tentu saja harus ada server yang menjalankan kodenya, tetapi ini tanpa server dalam arti tidak menyimpan data klien apa pun dari sesi ke sesi lain dan itu kami mendapatkan server apa pun yang tersedia pada waktu tertentu.

1. Laporan Tren Chatbot 2021

2. 4 DO dan 3 DON'T untuk Melatih Model Chatbot NLP

3. Bot Concierge: Menangani Beberapa Chatbots dari Satu Layar Obrolan

4. Sistem pakar: AI Percakapan Vs Chatbots

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