Как создать собственного чат-бота

Начнем с создания файла, который мы будем использовать для загрузки модели. Чтобы помочь нам, мы используем Обнимающее лицо, библиотека Python, которая предоставляет различные высококачественные модели НЛП.

Затем мы создаем класс python, который будем использовать для обработки логики преобразования нашего английского текста в токены слов, которые мы будем использовать в качестве входных данных для нашей модели.

Затем мы строим Колба API с двумя конечными точками, одна для проверки работы сервиса, а другая для интеграции с нашим чат-ботом.

Наконец, мы генерируем Dockerfile, который при создании предварительно загружает модель чата, чтобы при отправке запроса в наш API он мог быстро отвечать, вместо того, чтобы перезагружать модель каждый раз. Это значительно улучшит производительность нашего бота. Для размещения API мы используем gunicorn в качестве нашего сервера wsgi без дополнительной инфраструктуры веб-сервера.

Шаги от запуска вашей модели на локальном компьютере до запуска в производство могут показаться пугающими. Однако в последние годы некоторые службы сделали этот шаг намного проще.

Мы будем работать с Google Cloud Run для этого проекта. В Googles «бессерверная» платформа, мне не нравится слово «безсерверная», поскольку, конечно, должен быть сервер, на котором выполняется код, но она бессерверная в том смысле, что не сохраняет никаких клиентских данных из сеанса в другой сеанс и что мы получаем любой сервер, доступный в любой момент времени.

1. Отчет о тенденциях развития чат-ботов за 2021 год

2. 4 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ и 3 НЕОБХОДИМЫХ ПРИМЕНЕНИЯ при обучении модели НЛП чат-бота

3. Консьерж-бот: управление несколькими чат-ботами с одного экрана чата.

4. Экспертная система: разговорный ИИ против чат-ботов.

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