Kako zgraditi lastnega klepetalnico

Začnemo z ustvarjanjem datoteke, ki jo bomo uporabili za prenos modela. Da bi nam pomagali, uporabljamo Objemni obraz, knjižnica python, ki ponuja različne visokokakovostne modele NLP.

Nato ustvarimo razred python, ki ga bomo uporabili za obravnavo logike pretvorbe našega angleškega besedila v ustvarjanje naših besednih žetonov, ki jih bomo uporabili kot vhodne podatke za naš model.

Nato zgradimo a Bučko API z dvema končnima točkama, eno za preverjanje, ali storitev deluje, in eno za integracijo z našim chatbotom.

Nazadnje ustvarimo datoteko Docker, ki bo ob gradnji vnaprej prenesla model klepeta, tako da lahko, ko pošljemo zahtevo našemu API-ju, hitro odgovori, namesto da vsakič znova naloži model. To bo drastično izboljšalo delovanje našega bota. Za gostovanje API-ja uporabljamo gunicorn kot strežnik wsgi brez dodatnega ogrodja spletnega strežnika.

Koraki od zagona vašega modela na vašem lokalnem računalniku do njegovega delovanja v produkciji so lahko zastrašujoči. Vendar je več storitev v zadnjih letih naredilo ta korak veliko lažje.

Delali bomo z google cloud run za ta projekt. Googlova platforma »brez strežnika«, beseda brez strežnika mi ni všeč, saj seveda mora obstajati strežnik, ki izvaja kodo, vendar je brez strežnika v smislu, da ne shranjuje nobenih podatkov odjemalca iz seje v drugo sejo in da dobimo kateri koli strežnik, ki je v danem trenutku na voljo.

1. Poročilo o trendih Chatbot 2021

2. 4 DO in 3 NE, za usposabljanje modela chatbot NLP

3. Concierge Bot: Upravljajte več klepetalnic z enega zaslona klepeta

4. Strokovni sistem: pogovorni AI Vs Chatbots

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