Cách xây dựng chatbot của riêng bạn

Chúng tôi bắt đầu bằng cách tạo một tệp mà chúng tôi sẽ sử dụng để tải xuống mô hình. Để giúp chúng tôi, chúng tôi sử dụng Mặt ôm, một thư viện python cung cấp nhiều mô hình NLP chất lượng cao khác nhau.

Sau đó, chúng tôi tạo một lớp python mà chúng tôi sẽ sử dụng để xử lý logic từ việc chuyển đổi văn bản tiếng Anh sang tạo mã thông báo Word mà chúng tôi sẽ sử dụng làm đầu vào cho mô hình của mình.

Sau đó chúng tôi xây dựng một bình API có hai điểm cuối, một để kiểm tra xem dịch vụ có hoạt động hay không và một để tích hợp với chatbot của chúng tôi.

Cuối cùng, chúng tôi tạo một Dockerfile mà khi được xây dựng sẽ tải xuống trước mô hình trò chuyện để khi chúng tôi gửi yêu cầu tới API, nó có thể phản hồi nhanh chóng, thay vì tải lại mô hình mỗi lần. Điều này sẽ cải thiện đáng kể hiệu suất của bot của chúng tôi. Để lưu trữ API, chúng tôi sử dụng gunicorn làm máy chủ wsgi mà không cần khung máy chủ web bổ sung.

Các bước từ chạy mô hình của bạn trên máy cục bộ đến chạy mô hình trong sản xuất có thể gây khó khăn. Tuy nhiên, một số dịch vụ đã thực hiện bước này dễ dàng hơn rất nhiều trong những năm gần đây.

Chúng tôi sẽ làm việc với Google Cloud chạy cho dự án này. Nền tảng “không có máy chủ” của Google, tôi không thích từ không có máy chủ vì tất nhiên phải có một máy chủ chạy mã, nhưng nó không có máy chủ theo nghĩa là nó không lưu bất kỳ dữ liệu khách hàng nào từ phiên này sang phiên khác và điều đó chúng tôi nhận được bất kỳ máy chủ nào có sẵn tại bất kỳ thời điểm nào.

1. Báo cáo Xu hướng Chatbot năm 2021

2. 4 NÊN và 3 KHÔNG NÊN để Đào tạo Mô hình Chatbot NLP

3. Concierge Bot: Xử lý nhiều Chatbots từ một màn hình trò chuyện

4. Một hệ thống chuyên gia: Conversational AI Vs Chatbots

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