مع تزايد شعبية المساعدين الصوتيين في حياتنا اليومية ، تبحث الشركات عن طرق للاستفادة من هذه التكنولوجيا لتحسين خدمة العملاء وأتمتة التفاعلات. يعد GPT أحد الأدوات القوية لتحسين تفاعلات المساعد الصوتي ، وهو نموذج لغوي تم تطويره بواسطة OpenAI يمكنه إنشاء نص يشبه الإنسان. في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيفية استخدام GPT مع المساعدات الصوتية الشهيرة مثل Alexa و Google Assistant.
طريقة استخدام GPT مع المساعدات الصوتية الشهيرة
- Alexa هو مساعد صوتي تم تطويره بواسطة Amazon ويعمل على تشغيل Amazon Echo والأجهزة الأخرى التي تدعم Alexa. لاستخدام GPT مع Alexa ، يمكنك الاستفادة من Alexa Skills Kit (ASK) لإنشاء مهارات مخصصة يمكنها إنشاء استجابات نصية شبيهة بالبشر باستخدام GPT.
- لاستخدام GPT مع ASK ، ستحتاج إلى إنشاء وظيفة Lambda يمكنها تلقي مدخلات المستخدم وإدخالها في نموذج GPT وإرجاع النص الذي تم إنشاؤه كرد على المستخدم. فيما يلي مثال لكيفية تحديد دالة Lambda في ASK لاستخدام GPT:
import boto3
from transformers import pipeline
generator = pipeline(‘text-generation’, model=’gpt2′)
def lambda_handler(event, context):
user_input = event[‘request’][‘intent’][‘slots’][‘Input’][‘value’]
generated_text = generator(user_input, max_length=100)[0][‘generated_text’]
return {
“version”: “1.0”,
“response”: {
“outputSpeech”: {
“type”: “PlainText”,
“text”: generated_text
},
“shouldEndSession”: True
}
}
- Google Assistant هو مساعد صوتي تم تطويره بواسطة Google ويعمل على تشغيل مجموعة من الأجهزة ، بما في ذلك Google Home و Android smartphones. لاستخدام GPT مع مساعد Google ، يمكنك الاستفادة من النظام الأساسي Dialogflow لإنشاء تفاعلات روبوت محادثة مخصصة يمكنها إنشاء استجابات نصية شبيهة بالبشر باستخدام GPT.
- لاستخدام GPT مع Dialogflow ، ستحتاج إلى إنشاء خطاف ويب يمكنه تلقي مدخلات المستخدم وإدخالها في نموذج GPT وإرجاع النص الذي تم إنشاؤه كرد على المستخدم. فيما يلي مثال لكيفية تحديد خطاف الويب في Dialogflow لاستخدام GPT:
import dialogflow
import requests
generator_url = ‘https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions’
def generate_response(user_input):
headers = {
‘Content-Type’: ‘application/json’,
‘Authorization’: ‘Bearer API_KEY’
}
data = {
‘prompt’: user_input,
‘max_tokens’: 100,
‘temperature’: 0.7,
‘stop’: ‘’
}
response = requests.post(generator_url, headers=headers, json=data)
return response.json()[‘choices’][0][‘text’]
def webhook(request):
req = request.get_json(force=True)
user_input = req[‘queryResult’][‘queryText’]
generated_text = generate_response(user_input)
return {
‘fulfillmentText’: generated_text,
‘source’: ‘GPT’
}
