مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي ، أصبحت برامج الدردشة الآلية شائعة بشكل متزايد للشركات التي تتطلع إلى تحسين خدمة العملاء وأتمتة تفاعلاتها مع العملاء. يعد GPT أحد الأدوات القوية لتحسين تفاعلات روبوتات المحادثة ، وهو نموذج لغوي تم تطويره بواسطة OpenAI يمكنه إنشاء نص يشبه الإنسان. في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيفية استخدام GPT مع أطر عمل روبوت الدردشة الشائعة مثل Rasa و Dialogflow.
طريقة استخدام GPT مع Rasa
- Rasa هو إطار عمل مفتوح المصدر لبناء روبوتات محادثة تسمح للمطورين بإنشاء نماذج فهم اللغة الطبيعية (NLU) وأنظمة إدارة الحوار. لاستخدام GPT مع Rasa ، يمكنك الاستفادة من تكامل Rasa Open Source مع مكتبة Hugging Face’s Transformers. توفر مكتبة Transformers مجموعة من النماذج المدربة مسبقًا ، بما في ذلك GPT-2 و GPT-3 ، والتي يمكنك استخدامها مع Rasa لإنشاء استجابات نصية لبرنامج chatbot الخاص بك.
- لاستخدام GPT مع Rasa ، ستحتاج إلى تثبيت مكتبة Transformers وإضافة إجراء مخصص في مشروع Rasa الخاص بك. سيأخذ هذا الإجراء المخصص مدخلات المستخدم ، ويغذيها في نموذج GPT ، ويعيد النص الذي تم إنشاؤه كرد على المستخدم. فيما يلي مثال لكيفية تحديد إجراء مخصص في Rasa لاستخدام GPT:
from transformers import pipeline
generator = pipeline(‘text-generation’, model=’gpt2′)
class GenerateResponse(Action):
def name(self) -> Text:
return “action_generate_response”
def run(self, dispatcher: CollectingDispatcher,
tracker: Tracker,
domain: Dict[Text, Any]) -> List[Dict[Text, Any]]:
user_input = tracker.latest_message.get(‘text’)
generated_text = generator(user_input, max_length=100)[0][‘generated_text’]
dispatcher.utter_message(text=generated_text)
return []
طريقة استخدام GPT مع Dialogflow
- Dialogflow هو إطار عمل شات بوت شائع آخر تم تطويره بواسطة Google والذي يسمح للمطورين بإنشاء تجارب محادثة لمجموعة واسعة من الأنظمة الأساسية ، بما في ذلك المساعدات الصوتية ومنصات المراسلة ومواقع الويب. لاستخدام GPT مع Dialogflow ، يمكنك الاستفادة من Dialogflow Fulfillment API للتكامل مع نموذج 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’
}
