Python 初学者编码：构建最简单的 AI 聊天伴侣

用于语言学习的人工智能个人语音机器人，作者：Gamze Zorlubas

通过结合 ChatGPT 和这个 Canva 插件，你可以赚到可观的钱。 Canva 最近发布了 ChatGPT 插件，它具有令人印象深刻的特性和能力。您可以首先创建一个关于利基主题的 YouTube 频道，并使用 Canva 插件在 ChatGPT 上生成视频。例如，您可以启动一个励志视频频道并在 ChatGPT 上生成此类引言。自从 OpenAI 推出 ChatGPT 以来，科技领域发生了巨大的变化。 OpenAI 大型语言模型 (LLM) 非常强大，可以做多种事情，包括撰写论文、数字运算、代码编写等创造性工作。

正如您所看到的，使用 Python 和 Gemini API 构建聊天机器人并不那么困难。您可以通过添加样式、额外功能甚至视觉识别来进一步改进它。如果您遇到任何问题，请随时发表评论来解释您的问题，我会尽力帮助您。下一步是为我们的项目设置虚拟环境以单独管理依赖项。现在我们有两个单独的文件，一个是 train_chatbot.py，我们将首先使用它来训练模型。它必须经过大量的预处理才能让机器轻松理解。

在之前的教程中，我们演示了如何使用 ChatGPT API 训练自定义 AI 聊天机器人。虽然它运行得很好，但我们知道，一旦您的免费 OpenAI 积分用完，您就需要为 API 付费，而这并不是每个人都负担得起的。此外，一些用户不愿意与 OpenAI 共享机密数据。

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两个聊天机器人都提供了具体的建议、细致入微的论点，并概述了为什么考虑这一点很重要，但克劳德更加诚实和具体。克劳德的故事自始至终都比较有趣，重点是闹剧而不是具体的笑话。它还更好地理解了提示，要求在岩石上找一只猫，而不是与一只猫交谈。 ChatGPT 实际上创造了俏皮话笑话，而克劳德则将俏皮话嵌入到叙述中。接下来，我想测试两件事——人工智能能写出多好的幽默，以及它能多好地遵循简单的故事长度指令。

• 您已经配置了 MS Teams 应用程序，您所需要做的就是邀请机器人加入特定团队并享受新的无服务器机器人应用程序。
• 如果您觉得有必要，您可以扔掉旧钥匙并推出新钥匙（您最多可以使用五把钥匙）。
• 点击创建后，将会有一个自动验证步骤，然后您的资源将被部署。
• 定义完整的系统架构及其如何执行任务后，我们可以开始构建用户在与我们的解决方案交互时需要的 Web 客户端。

要了解您可以使用 ChatGPT 做的所有很酷的事情，请关注我们精选的文章。最后，如果您遇到任何问题，请在下面的评论部分告诉我们。要重新启动 AI 聊天机器人服务器，只需再次复制文件的路径并再次运行以下命令（类似于步骤 #6）。请记住，本地 URL 将相同，但公共 URL 将在每次服务器重新启动后更改。

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Conversation Design Institute 的全课程访问权限是任何想要参与聊天机器人开发的人的最佳选择。通过全课程访问，您可以访问所有 CDI 认证课程和学习材料，其中包括 130 多个视频讲座。这些讲座不断更新，并定期添加新讲座。您还将获得实践建议、测验、可下载模板、与行业专家一起参加 CDI 独家现场课程、CDI 活动的折扣门票、CDI 校友网络的访问权等等。虽然市场上有很多聊天机器人，但创建自己的聊天机器人也非常有价值。通过开发自己的聊天机器人，您可以根据公司的需求进行调整，从而与客户建立更强大、更个性化的互动。

乍一看，该列表包括 Python、Pip、OpenAI 和 Gradio 库、OpenAI API 密钥和代码编辑器（可能类似于 Notepad++）。它代表了一种模型架构，融合了自然语言处理 (NLP) 中基于检索和基于生成的方法的特征。此外，还将执行视图函数来启动主服务器线程。同时，在settings.py中，唯一需要更改的是将DEBUG参数设置为False，并输入允许连接到服务器的主机的必要权限。通过学习 Django 并结合人工智能，您将开发一套全面的技能，用于构建复杂的交互式网站和 Web 服务。这些都是从全栈开发到数据工程等技术工作中广受欢迎的技能，这些职位在很大程度上依赖于有效构建和管理 Web 应用程序的能力。

借助 Python 技能，您可以有效地进行编码，并利用机器学习和自动化来优化流程并改进决策。毫无疑问，本捆绑​​包中最令人兴奋的课程之一侧重于使用 Tkinter 和 Python 创建 AI 机器人。在这里，学习者可以获得构建与 ChatGPT 强大的语言模型交互的图形用户界面 (GUI) 的实践经验。 Chatterbot 将口语数据数据库与人工智能系统相结合以生成响应。

请注意，您以后无法复制或查看整个 API 密钥。因此建议将 API 密钥复制并粘贴到记事本文件中以供以后使用。在本文中，我们将使用 Python 中的 NLP 和神经网络构建一个聊天机器人。

这些智能机器人能够模仿人类的自然语言并与人类交谈，以至于各个工业领域的公司都接受它们。他们都利用这个有趣的实用程序来推动业务优势，例如从数字商务部门到医疗机构。设置 Python 后，我们需要设置 Python 的 pip 包安装程序。创建项目后，我们就可以请求 API 密钥了。现在已经介绍了事件侦听器，我将重点关注此代码块中发生的一些更重要的部分。您可以将其用作记录您认为合适的信息的工具。

如果您是测试人员，您可以要求 ChatGPT 帮助您找到特定系统中的错误。现在，打开代码编辑器（例如 Sublime Text 或 launchNotepad++）并粘贴以下代码。我再次得到了 Google Colab 上的 armrrs 的大力帮助，并调整了代码以使其与 PDF 文件兼容，并在顶部创建了一个 Gradio 界面。如果您想讨论特定主题，也可以将其添加到 ChatGPT 的系统角色中。例如，练习采访它可能是一个很好的用例。您还可以指定您的语言水平来调整其响应。

最后，除非您想更改 API 密钥或 OpenAI 模型以进行进一步自定义，否则您不需要触摸代码。现在，在终端中再次运行代码，它将创建一个新的“index.json”文件。在这里，旧的“index.json”文件将被自动替换。要停止自定义训练的 AI 聊天机器人，请在终端窗口中按“Ctrl + C”。现在，将复制的 URL 粘贴到 Web 浏览器中，就可以了。

如果您不知道，Pip 是 Python 的包管理器。基本上，它使您能够从终端安装数千个 Python 库。接下来，运行安装文件并确保启用“将 Python.exe 添加到路径”复选框。这是极其重要的一步。之后，单击“立即安装”并按照常规步骤安装Python。

Flask 使用名为 Jinja2 的流行模板引擎，这是一个与动态网页数据源相结合的 Web 模板系统。 Chatterbot.corpus.english.greetings 和 chatterbot.corpus.english.conversations 是预定义的数据集，用于训练聊天机器人的闲聊和日常对话。基于规则的聊天机器人是按顺序引导的聊天机器人；他们很直率；与基于人工智能的聊天机器人相比，这种基于规则的聊天机器人有特定的规则。 “当攻击者运行这样的活动时，他会向模型询问解决编码问题的包，然后他会收到一些不存在的包，” 兰亚多向 The Register 解释道。

影片的基本前提是，一个饱受孤独、抑郁、工作无聊和即将离婚之苦的男人最终爱上了电脑操作系统上的人工智能。也许在当时这是一个非常科幻的概念，因为当时的人工智能还没有先进到能够成为人类的替代者，但现在呢？我担心人们会放弃寻找人与人之间的爱（甚至社交互动），转而在数字领域中寻找。我不会告诉你这是什么意思，但只要搜索一下“waifu”这个词的定义，你就会感到畏缩。使用 RAG 技术，我们可以让预先训练的法学硕士访问非常具体的信息，作为回答我们的问题时的附加上下文。 Flask 是一个 Python 微框架，用于使用 Python 创建小型 Web 应用程序和网站。

课程结束后，您将了解如何规划、实施、测试和部署聊天机器人。您还将学习如何使用 Watson Assistant 直观地创建聊天机器人，以及如何通过 WordPress 登录将它们部署到您的网站上。如果您没有网站，它会为您提供一个。任何想要在人工智能驱动的未来中占据一席之地的企业都必须考虑聊天机器人。

计算服务

要配置的端点之一是 Web 客户端的入口点，由默认 URL 斜杠 / 表示。因此，当用户通过如上所示的默认 HTTP 请求访问服务器时，API 将返回显示界面所需的 HTML 代码并开始向 LLM 服务发出请求。正如预期的那样，Web 客户端是用基本的 HTML、CSS 和 JavaScript 实现的，为了方便起见，所有内容都嵌入在单个 .html 文件中。

至于所采用的硬件，很大程度上取决于服务的定位以及我们想要走多远。建立通信的一种方法是在较低级别使用套接字和类似工具，从而允许对整个协议进行详尽的控制。但是，此选项需要满足上述所有客户端技术的兼容性约束，因为系统需要能够从所有可用客户端类型收集查询。因此，本文的目的是展示我们如何设计、实现和部署一个计算系统来支持类似 ChatGPT 的服务。该捆绑包的与众不同之处在于其基于项目的学习方法。创建交互式 ChatGPT 应用程序或动态网站等项目将帮助您获得技术技能和实际经验。

对话设计学院（全课程访问）

该计划是有一个预定义的消息视图，可以动态添加到视图中，并且它会根据消息是来自用户还是系统而改变。在 llm.py 内部，有一个循环不断等待接受来自 Java 进程的传入连接。一旦数据返回，它就会被发送回 Java 进程（在连接的另一端），函数也会返回，同时释放其相应的线程。为了简单起见，Launcher 将有自己的上下文对象，而每个节点也将有自己的上下文对象。这允许启动程序创建条目并执行删除，而每个节点将能够执行查找操作以从节点名称获取远程引用。删除操作是最简单的，因为它们只需要与要删除的节点相对应的服务器条目的可分辨名称。

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10 级 AI 考试在班加罗尔学校引发了关于 Python 编程问题的争论。

发布时间：2024 年 11 月 20 日星期三 08:00:00 GMT [来源]

工具可以是网页浏览、计算器、Python 解释器或任何其他扩展聊天机器人功能的东西 [1]。在深入研究示例代码之前，我想简要区分一下人工智能聊天机器人和助手。虽然这些术语经常互换使用，但在这里，我用它们来表示不同的含义。在深入了解脚本之前，您必须首先设置包含 API 密钥的环境变量。 Visual Studio Code (VS Code) 是一个很好的选择，可以满足您的所有要求。

一旦我们建立了客户端与系统优雅通信的机制，我们就必须解决如何处理传入查询并在合理的时间内将它们返回给相应客户端的问题。因此，推理过程不能分布在多台机器上以进行查询解析。考虑到这一点，我们可以开始设计支持推理过程的基础设施。首先，我们必须确定客户端的构成，特别是用户需要哪些工具或接口来与系统交互。如上图所示，我们假设该系统目前是一个完全实现和运行的功能单元；让我们能够专注于客户端和客户端与系统的连接。在客户端实例中，该界面将通过网站提供，该网站旨在实现多功能性，但主要针对桌面设备。

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发布时间： 2024 年 2 月 9 日星期五 08:00:00 GMT [来源]

然后，模型将预测用户消息的标签，我们将从意图文件中的响应列表中随机选择响应。我们模型的架构将是一个由 3 个密集层组成的神经网络。第一层有 128 个神经元，第二层有 64 个神经元，最后一层将具有与类别数量相同的神经元。引入 dropout 层是为了减少模型的过度拟合。我们使用 SGD 优化器并拟合数据来开始模型的训练。

一旦引入GPU支持，性能将会变得更好。最后，要加载 PrivateGPT AI 聊天机器人，如果您尚未将新文档添加到源文件夹，只需运行 python privateGPT.py 即可。进入该文件夹后，运行以下命令，它将开始安装所有包和依赖项。完成该过程可能需要 10 到 15 分钟，因此请耐心等待。如果出现任何错误，请再次运行以下命令，并确保 Visual Studio 以及上述两个组件已正确安装。

它还适合希望通过基于项目的实践方法扩展技术技能的中级学习者。从自动化客户服务到人工智能驱动的分析和机器学习，世界各地的行业都在寻找专业人士。这些专业人士可以充满信心和技巧地驾驭这个复杂的环境。这些急需的能力使编程知识和人工智能熟练程度成为宝贵的技能。它们对于各种职业都很重要，包括数据科学、应用程序开发，甚至商业运营。

我真的对 Claude 3.5 Sonnet 的故事大笑，而 ChatGPT 给我带来的最好的感受却是一声略带失望的呻吟。我在这里判断的是游戏的可玩性、代码的解释程度以及是否成功向游戏板添加了任何有趣的元素。两者都很容易理解我的笔迹，而且都是合理的俳句。

接下来，单击顶部菜单中的“文件”并选择“另存为...”。之后，设置文件名app.py并将“保存类型”更改为“所有类型”。然后，将文件保存到您创建“docs”文件夹的位置（在我的例子中，它是桌面）。函数interact_with_tutor 首先定义ChatGPT 的系统角色，以塑造其在整个对话过程中的行为。由于我的目标是练习德语，因此我相应地设置了系统角色。我将我的虚拟导师称为“安娜”，并设置了我的语言熟练程度，以便她调整她的反应。

开发人员可以向 API 发出请求，接收生成的文本作为文本生成、翻译等任务的输出。聊天机器人 Python 开发可能是有益且令人兴奋的。使用 ChatterBot 库和正确的策略，您可以为消费者创建自然且相关的聊天机器人。通过掌握 Python 聊天机器人构建功能的强大功能，可以充分发挥这种人工智能技术的潜力，并增强各个领域的用户体验。 Simplilearn 的 Python 培训将帮助您学习深度学习、强化学习、NLP、计算机视觉、生成式 AI、可解释的 AI 等急需的技能。