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使用 ChatterBot 库制作一个聊天机器人

，聊天机器人的可能性也是无穷无尽的 当然了，在当前技术下，聊天机器人还是有很多局限性的 领域知识 —— 由于真正的人工智能仍然遥不可及，任何聊天机器人在与人类对话时都很难完全理解对话含义 个性 —— 无法正确响应和相当差的理解能力比任何聊天机器人的常见错误更重要...，为聊天机器人添加个性仍然是很遥远和困难的事情 我们可以将聊天机器人定义为两类 基于特定规则 —— 在这种方法中，机器人是根据规则进行训练的。...基于此，机器人可以回答简单的查询，但有时无法回答复杂的对话 自学 —— 这些机器人遵循机器学习方法，效率更高，并进一步分为另外两类 基于检索模型 —— 在这种方法中，机器人根据用户输入从响应列表中检索最佳响应...目前该模块中有十多种语言的训练数据，我们可以拿来直接使用 https://github.com/gunthercox/chatterbot-corpus 下面是在 python 中开始使用 ChatterBot...a course") print(response) 在例子中，我们根据提供的输入从聊天机器人获得响应 构建 flask app 对于基本的 flask 结构，我们直接使用 GitHub 上的一个脚手架

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Chatterbot入门

训练数据由一组问答对构成。最后，使用​​chatbot.get_response()​​方法获取机器人对某个输入的回答。自定义对话训练数据Chatterbot支持通过训练数据来自定义对话机器人的响应。...训练数据通常是一个包含多个问答对的列表。对于每个问答对，我们需要提供一个问题和对应的答案。pythonCopy codechatbot.train([ '你好', '我很好，你呢？'...(response)在以上代码中，我们使用一个简单的循环来不断获取用户的输入，并使用​​chatbot.get_response()​​方法获取机器人的响应。...此外，我们还可以使用​​trainer.train()​​方法传递自定义的训练数据。在交互过程中，用户可以输入问题并获取机器人的回答。...请注意，在实际应用中，您可能需要根据具体的电子商务业务需求，进一步定制和训练机器人以提供更准确和全面的回答。

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    一个智能助手搞定软件开发全流程，从设计到运维统统交给AI

    、及时性并让用户交互修改代码编译执行，确保答案的可靠性； 通过静态分析技术 + RAG检索增强生成等技术来让大模型感知上下文，实现代码库级别的组件理解、仓库项目级的代码文件修改、生成，不单单只是函数片段级的代码补齐...代码整库分析 现阶段大模型主要用于代码生成、修复以及组件理解的任务，面临以下挑战： 代码训练数据存在滞后性，频繁更新的开源/私有仓库存在数据信息的不及时。 大模型无法感知代码上下文和代码库依赖结构。...研究团队归纳了开发中遇到的主要问题，从下图中可以看到在开发的过程中，现有代码库、依赖包的理解，代码检索、元信息查询等占用的时间更长： 针对如上问题，团队通过程序分析获取代码的逻辑结构并存入知识图谱，然后通过...然后通过静态分析的手段，从代码库中挖掘到代码之间的依赖图，同时借助于大模型的理解能力来针对代码进行解读，在生成的结构化信息图谱中作为重要的补充。 代码检索生成：提供三种不同的检索模式。...于是研究团队选择知识库外挂的手段和检索增强生成的方式，将与问题相关的数据从知识库中检索出来，作为额外知识输入到大模型中，保障结果的可靠性&实时性，同时避免训练开销。

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    做一个基于 chatterbot 的聊天机器人

    知识推理 这个是更高一层的要求，系统应该可以通过上下文，或者接收到的句子的语义，通过知识推理的手段获取到知识库中不存在的答案。...获取语料 中文聊天语料这一块，我选择了网上大神整理的资料，选取其中一部分，小黄鸡语料 https://github.com/codemayq/chinese_chatbot_corpus 2....(data) 最后，等待训练完成之后，我们再把生成的 db.sqlite3 文件下载到本地。...部署成服务 在自己的云主机中，或者自己的本地电脑上安装 ChatterBot，如果安装失败，可以选择使用 anaconda 来安装。...个人感觉，效果还行吧，关键是 ChatterBot 是能够从每次的聊天中自动学习，也就是聊天记录越多，这个机器人也就越“精”，是不是很惊喜 ? ！

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    Tensorflow实战系列，手把手教你构建一个Chatbot（博文+视频）

    为了创建聊天机器人，你首先要做的工作就是获取训练数据，然后你需要预处理数据，并以“输入”和“输出”的方式来进行操作，这其中机器学习算法是最重要的一环。...对于Chatbot而言，值意味着需要把数据分为两个部分，及问题和答案，问题是输入，答案就是期望的输出。...▌04 插入逻辑(Insert Logic) ---- 这部分主要是讲述了如何把数据输入模型中，为输入数据构建实际的逻辑。...这部分主要是讲述了如何与Chatbot进行交互，在这之前，介绍了如何构建数据，如何训练模型。...最后，介绍一下如何部署模型，基于训练好的模型，搭建一个Chatbot交互系统。

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    【NLP】创建强大聊天机器人的初学者指南

    /chatterbot_corpus）复制到错误消息中指定的文件目录中 from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer trainer...chatterbot.preprocessors.unescape_html', 'chatterbot.preprocessors.convert_to_ascii']) 让我们尝试从一个意外的输入中获取响应...请下载训练数据文件夹并编辑对话文件以满足你的需要：https://github.com/louisteo9/Chatbot 完整的代码和运行说明 在把所有代码放在一起之后，让我们使用可执行脚本来训练我们的聊天机器人...创建一个「training_data」文件夹，并将要训练的所有对话存储在文本文件中。训练脚本将读取文件夹中的所有文本文件。 ? 运行「chatbot_training.py」....从我的github下载示例代码，然后根据需要编辑static和template文件夹中的文件：https://github.com/louisteo9/chatbot 之后，让我们运行「web_app.py

    2.9K30

    用TensorFlow实现文本分析模型，做个聊天机器人

    本文结构： 聊天机器人的架构简图 用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型 如何准备 chatbot 的训练数据 Chatbot 源码解读 1....看不清图的话，就是酱紫： 问句解析： 中文分词、词性标注、实体标注、概念类别标注、句法分析、语义分析、逻辑结构标注、指代消解、关联关系标注、问句分类、答案类别确定； 海量文本知识表示： 网络文本资源获取...然后用 word2vec 训练出词向量，生成二进制的词向量文件。...如何准备 chatbot 的训练数据 学习资源： 自己动手做聊天机器人 三十八-原来聊天机器人是这么做出来的 http://www.shareditor.com/blogshow/?...Chatbot 源码解读 这篇文章在 源码： 回复公众号关键字“聊天”即可获取。 提炼出步骤如下： 其中 2. 准备数据， 3. 建立模型 就是上文着重说的部分。

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    OpenAI神秘搞事，GPT-4.5默默上线？推理碾压GPT-4网友震惊，奥特曼笑而不语

    - 它的自述信息可能只是虚构的，或者是基于错误的指令。 - 来自Anthropic、Meta、Mistral、Google等公司的模型对相同的提示产生的回答与gpt2-chatbot不同。...- 「gpt2-chatbot」在LMSYS竞技场中作为候选模型出现的频率远高于其他模型，并且远超过「随机选择」的情况。...仿佛里面藏着一个Ilya 网友称，如果它只是被训练用于推理，那么这种任务应该是超出了它的能力范围的。简言之，gpt2-chatbot翻译能力简直太令人震撼了。...结果就是，gpt2-chatbot给出的答案更优秀。 有人泼冷水：这要是GPT-4.5，大模型路线就要到头了 当然，在一篇赞美声中，也有一些质疑的声音出现。...如下图所示，gpt2-chatbot直接给出了正确答案。 要解决这个问题，农夫需要仔细规划过河的顺序，以确保绵羊和山羊都能安全过河，而不能出现其中一只动物单独过河时伤害另一只动物的情况。

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    用 TensorFlow 做个聊天机器人

    本文结构： 聊天机器人的架构简图 用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型 如何准备 chatbot 的训练数据 Chatbot 源码解读 1....答案抽取：找到的答案，并不能直接应用，还要整理成真正有用的，可以作为答案的回答。 涉及到的关键技术如图中所示。...看不清图的话，就是酱紫： 问句解析： 中文分词、词性标注、实体标注、概念类别标注、句法分析、语义分析、逻辑结构标注、指代消解、关联关系标注、问句分类、答案类别确定； 海量文本知识表示： 网络文本资源获取...然后用 word2vec 训练出词向量，生成二进制的词向量文件。...如何准备 chatbot 的训练数据 学习资源： 自己动手做聊天机器人 三十八-原来聊天机器人是这么做出来的 训练数据的生成过程如下： 首先在 input file 里读取每一行，并根据 ‘｜’ 拆分成

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    用机器学习打造聊天机器人(三) 设计篇

    chatbot = ChatBot("Ron Obvious") 训练你的机器人： from chatterbot.trainers import ListTrainer # 对话语料对，一问一答 conversation...", "You're welcome."] trainer = ListTrainer(chatbot) trainer.train(conversation) 获取响应，"Thanks!"...在上面的语料对中是没有的，但是其默认使用的Levenshtein distance算法能让引擎从问答对中选出一个相近的回答： response = chatbot.get_response("Thanks...的确，这里面是有一些问题的： chatterbot的默认实现，可以正常处理1000左右的问答对，但是随着数据量的继续增加，就会十几秒甚至几十秒才能获取到回答，以及更长的时间才能训练完成(这里有一点需要注意...，就是chatterbot中提到的训练，其实就是将问答语料写入数据库中),这显然是不能接受的。

    1.1K30

    TensorFlow 聊天机器人

    本文结构： 聊天机器人的架构简图 用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型 如何准备 chatbot 的训练数据 Chatbot 源码解读 1....答案抽取：找到的答案，并不能直接应用，还要整理成真正有用的，可以作为答案的回答。 涉及到的关键技术如图中所示。 ?...看不清图的话，就是酱紫： 问句解析： 中文分词、词性标注、实体标注、概念类别标注、句法分析、语义分析、逻辑结构标注、指代消解、关联关系标注、问句分类、答案类别确定； 海量文本知识表示： 网络文本资源获取...然后用 word2vec 训练出词向量，生成二进制的词向量文件。 ?...如何准备 chatbot 的训练数据 学习资源： 自己动手做聊天机器人 三十八-原来聊天机器人是这么做出来的 训练数据的生成过程如下： 首先在 input file 里读取每一行，并根据 ‘｜’ 拆分成

    1.1K60

    用 TensorFlow 做个聊天机器人

    本文结构： 聊天机器人的架构简图 用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型 如何准备 chatbot 的训练数据 Chatbot 源码解读 ---- 1....答案抽取：找到的答案，并不能直接应用，还要整理成真正有用的，可以作为答案的回答。 涉及到的关键技术如图中所示。 ?...看不清图的话，就是酱紫： 问句解析： 中文分词、词性标注、实体标注、概念类别标注、句法分析、语义分析、逻辑结构标注、指代消解、关联关系标注、问句分类、答案类别确定； 海量文本知识表示： 网络文本资源获取...然后用 word2vec 训练出词向量，生成二进制的词向量文件。 ?...如何准备 chatbot 的训练数据 学习资源： 自己动手做聊天机器人 三十八-原来聊天机器人是这么做出来的 训练数据的生成过程如下： 首先在 input file 里读取每一行，并根据 ‘｜’ 拆分成

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    在Python中使用NLTK建立一个简单的Chatbot

    在基于规则的方法中，机器人根据训练的一些规则来回答问题。定义的规则可以非常简单，也可以非常复杂。机器人可以处理简单的查询，但很难管理复杂的查询。...用于选择回应的启发式方法可以以许多不同的方式设计，从基于规则的if-else条件逻辑到机器学习分类器都可以。 ii）生成式的聊天机器人可以生成答案，而不是总是回答答案集合中的答案之一。...这使得它们更加智能，因为它们从查询中逐字逐句地提取，然后生成答案。 ? 在本文中，我们将在python中用NLTK库构建一个简单的检索聊天机器人。...复制页面中的内容并将其放在名为“chatbot.txt”的文本文件中。当然，你可以使用你选择的任何语料库。...现在，我们用NLTK中编写了我们的第一个聊天机器人。现在，让我们看看它如何与人类互动： ? 这并不算太糟糕。即使聊天机器人无法对某些问题给出满意的答案，但其他人的表现还不错。

    3.2K50

    OpenAI模型微调快速入门

    — 符合条件的用户将看到一个选项，用于在 fine-tuning UI 中请求访问权限） 还可以微调微调的模型，这在获取其他数据并且不想重复前面的训练步骤时非常有用。...预估成本 每 1K 个令牌的基本成本 * 输入文件中的令牌数 * 训练的 epoch 数。对于在 3 个 epoch 内训练了 100,000 个令牌的训练文件，预期成本为 ~$2.40 USD。...每个结果 CSV 文件都包含以下列： step 、 train_loss train_accuracy valid_loss 和 valid_mean_token_accuracy 。...查看训练示例中的一致性：如果多人创建了训练数据，则模型性能可能会受到人与人之间的一致性水平的限制。例如，在文本提取任务中，如果人们只同意 70% 的提取片段，那么模型可能无法做得更好。...如果您的目标是使用更少的令牌，一些有用的技术是： 省略函数和参数描述：从函数和参数中删除描述字段 省略参数：从参数对象中删除整个属性字段 完全省略函数：从 functions 数组中删除整个函数对象 如果您的目标是最大限度地提高函数调用输出的正确性

    1.1K32

    用机器学习打造聊天机器人(三) 设计篇

    chatbot = ChatBot("Ron Obvious") 训练你的机器人： from chatterbot.trainers import ListTrainer # 对话语料对，一问一答 conversation...", "You're welcome."] trainer = ListTrainer(chatbot) trainer.train(conversation) 获取响应，"Thanks!"...在上面的语料对中是没有的，但是其默认使用的Levenshtein distance算法能让引擎从问答对中选出一个相近的回答： response = chatbot.get_response("Thanks...的确，这里面是有一些问题的： chatterbot的默认实现，可以正常处理1000左右的问答对，但是随着数据量的继续增加，就会十几秒甚至几十秒才能获取到回答，以及更长的时间才能训练完成(这里有一点需要注意...，就是chatterbot中提到的训练，其实就是将问答语料写入数据库中),这显然是不能接受的。

    1.4K20

    用Python从头开始构建一个简单的聊天机器人(使用NLTK)

    这些机器人还可以有两种类型：基于检索或生成性 (一)基于检索的模型：聊天机器人使用一些启发式方法从预定义响应库中选择响应。Chatbot使用会话的消息和上下文从预定义的bot消息列表中选择最佳响应。...(二)生成性机器人可以生成答案，而不是总是从一组答案中生成一个答案。这使得他们更聪明，因为他们从查询中逐字逐句地获取并生成答案。...TF-IDF方法 单词袋法的一个问题是，频繁出现的单词开始在文档中占据主导地位，但可能不包含那么多的“信息内容”。此外，它将给予长文件比短文件更大的权重。...这种得分方法称为术语频率-反向文档频率，其中： 术语频率*是对当前文件中单词频率的评分。...复制页面中的内容，并将其放入名为“chatbot.txt”的文本文件中。然而，你也可以使用你选择的任何语料库。

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