Satura rādītājs:
- 1. darbība: Instalando O Google Colaboratory
- 2. darbība: Baixando O Jupyter Notebook E Rodando O ChatBot
- 3. darbība. Personalizando Seu Próprio Próprio Arquivo.JSON
- 4. solis: Personalizando Seu Jupyter piezīmju grāmatiņa
- 5. solis: O CÉU É O LIMITE
Video: Atendente Automático Com Python Nav Google Colab: 5 soļi
2024 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-30 10:51
Pesoāls! Tudo bem?
Ievērojiet Guilherme, Nesse projeto nós vamos aprender como criar um ChatBot izmantojiet valodu un programmas Python e Google Colab programmu!
Sou aluno da https://orbe.ai/ - Escola de Inteligência Artificial Infinita e esse projeto que desenvolvi foi a partir da minha segunda semana no curso, para cumprir com o desafio do professor Rafa, que era usar o comando input () no pitons! Valeu Rafa por toda a ajuda!
Bom, eu não tenho conhecimento prévio de programção e para realizar esse projeto demandou muitas madrugadas and dentro lendo e pesquisando vários códigos, erros, comandos, sem saber o que estava fazendo directito, and a maioria em inglês!
A idéia é trazer um pouco desse conhecimento para o português e aproveitar para aprender sobre linguagem de programção e inteligência mākslīgā enquanto a gente se diverte!
Bom, nesse primeiro projeto vamos desenvolver um Atendente Virtual que pega dados do cliente e salva esses dados como "arquivo pickle" e então entra uma Inteligência Artificial para realizar o atendimento; que funciona através de uma "neironu tīkls" ou "rede neural" onde ela; grosso modo; pega a palavra, transforma em número e compara com a base de dado que vamos alimentar, e nisso, calcula a probabilidade para ver em quality nicho esta palavra se encontra, e qual a melhor resposta dar.
Eu tenho um restaurante e specificmente fiz esse chatbot para no futuro conseguir implantar esse atendimento em meu empreendimento, e quem sabe, até vender para outros restaurantes.
Vou deixar disponível a versão aqui firstando você a personalizar a sua, desde a base de dados até as falas iniciais para captar os dados dos clientes!
Vamos padodas:
- Alguns nozīmē, ka tās var izmantot mašīnmācīšanās programmā
- Importar Bibliotecas e o Significados das Bibliotecas que estamos usando
- Escrever e salvar um Arquivo. Json para rodar o program
- Como Capturar un Salvar os dados dos clientes
Projeto problēmas:
Como esse foi o primeiro passo do projeto e saiu a partir de zero de conhecimento em programção de python da minha parte ele ainda apresenta algumas falhas; tais como:
-Os dados do arquivo.pickle que vamos captar do cliente, ao tentar le-los em outro jupyter notebook dão como "vazios" (ou eu que ainda não aprendi como lê-los)
- O arquivo.pickle por enquanto pega apenas os dados do cliente e não os históricos de pedidos
- O arquivo.pickle faz o download na máquina assim que o cliente encerra o atendimento, ou seja, caso ele fizesse pelo celular, salvaria no próprio celular dele, a ideia é redirecionar para uma nuvem onde um algoritimo possa interpretar, em um aplicativo por piemērs
- Não ter uma interface para realizar esse atendimento
- Ao se comunicar com a máquina, não temos configurado ainda; caso a pessoa fale algo muito sem sentido; uma resposta "Desculpe; não entendi o que foi dito! Poderia perguntar novamente ou fazer outra pergunta?"
- o Dataset dele ainda da algumas respostas erradas
Porém, visto que esse projeto é algo voltado para uma aplicação futura REAL; estará em Constante Evolução e Esses Problems Serão Resolvidos Futuramente e em um Novo Tutorial, onde provavelmente, novos problems terãoirurido!: D
Esse projeto eu peguei desse saite:
Nele, Tims izskaidroja vai paso un pasija do projeto! Porém ele roda o phyton e as bibliotecas instaladas directto no PC, usando o PyCharm se não me engano!
Como vamos usar o JupyterNotebook no Collab e o tutorial que ele fez tem um ano, tive que fazer algumas alterações de programção!
Bom divertimento e espero que goste!: D
1. darbība: Instalando O Google Colaboratory
Bom, primeiro passo é instalar vai Google Colaboratory para rodarmos nosso JupyterNotebook!
1. nav Google diska, noklikšķiniet uz "novo" (ver foto)
2. kliķe em "Mais" (ver foto)
3. Noklikšķiniet uz "conectar mais apps" (ver foto)
4. Pesquise no "Google Colaboratory" e o aplicativo deve estar lá
Porém alguns colegas de classe e eu tivemos um certo probleminha ao procurar o google colaboratory, pois ao pesquisar em "conectar mais aplicativos" ele não aparecia; caso isso aconteça com você siga o seguinte passo a passo:
1. klikšķis bez saites ao lado:
2. Klikšķis em Atcelt (ver foto)
3. Noklikšķiniet uz "Fails" (vai "Arquivo" se estiver em português) (ver foto)
4. Noklikšķiniet uz "Saglabāt kopiju Diskā" (vai "Salvar cópia em Drive") (ver foto)
Pronto! Agora você já tem instalado vai Google Colaboratory
2. darbība: Baixando O Jupyter Notebook E Rodando O ChatBot
Bom pesaal; agora que estamos com Google Colaboratory instalado, nomas vamos começar a rodar os nossos Jupyter Notebooks and come on rodar o CharBot, antes de personalizar o nosso!
Jupyter piezīmju grāmatiņa - O Projeto Jupyter é uma organizācija sem fins lucrativos criada para "desenvolver software de código aberto, padrões abertos e serviços para computação interativa em dezenas de linguagens de programção; ou seja; é como se fosos um" rodar cédulas com texto ou com código; usando toda a plataforma do Google Colab; é uma forma mais fácil, e barata, de termos acesso uma plataforma de linguagem python e acesso a várias bibliotecas incríveis!
Passos:
1. Baixe o Arquivo OrbeChat.rar disponível nesse passo
2. Lá terap dois arquivos; 1 ORBE_AI_CHAT (esse é o Jupyter Notebook) e o outro é o Intents.json;
3. Extraia ambos para a Área de Trabalho
4. Tyre da Pasta e arraste para a Área de Trabalho
5. Google diska augšupielāde (para fazer o Upload; basta abrir o Google Drive e arrastar os arquivos para dentro dele)
6. Repita o mesmo processo com o arquivo Intents.json (esse nós só vamos mexer depois; no passo seguinte para podermos personalizar nosso atendente
Agora para abrir vai Juyter Notebook; egzistēšana dois caminhos:
1. Encontre o Arquivo desejado
2.1. Clicar duas vezes and selectionar "Abrir com o Google Colaboratory"
2.2. Clicar com vai Botão directito; Noklikšķiniet uz "Abrir Com" un atlasiet "Google Colaboratory"
Dentro desse Jupyter Notebook eu separei as texto e Código, a fim de dexar a programção o mais entendível possivel, para que possamos saber o que está acontecendo, caso algum erro aconteça, e também, lembrarmos para o que o cimigo fun futuro! hahahahha
Cada cédula de texto explica o código abaixo dela e todos os tópidos enumerados estão disponíveis para acompanhar no código também com os caracteres #1
Para começar a rodar os códigos; basta clickar com no botão de Play das cédulas de cógido (ver foto)
Vale dizer que a primeira cédula é a que mais demora; atkarīgs no interneta. Demora alguns segundinhos; atkarība no código, de um a dois minutinhos.
Outra coisa importante é semper clickar no play na ordem que os cédulas de cógido estão lá.
Você não pode rodar o último código sem rodar o primeiro! Pois o primeiro contém information básicas para toda a programção dar certo, e por ai vai!
Agora vou ensinar a como você sobe o arquivo Intents.json para rodar dentro do Jupyter Notebooks.
1. Na terceira cédula de cógido "no google colab importa failiem …" (ver foto)
2. Izvēle "Escolher aquivos" (ver foto)
3. Klikšķis "Área de Trabalho" (ver foto)
4. Encontre o arquivo desejado; no nosso caso "intents.json" (ver foto)
5. Klikšķis "Abrir" (ver foto)
6. A cédula irá finalizar automáticamente e deverá aparecer como está na foto quando finalizar de carregar (ver foto)
Boms;
Agora vou falar um pouco a respeito de um probleminha que eive;
Por algum motivo, o qual eu ainda não consegui supratējs un atrisinātājs, talvez por estar rodando este código no colaboratory, ou por algum problem of programção mesmo, na quinta cédula, quando treinami a Inteligência Artificial não conseguimos treinar a máquina mais de uma vez; ou seja, toda vez que nós, por vamos trocar o arquivo intents.json nós temos que ir em "Runtime" depois em "Factory Reset Runtime" e então carregar tudo de novo, desde a instalação;
Então caso isso aconteça com você
1. Noklikšķiniet uz "Runtime"
2. Noklikšķiniet uz "Rūpnīcas atiestatīšanas darbības laiks"
3. Noklikšķiniet uz "Jā".
3. darbība. Personalizando Seu Próprio Próprio Arquivo. JSON
Boms; até agora já aprendemos:
- Instalēts Como vai Google Colab
- Como Rodar vai Jupyter piezīmju grāmatiņa
- Vários conceitos sobre programção e como a codificação do Jupyter Notebook funciona!
Agora vamos começar un dar os primeiros passos for personalizar or nosso próprio ChatBot!
Esse arquivo.json; que no nosso caso está como intents.json é o arquivo pelo qual nossa Inteligência Artificial irá identifar os padrões de palavras atráves de cálculos matemáticos e descobrir qual resposta dar para cada situção !!
No passo três; nav fizemos o upload desse arquivo para Google Drive; agora vamos editá-lo!
Vem comigo !!
1. Nav braukšanas, lokalizējiet o arquivo desejado; caso ele não apareça de primeira pesquise por "intents.json"
2. De dois cliques nele
3. Izvēlieties "Abrir com o Text Editor"
4. Pronto! O intents.json está aberto!
Antes de começar a editá-lo, vamos entender alguns conceitos!
Como disse antes; o intents.json é o arquivo pelo qual nossa Inteligência Artificial irá usar de parâmetros para responder as pessoas; quanto mais e melhor alimentada a base de dados; melhor a capacidade de resposta dela!
Ela faz isso atrávés de uma classificação das palavras; funcionando da seguinte forma:
1. Primeiro ela separa todas as palavras em um grupão; chamado "nodomi" (do inglês - intenção)
2. Depois ela separa esse grupão em grupos menores; chamado de "tags" (do inglês - rótulos)
3. Uma vez feito isso; ela irá identifar os "modeļi" (do inglês - padrão) de fala das pessoas
4. Então ela calcula qual a melhor "response" (do inglês - resposta) dependendo do padrão que ela identificou
Ou seja; tudo que estiver na classe "raksti" será o que o cliente irá dizer; e tudo que tiver na classe "response" será o que a máquina irá dizer!
E o que podemos personalizar? Tudo que está na cor azul escuro
E o mais importante, não esquecer de colocar "" no final de cada frase e separa-la por vírgulas!
Basicamente seguir o padrão que está indicado no arquivo intents.json e também seguir a disposição que está lá de cochetes, aspas, e etc!
Depois de personalizado clique em download e não esqueça de jogar o arquivo na Área de Trabalho; dar o "Reset Run Time" no Jupyter Notebook un žirā todos os códigos novamente e na hora de selecionar o arquivo, escolher o arquivo certo!
SVARĪGI:
Não altere os nomes "nodomi" "tagi" "modeļi" "atbilde" "konteksta kopa"
Eles são usados dentro do código de programção and alterá-los irá dar trabalho, sem dar diferença alguma ao resultado final!
Salve semper o arquivo como "intents.json" também para evitar dor de cabeça, rs
4. solis: Personalizando Seu Jupyter piezīmju grāmatiņa
Boms; agora que nós personalizamos os padrões de perguntas que nossa máquina irá receber, vamos personalizar o parte de de kadastro do cliente
Na última parte que do código, onde de fato iniciamos o chat com o cliente; eu separei em duas partes; portanto aqui vou separar também!
PRIMEIRA PARTE
Na primeira parte, é onde nós pegamos os dados do cliente; e é onde temos mais liberdade para mexer!
Tudo o que estiver a mesma cor, ao alterar 1, altere todos, com oversão dos textos circulados em vermelho; estes você tem liberadade para alterar como quiser, desde que siga as regras de Texto do Python, ou seja, deixando o que é em aspas dentro de aspas, o que é em parênteses dentro de parênteses!
Komandas
- O comando input () será o nosso coletor de dados; ao colocar input ("Insira o seu nome:") nós pedimos para a pessoa inserir o nome dela; pois, o texto dentro de aspas é o que vai aparecer para a pesoa, enquanto o comando input () irá criar uma caixa para a pessoa digitar
- O comando print () irá "imprimir" ou seja, mostrar para a pessoa no chat, tudo que estiver dentro de seus parênteses, e se for texto, dentro de aspas
- Quando nós colocamos por examplelo "nome = input (……" meana que nós atribuímos a variável nome o valor que a pessoa irá colocar, se nós colocassemos por examplelo, "nome =" José "" ou "nome = 1" iríamos atribuir a variável nome, o valor de "José" ou de "1";
- O comando.format () substui os números que estiverem dentro de {} pelas variáveis que pedirmos, examplelo print ("Olá {0} {1} tudo bem com você?". Format (nome, sobrenome)) nesse comando nós pedimos para imprimir a Frase "Olá {0} {1} tudo bem com você?" e no final, com o comando.format () nós pedimos para ele substituir pelas variáveis nome e sobrenome que pegamos anteriormente! Para ele rodar directito, nós precisamos começar a contar as variáveis que queremos substituir na frase a partir de zero, pois o Python funciona assim; e note que ele irá substituir o {0} pela primeira variável que estiver dentro de parênteses!
- Por último o comando dicionário veja que ele não aparece como dicionário em nosso código, mas sim como dados_clientes e ele funciona da segu segu maneira, basicamente você vai atribuir um nome a ele, e inserir várias variáveis com e atribuir valores a elas! Piemērs:
meu_dicionario = {'nome' = 'guilherme', 'idade' = 21, 'profissão' = 'empreendedor'}
Nesse caso, eu atribui a variável nome o valor de guilherme, a variável idade o valor de 21 e a variável profissão o valor de empreendedos, e não o contrario!
Ja nav aplicação no chat bot, nav pedimos aos clientes definirem o valor da variável nome, idade, telefone e etc, e depois atribuímos esses valores, and outras variáveis dentro do comando dicionário!
SEGUNDA PARTE
Bom, essa é a parte mais fácil; fundamenta podemos alterar vai texto circulado em vermelho da forma que quisermos desde que dentro de aspas.
5. solis: O CÉU É O LIMITE
Basicamente neste projetinho que ainda falta muito o que melhorar; aprendemos muitas e muitas coisas, desde programção em python até sobre funcionamento de inteligência mākslīgi!
Espero que você tenha gostado e que esse projeto possa a vir ser útil para você!
Daļa 2, 3, 4, 5…. desse projeto estarei resolvendo os problēmas que apresentei nele, melhorando a precisão de respostas, estabelecendo códigos mais claros, colocando uma fala de "não entendimento" entre outros probleminhas abordados aqui, e depois buscando para evoluir ele para euma aura interface lo em um atendimento real!
Caso você tenha alguma sugestão de como melhorar esse projeto, alguma dúvida ou quiser ajuda em qualquer outra coisa, fique a vontade para compartilhar comigo em meu e-mail [email protected]
Obrigado pela sua atenção!
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