那么这些 AI 聊天机器人背后的技术以及异同点有哪些呢？本文作者探索并试图回答这些问题。...一些机构也宣布建立开源聊天机器人的计划，并公开了路线图（如 LAION 的 Open-Assistant）。肯定还有其它机构在做同样的工作，只是没有宣布。...下表根据上面提到的 AI 聊天机器人是否可公开访问、训练数据、模型架构和评估的详细信息，对它们进行了比较。...尽管在训练数据、模型和微调方面存在许多差异，但这些聊天机器人也存在一些共性 —— 指令遵循（instruction following），即根据用户的指令，给出响应。...谷歌的 LaMDA 也是根据一组规则对带有安全注释的对话数据集微调。这些规则通常是由模型创建者预先定义和制定的，包含一系列广泛的主题，如有害、歧视和错误信息。
这些机器人进一步分为以下两种类型：基于检索或生成型 在基于检索的模型中，聊天机器人使用一些启发式方法从预定义的响应库中选择响应。...聊天机器人使用消息和对话上下文从预定义的聊天机器人消息列表中选择最佳响应。上下文可以包括对话树中的当前位置、对话中的所有先前消息、先前保存的变量(例如用户名)。...这是聊天机器人最简单的实现。 我们定义了一个回复函数，该函数搜索用户的表达，搜索一个或多个已知的关键字，并返回几个可能的回复之一。如果没有找到与任何关键字匹配的输入，它将返回一个响应:“对不起!”...虽然“ROBO”会对用户输入做出响应。但它愚弄不了你的朋友，对于一个生产系统，你可能希望考虑现有的机器人平台或框架之一，但是这个示例应该能够帮助你思考设计和创建聊天机器人的挑战。...互联网充斥着大量的资源，在阅读了这篇文章之后，我相信你会想要创建一个自己的聊天机器人。快乐编程! ! 想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？
我们学习一些如何使用 ChatterBot 库在 Python 中创建聊天机器人，该库实现了各种机器学习算法来生成响应对话，还是挺不错的 1什么是聊天机器人 聊天机器人也称为聊天机器人、机器人、人工代理等...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...2ChatterBot 库简介 ChatterBot 是 Python 中的一个库，它生成对用户输入的响应，使用多种机器学习算法来产生各种响应。...可以轻松创建参与对话的软件，每次聊天机器人从用户那里获得输入时，它都会保存输入和响应，这有助于没有初始知识的聊天机器人使用收集到的响应进行自我进化 随着响应的增加，聊天机器人的准确性也会提高。...Chatterbot 的世界吧 3构建聊天机器人 机器人训练 Chatterbot 带有一个数据实用程序模块，可用于训练聊天机器人。
在之前的文章中，我们已经介绍了如何用 Milvus 向量数据库以及 LlamaIndex 搭建基础的聊天机器人《Chat Towards Data Science ｜如何用个人数据知识库构建 RAG 聊天机器人...《书接上回，如何用 LlamaIndex 搭建聊天机器人？》。 本文将继续使用 LlamaIndex，并在前两篇文章的基础上，修改代码来为我们的结果添加引用。...RAG 聊天机器人的参数。...在本例中，我们用服务上下文来传入 Embedding 模型，用现有的 Milvus 向量数据库和创建的服务上下文来创建向量索引。...from pprint import pprint pprint(res) 下图为响应示例，响应中包含了回答和来源文本，我们可以根据来源判断得到的回答的准确性。
而且它有一个模型仓库，所有常见的预训练模型和不同任务上fine-tuning的模型都可以在这里方便的下载。截止目前，最新的版本是4.5.0。...Huggingface 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个Transformers库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来...ML.NET 加载 ONNX 模型 在使用ML.NET 加载ONNX 模型之前，我们需要检查模型并找出其输入和输出。 我们使用Netron。我们只需选择创建的模型，整个图形就会出现在屏幕上。...dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime $ dotnet add package Microsoft.ML.OnnxTransformer 然后，我们需要创建处理模型输入和输出的数据模型...4.2 输入/输出没有可变形状 正如我们在前面的章节中看到的，您需要创建将处理模型输入和输出的类（类ModelInput和ModelOutput）。
自学习机器人使用一些基于机器学习的方法，而且肯定比基于规则的机器人更高效。他们主要分为两种类型：基于检索或生成 i）在基于检索的模型中，聊天机器人使用一些启发式方法从预定义的响应库中选择回应。...这种聊天机器人使用对话的消息和上下文从预定义的机器人消息列表中选择最佳回答。上下文可以包括对话树（dialog tree）中的当前位置，对话中所有的先前消息和先前保存的变量（例如，用户名）。...，即如果用户的输入是问候语，机器人将返回问候语的响应。...为了从我们的机器人生成输入问题的响应，我们使用文档相似度的概念。...这是聊天机器人最简单的实现方式。 我们定义一个函数响应，它搜索用户的语言中的一个或多个已知关键字，并返回可能的响应之一。如果找不到与任何关键字匹配的输入，则返回响应：“I am sorry!
我们将讨论如何针对特定的聊天机器人应用微调ChatGPT模型，包括领域自适应、迁移学习和强化学习技术。...与ChatGPT模型交互：一旦模型训练和微调完成，我们将讨论如何与模型进行交互，以以聊天机器人的方式生成文本回应。这包括设置用户输入界面、处理输入、将其提供给模型、生成文本回应以及处理与用户的交互。...部署ChatGPT模型：最后，我们将讨论如何将ChatGPT模型部署到聊天机器人应用中进行生产使用。这包括可扩展性、性能、安全性以及与其他工具和服务的集成考虑。...开发创建一个虚拟环境。...，方便提取、存储和分析元数据字段 测试API响应和输出：功能测试、性能测试、安全测试 使用ChatGPT构建聊天机器人 使用ChatGPT逐步构建聊天机器人的指南 设置开发环境 $ pip install
根据具体情况，聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互，从而提供令人满意和未来的客户体验。...当我们能够使用 Python API 调用构建智能体时，我们将使用它们来创建你将在多个渠道上部署的端到端聊天机器人项目(Slack，Facebook，Telegram ......) 开始吧！...GUI 方法 我建议你做的第一件事是通过 官方介绍 和分步教程。它将使你从零到能够使用 GUI 创建智能体(单个聊天机器人应用程序)。 这里你可以开始构建智能体并按照本教程的步骤进行操作。...我们的第一个智能体 如果你已经关注该指南，你现在可以从 GUI 创建一个简单的聊天机器人。 所以，让我们亲自动手，创造我们的第一个智能体！...尝试重现对话，你可以从 GUI 右上角的栏中尝试智能体。 请注意，这里有三个实体。哪个？ 请记住，你可以使用两个系统实体(如小时，日期，语言，地点......)和自定义实体！
1.开源框架1.1Rasa特点：开源对话式 AI 框架，支持自然语言理解（NLU）和对话管理。提供本地部署和自定义能力，适合构建复杂的聊天机器人。支持上下文管理和多轮对话。...适用场景：企业级聊天机器人、自定义对话系统。1.2Botpress特点：开源聊天机器人开发平台，提供可视化开发工具。支持 NLU、对话管理和多渠道集成。提供丰富的插件和扩展功能。...支持语音和文本输入，集成 Google Assistant。适用场景：快速构建聊天机器人和语音助手。2.2Microsoft Bot Framework特点：提供开发、测试和部署聊天机器人的工具。...支持多种任务（如文本分类、问答、翻译）。适用场景：自定义聊天机器人的 NLU 模块。3.2spaCy特点：高效的 NLP 库，支持分词、词性标注、命名实体识别等任务。提供预训练模型和多语言支持。...适用场景：文本处理和信息提取。4.开源社区项目4.1ChatterBot特点：基于 Python 的聊天机器人框架，支持自定义逻辑。提供简单的对话管理功能。适用场景：小型聊天机器人项目。
我们将创建一个聊天机器人框架，为一个小岛上的轻便摩托车租赁店建立一个对话模型。这家小店的聊天机器人需要处理营业时间，预订选项等简单问答。...这将通过三个步骤实现： 将对话意图的定义转换为Tensorflow模型 接下来，构建一个聊天机器人框架来处理响应 将基础的上下文语料，整合进响应处理过程 我们将使用tflearn，一个基于tensorflow...聊天机器人框架框架需要一个能定义会话意图的架构。...我们现在可以从用户输入中生成聊天机器人的响应。 以及上下文无关的其他响应.. 让我们利用一些基本的上下文，实现我们聊天机器人的拖欠租赁谈话模型。...如果状态机在框架内带有状态相关的变量，那么在实际中难以有效的。 所以现在你有一个聊天机器人框架，一个有状态服务的方案，以及可以添加上下文的demo。以后大多数聊天机器人框架都将无缝地衔接上下文。
「你可能想问，为什么谷歌和Meta没有类似的系统呢？我的回答是，如果谷歌和Meta推出这种会胡说八道的聊天机器人，损失会相当惨重。」他笑着说。...话不多说，咱们把这几家AI巨头的聊天机器人都拉出来遛遛，用数据说话。 LeCun说许多公司和实验室都有类似ChatGPT的AI聊天机器人，此言不虚。...其中，这些指令示例由三个主要部分组成：指令、输入和输出。 输入是可选的，有些任务只需要指令，如上面ChatGPT示例中的开放式生成。 当一个输入和输出出现时，就形成了一个示例。...人类和模型对创建数据集的贡献量像一个光谱一样（见下图）。...另外，谷歌的LaMDA也是在一个有安全注释的对话数据集上进行微调的，该数据集有基于一系列规则的安全注释。 这些规则通常由研究人员预先定义和开发，包含了一系列广泛的主题，包括伤害、歧视、错误信息等。
与其他多数聊天机器人不同的是，ChatGPT能够记住与用户之前的对话内容和给它的提示。...ChatGPT本质上是一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体（GPT-3是2020年OpenAI研发的一款无监督的转化语言模型），GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。...ChatGPT 旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。...与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。 ...在控制数据选项卡中，您需要定义账户的自动清帐方式，并指定用于该账户的默认分配模板和利润中心等属性。此外，还可以为账户设置一些其他参数，如允许逆会计凭证等。
本机环境创建本地环境安装miniconda安装pytorchjupyterlab创建虚拟环境conda create -n ipex_env python=3.10 -y激活虚拟环境conda activate...(load_path, trust_remote_code=True)# 定义输入promptprompt = "给我讲一个芯片制造的流程"# 构建符合模型输入格式的消息列表messages = [{"...=True)# 创建一个停止事件，用于控制生成过程的中断stop_event = Event()# 定义用户输入处理函数def user(user_message, history): return..."", history + [[user_message, None]] # 返回空字符串和更新后的历史记录# 定义机器人回复生成函数def bot(history): stop_event.clear...() as demo: gr.Markdown("# Qwen 聊天机器人") chatbot = gr.Chatbot() # 聊天界面组件 msg = gr.Textbox()
）聊天机器人。...设置 notebook，使用 Zilliz 和 LlamaIndex 正如之前文章所提到的，对于这一系列的项目 Chat Towards Data Science ｜如何用个人数据知识库构建 RAG 聊天机器人...总结 本次，我们使用了 LlamaIndex 和现有的 Milvus Collection 来改进上一篇文章中搭建的聊天机器人。...这两点的解决方案是通过 ServiceContext 传递特定的 embedding 模型和在创建 Milvus Vector Store 对象时定义正确的文本字段。...创建向量存储对象后，使用 Hugging Face embedding 将其转化为索引，然后将该索引转化为查询引擎。查询引擎利用 LLM 来理解问题、收集响应和返回更好的响应。
预训练的主要下游任务如下： 文本生成：预训练模型可以生成连贯且上下文相关的文本，使它们对聊天机器人、虚拟助手和内容生成等应用程序有价值。...情感分析：通过对带有情感标签的数据集的预训练模型进行微调，它们可用于对文本输入的情感进行分类，协助完成客户反馈分析和社交媒体监控等任务。...标记的数据由输入和输出数据对组成。输入数据是LLM将得到的数据，输出数据是LLM期望生成的数据。SFT是一种相对简单和有效的方法来微调LLM。...然后 ICL 将查询的问题（即你需要预测标签的 input）和一个上下文提示（一些相关的 cases）连接在一起，形成带有提示的输入，并将其输入到语言模型中进行预测。...主要训练语言模型以礼貌和有用的方式生成对客户查询的响应 聊天机器人和虚拟助手:上下文学习允许聊天机器人和虚拟助手为用户查询提供更适合上下文和有用的响应，增强用户体验。
LLaMA 3.1 是该系列的最新版本，继承了前面版本，如 LLaMA 1 和 LLaMA 2的许多技术优势，并对模型架构、训练数据和推理能力进行了改进。...优化的推理性能：LLaMA 3.1 通过对推理算法和模型架构的优化，减少了推理时间，提高了在不同任务上的响应速度。...conda 24.5.0 ，直接创建环境即可 在终端输入： conda create -n llama3 python=3.12 效果图： 第一次在终端使用conda命令，需要先进行conda初始化，...文章还详细描述了如何通过 DAMODEL 平台部署 LLaMA 3.1 的步骤，从创建 GPU 实例，到配置环境（使用 conda 管理 Python 环境），再到安装必要的依赖和下载模型文件。...最后，还展示了如何构建一个基于 Streamlit 的聊天机器人，通过 LLaMA 3.1 生成对话内容并与用户交互。
在这篇文章中，我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人，它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。...聊天机器人已经存在了相当长的一段时间(Siri在2011年发布)，但直到最近，深度学习成为了创建聊天机器人互动的首选方法。...在这篇文章中，我们将讨论如何使用深度学习模型在我过去的社交媒体对话中训练聊天机器人，希望能让聊天机器人按照我的方式来回应信息。 问题空间 聊天机器人的工作是对它收到的消息给出最佳响应。...聊天机器人需要能够理解发件人发送信息的意图，确定响应信息的类型(后续问题、直接响应等)，并在编写回应语句时遵循正确的语法和词汇规则。 可以肯定地说，现代聊天机器人完成这些任务是很困难的。...(可选)通过Word2Vec.py为每一个在我们的对话中出现的词生成词向量。 4.在Seq2Seq.py中创建、训练和保存序列模型。 5.创建Facebook聊天机器人。
ALBERT是一个比BERT要轻量，效果更好的模型，本篇实践介绍如何用ALBERT计算两个文本的相似度。...相似度的计算大致可以分为这么几个步骤： 1. 构建模型，加载ALBERT预训练模型。 2. 构建分词器，处理输入。 3. 利用模型，计算输入文本的向量表征。 4....除了使用它，更关键的是albert模型的实现和理论。我们会在知识星球讨论相关的内容。 知识星球主要有以下内容： (1) 聊天机器人。...考虑到聊天机器人是一个非常复杂的NLP应用场景，几乎涵盖了所有的NLP任务及应用。...所以小Dream哥计划以聊天机器人作为切入点，通过介绍聊天机器人的原理和实践，逐步系统的更新到大部分NLP的知识，会包括语义匹配，文本分类，意图识别，语义匹配命名实体识别、对话管理以及分词等。
image.png 聊天机器人是怎么工作的？ 大致上有两种类型的聊天机器人: 基于规则的和自学习的。 1. 基于规则的：根据训练的规则哎回答问题。定义的规则可以非常简单，也可以非常复杂。...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。...关于TF-IDF和余弦相似的详细解释和实例，请参阅以下文件。 现在我们对NLP进程有了一个基本的认识。现在是我们完成真正任务的时候了，那就是创建聊天机器人。...这是聊天机器人最简单的实现。 我们定义了一个函数反应它搜索用户的话语，寻找一个或多个已知的关键字，并返回几个可能的响应中的一个。...对于一个生产系统，你会想要考虑一个现有的机器人平台或框架，这个例子应该可以帮助你思考创建一个聊天机器人的设计和挑战。互联网充斥着资源，在阅读了本文之后，你可以创建一个你自己的聊天机器人。
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