Напишем простой диалоговый Telegram-бот на Python, который в дальнейшем можно дополнить различными функциями, и задеплоим его.

Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.

Настройка

Откройте Telegram, найдите @BotFather и начните беседу. Отправьте команду /newbot и следуйте инструкциям. Вы получите:

• свой токен;
• адрес Telegram API (https://api.telegram.org/bot);
• ссылку на документацию.

Обязательно сохраните токен, так как это ключ для взаимодействия с ботом.

Примечание Хранение токена должно быть локальным: ни в коем случае не выгружайте его в общий доступ, например в GitHub-репозиторий .

Далее начните беседу. Введите в поисковой строке имя бота и нажмите /start. Отправьте любое сообщение: оно станет первым обновлением, которое получит Телеграм бот.

Установка Python

Для написания Telegram-бота на Python, нужно установить сам язык. Если вы пользуетесь Windows, скачать Python можно с официального сайта. Версия важна. Нам подойдет Python не ниже версии 3.7. Если же у вас Linux или macOS, то, скорее всего, у вас стоит Python 3.6. Как обновиться, можете почитать здесь.

Тем, кто только начал изучение этого языка, будет также полезна дорожная карта Python-разработчика.

Установка pip

Это менеджер пакетов. В версиях выше Python 2.7.9 и Python 3.4, а также на macOS/Linux он уже есть. Проверить это можно командой pip —version в терминале. Если же по каким-то причинам он отсутствует, установить его можно при помощи команды:

$ sudo apt-get install python-pip

Установка aiogram

Установить данный фреймворк для Telegram Bot API с помощью pip:

Hello, bot!

Давайте напишем простенькую программу приветствия. Для начала следует импортировать библиотеки и создать экземпляры Телеграм бота и диспетчера:

from aiogram import Bot, types
from aiogram.dispatcher import Dispatcher
from aiogram.utils import executor
TOKEN = «ваш токен от бота здесь»
bot = Bot(token=TOKEN)
dp = Dispatcher(bot)

Теперь напишем обработчик текстовых сообщений, который будет обрабатывать входящие команды /start и /help:

@dp.message_handler(commands=['start', 'help'])
async def send_welcome(msg: types.Message):
await msg.reply_to_message(f‘Я бот. Приятно познакомиться,
{msg.from_user.first_name}’)

Добавим ещё один обработчик для получения текстовых сообщений. Если бот получит «Привет», он также поздоровается. Все остальные сообщения будут определены, как нераспознанные:

@dp.message_handler(content_types=['text'])
async def get_text_messages(msg: types.Message):
if msg.text.lower() == 'привет':
await msg.answer('Привет!')
else:
await msg.answer('Не понимаю, что это значит.')

Запускаем Telegram бота, написанного на Python, следующим образом:

if __name__ == '__main__':
executor.start_polling(dp)

Примечание Так мы задаём боту непрерывное отслеживание новых сообщений. Если бот упадёт, а сообщения продолжат поступать, они будут накапливаться в течение 24 часов на серверах Telegram, и в случае восстановления бота прилетят ему все сразу.

Ну вот и всё, простенький бот в Телеграмме на языке Python готов.

Docker

Сейчас мало кто не слышал про Docker, но если вдруг не слышали — вот хорошая статья. Для нашего проекта потребуется самый простой Dockerfile:

FROM python:3.8
# set work directory
WORKDIR /usr/src/app/
# copy project
COPY . /usr/src/app/
# install dependencies
RUN pip install —user aiogram
# run app
CMD [«python», «bot.py»]

Каталог проекта должны при этом содержать следующие файлы:

Для локальных тестов достаточно установить Docker (linux, mac, windows), после чего в папке проекта собрать и запустить контейнер с помощью команд:

docker build -t my_app
docker run -d my_app

my_app — это просто название нашего контейнера, вместо которого можно использовать другое имя.

-d — специальный флаг, который запускает контейнер в фоне и позволяет дальше работать в терминале. Это называется detached mode.

Деплой на AWS

Прежде всего нам понадобится аккаунт на Docker Hub. Это аналог GitHub, только не с исходниками кода, а с уже созданными контейнерами. Работа с Docker Hub выглядит достаточно просто:

1. Локально или с помощью пайплайнов собрали контейнер.
2. Загрузили его на докер хаб.
3. В любом удобном месте скачали его. Это может быть локальная машина, VPS сервер или облачный провайдер по типу AWS.
4. Запустили.

Пройдёмся по этим шагам. Везде, где указано , надо вставлять свой юзернейм, использованный при регистрации на докерхабе. Если это ваша первая публикация на докерхаб, для начала потребуется залогиниться с помощью docker login.

• Билдим контейнер:
• Загружаем его на докерхаб:
• Для проверки успешности загрузки можете запустить контейнер из Docker Hub с помощью команды:

Далее загрузим наш контейнер в AWS Elastic Beanstalk. Для этого потребуется аккаунт на AWS. Если его нет, необходимо зарегистрироваться.

Вас попросят ввести данные карты для верификации, но переживать не стоит, ведь мы воспользуемся бесплатным годовым триалом.

Чтобы поиграться, этого более чем достаточно, а вот если вы захотите вывести проект в продакшен, следует перейти на VPS — это даст больше контроля и гибкости.

• Переходим в Elastic Beanstalk, на вкладку Applications, и создаём новое приложение:

• Называем приложение, теги оставляем пустыми:

• Создаём для приложения environment:

• Выбираем Worker environment:

• В качестве платформы выбираем Docker:

• В пункте Application code нужно загрузить JSON-файл с конфигурацией Docker-образа. Сам файл:

Dockerrun.aws.json { «AWSEBDockerrunVersion»: «1», «Image»: { «Name»: «/my_app», «Update»: «true» }, «Ports»: [ { «ContainerPort»: 5000, «HostPort»: 8000 } ] }

• AWS начинает создавать окружение, просто ждём завершения процесса:

• Если всё прошло успешно, вы увидите индикатор успешного запуска приложения:

Проверяем работу нашего Telegram bot:

Успех!

Заключение

Поздравляем! Теперь вы знаете, как писать роботов для Telegram на Python.

Бота можно дополнять другими функциями, например, добавить отправку файлов, опрос или клавиатуру.

Кстати, в телеграмме есть аж целых два типа клавиатур:

1. Классическая RelpyKeyboardMarkup, у которой кнопки располагаются под полем ввода сообщения:
2. Более современная InlineKeyboardMarkup, которая привязывается к конкретному сообщению:

Но и это полностью рабочий Телеграм-бот на Python: дополните словарём, и получите полноценную беседу. Также можете опробовать функциональность нашего Telegram-бота.

В «настоящих проектах» не обойтись без базы данных. Тут на помощь приходит docker-compose, который позволяет объединить несколько контейнеров в один сервис. Таким образом, например, можно создать приложение и положить его в контейнер, а базу данных, как отдельный сервис, поместить в другой контейнер, и с помощью docker-compose наладить между ними связь.

Также для более серьёзной разработки лучше использовать выделенный виртуальный сервер (VPS): он даёт гораздо больше гибкости и свободы, чем тот же AWS. А самое главное, он более приближён к «боевой» разработке. Схема работы тут будет даже проще, чем с AWS: вам просто нужно установить Docker, спуллить образ с Docker Hub и запустить его.

Как создать чат-бота с нуля на Python: подробная инструкция

Аналитики Gartner утверждают, что к 2020 году 85% взаимодействий клиентов с сервисами сведется к общению с чат-ботами. В 2018 году они уже обрабатывают около 30% операций. В этой статье мы расскажем, как создать своего чат-бота на Python.

Возможно, вы слышали о Duolingo: популярном приложении для изучения иностранных языков, в котором обучение проходит в форме игры. Duolingo популярен благодаря инновационному стилю обучения. Концепция проста: от пяти до десяти минут интерактивного обучения в день достаточно, чтобы выучить язык.

Несмотря на то что Duolingo позволяет изучить новый язык, у пользователей сервиса возникла проблема. Они почувствовали, что не развивают разговорные навыки, так как обучаются самостоятельно. Пользователи неохотно обучались в парах из-за смущения. Эта проблема не осталась незамеченной для разработчиков.

Команда сервиса решила проблему, создав чат-бота в приложении, чтобы помочь пользователям получать разговорные навыки и применять их на практике.

Поскольку боты разрабатывались так, чтобы быть разговорчивыми и дружелюбными, пользователи Duolingo практикуются в общении в удобное им время, выбирая «собеседника» из набора, пока не поборят смущение в достаточной степени, чтобы перейти к общению с другими пользователями. Это решило проблему пользователей и ускорило обучение через приложение.

Итак, что такое чат-бот?

Чат-бот — это программа, которая выясняет потребности пользователей, а затем помогает удовлетворить их (денежная транзакция, бронирование отелей, составление документов). Сегодня почти каждая компания имеет чат-бота для взаимодействия с пользователями. Некоторые способы использования чат-ботов:

• предоставление информации о рейсе;
• предоставление пользователям доступа к информации об их финансах;
• служба поддержки.

Возможности безграничны.

История чат-ботов восходит к 1966 году, когда Джозеф Вейценбаум разработал компьютерную программу ELIZA. Программа подражает манере речи психотерапевта и состоит лишь из 200 строк кода. Пообщаться с Элизой можно до сих пор на сайте.

Нейросети для написания текста на русском языке: подборка онлайн сервисов

Как работает чат-бот?

Существует два типа ботов: работающие по правилам и самообучающиеся.

• Бот первого типа отвечает на вопросы, основываясь на некоторых правилах, которым он обучен. Правила могут быть как простыми, так и очень сложными. Боты могут обрабатывать простые запросы, но не справлятся со сложными.
• Самообучающиеся боты создаются с использованием основанных на машинном обучении методов и определенно более эффективны, чем боты первого типа. Самообучающиеся боты бывают двух типов: поисковые и генеративные.

В поисковых ботах используются эвристические методы для выбора ответа из библиотеки предопределенных реплик. Такие чат-боты используют текст сообщения и контекст диалога для выбора ответа из предопределенного списка.

Контекст включает в себя текущее положение в древе диалога, все предыдущие сообщения и сохраненные ранее переменные (например, имя пользователя).

Эвристика для выбора ответа может быть спроектирована по-разному: от условной логики «или-или» до машинных классификаторов.

Генеративные боты могут самостоятельно создавать ответы и не всегда отвечают одним из предопределенных вариантов. Это делает их интеллектуальными, так как такие боты изучают каждое слово в запросе и генерируют ответ.

В этой статье мы научимся писать код простых поисковых чат-ботов на основе библиотеки NLTK.

Создание бота на Python

Предполагается, что вы умеете пользоваться библиотеками scikit и NLTK. Однако, если вы новичок в обработке естественного языка (NLP), вы все равно можете прочитать статью, а затем изучить соответствующую литературу.

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка — это область исследований, в которой изучается взаимодействие между человеческим языком и компьютером. NLP основана на синтезе компьютерных наук, искусственного интеллекта и вычислительной лингвистики. NLP — это способ для компьютеров анализировать, понимать и извлекать смысл из человеческого языка разумным и полезным образом.

Краткое введение в NLKT

NLTK (Natural Language Toolkit) — платформа для создания программ на Python для работы с естественной речью.

NLKT предоставляет простые в использовании интерфейсы для более чем 50 корпораций и лингвистических ресурсов, таких как WordNet, а также набор библиотек для обработки текста в целях классификации, токенизации, генерации, тегирования, синтаксического анализа и понимания семантики, создания оболочки библиотек NLP для коммерческого применения.

Книга Natural Language Processing with Python  — практическое введение в программирование для обработки языка. Рекомендуем ее прочитать, если вы владеете английским языком.

Загрузка и установка NLTK

• Установите NLTK: запустите pip install nltk.
• Тестовая установка: запустите python, затем введите import nltk.

Инструкции для конкретных платформ смотрите здесь.

Установка пакетов NLTK

Импортируйте NLTK и запустите nltk.download(). Это откроет загрузчик NLTK, где вы сможете выбрать версию кода и модели для загрузки. Вы также можете загрузить все пакеты сразу.

Предварительная обработка текста с помощью NLTK

Основная проблема с данными заключается в том, что они представлены в текстовом формате. Для решения задач алгоритмами машинного обучения требуется некий вектор свойств. Поэтому прежде чем начать создавать проект по NLP, нужно предварительно обработать его. Предварительная обработка текста включает в себя:

• Преобразование букв в заглавные или строчные, чтобы алгоритм не обрабатывал одни и те же слова повторно.
• Токенизация. Токенизация — термин, используемый для описания процесса преобразования обычных текстовых строк в список токенов, то есть слов. Токенизатор предложений используется для составления списка предложений. Токенизатор слов составляет список слов.

Пакет NLTK включает в себя предварительно обученный токенизатор Punkt для английского языка.

• Удаление шума, то есть всего, что не является цифрой или буквой;
• Удаление стоп-слов. Иногда из словаря полностью исключаются некоторые крайне распространенные слова, которые, как считается, не имеют большого значения для формирования ответа на вопрос пользователя. Эти слова называются стоп-словами (междометия, артикли, некоторые вводные слова);
• Cтемминг: приведение слова к коренному значению. Например, если нам нужно провести стемминг слов «стемы», «стемминг», «стемированный» и «стемизация», результатом будет одно слово — «стем».
• Лемматизация. Лемматизация — немного отличающийся от стемминга метод. Основное различие между ними заключается в том, что стемминг часто создает несуществующие слова, тогда как лемма — это реально существующее слово. Таким образом, ваш исходный стем, то есть слово, которое получается после стемминга, не всегда можно найти в словаре, а лемму — можно. Пример лемматизации: «run» — основа для слов «running» или «ran», а «better» и «good» находятся в одной и той же лемме и потому считаются одинаковыми.

Набор слов

После первого этапа предварительной обработки нужно преобразовать текст в вектор (или массив) чисел. «Набор слов» — это представление текста, описывающего наличие слов в тексте. «Набор слов» состоит из:

• словаря известных слов;
• частот, с которыми каждое слово встречается в тексте.

Почему используется слово «набор»? Это связано с тем, что информация о порядке или структуре слов в тексте отбрасывается, и модель учитывает только то, как часто определенные слова встречаются в тексте, но не то, где именно они находятся.

Идея «набора слов» состоит в том, что тексты похожи по содержанию, если включают в себя похожие слова. Кроме того, кое-что узнать о содержании текста можно лишь по набору слов.

Например, если словарь содержит слова {Learning, is, the, not, great} и мы хотим составить вектор предложения “Learning is great”, получится вектор (1, 1, 0, 0, 1).

Метод TF-IDF

Проблема «набора слов» заключается в том, что в тексте могут доминировать часто встречающиеся слова, которые не содержат ценную для нас информацию. Также «набор слов» присваивает большую важность длинным текстам по сравнению с короткими.

Один из подходов к решению этих проблем состоит в том, чтобы вычислять частоту появления слова не в одном тексте, а во всех сразу. За счет этого вклад, например, артиклей «a» и «the» будет нивелирован. Такой подход называется TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) и состоит из двух этапов:

• TF — вычисление частоты появления слова в одном тексте

TF = (Число раз, когда слово «t» встречается в тексте)/(Количество слов в тексте)

• IDF — вычисление того, на сколько редко слово встречается во всех текстах

IDF = 1+log(N/n), где N — общее количество текстов, n — во скольких текстах встречается «t»

Коэффициент TF-IDF — это вес, часто используемый для обработки информации и интеллектуального анализа текста. Он является статистической мерой, используемой для оценки важности слова для текста в некотором наборе текстов.

Пример

Рассмотрим текст, содержащий 100 слов, в котором слово «телефон» появляется 5 раз. Параметр TF для слова «телефон» равен (5/100) = 0,05.

Теперь предположим, что у нас 10 миллионов документов, и слово телефон появляется в тысяче из них. Коэффициент вычисляется как 1+log(10 000 000/1000) = 4. Таким образом, TD-IDF равен 0,05 * 4 = 0,20.

TF-IDF может быть реализован в scikit так:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

Коэффициент Отиаи

TF-IDF — это преобразование, применяемое к текстам для получения двух вещественных векторов в векторном пространстве.

Тогда мы можем получить коэффициент Отиаи любой пары векторов, вычислив их поэлементное произведение и разделив его на произведение их норм. Таким образом, получается косинус угла между векторами.

Коэффициент Отиаи является мерой сходства между двумя ненулевыми векторами. Используя эту формулу, можно вычислить схожесть между любыми двумя текстами d1 и d2.

Cosine Similarity (d1, d2) = Dot product(d1, d2) / ||d1|| * ||d2||

Здесь d1, d2 — два ненулевых вектора.

Подробное объяснение и практический пример TF-IDF и коэффициента Отиаи приведены в посте по ссылке.

Пришло время перейти к решению нашей задачи, то есть созданию чат-бота. Назовем его «ROBO».

Обучение чат-бота

В нашем примере мы будем использовать страницу Википедии в качестве текста. Скопируйте содержимое страницы и поместите его в текстовый файл под названием «chatbot.txt». Можете сразу использовать другой текст.

Импорт необходимых библиотек

import nltk
import numpy as np
import random
import string # to process standard python strings

Чтение данных

Выполним чтение файла corpus.txt и преобразуем весь текст в список предложений и список слов для дальнейшей предварительной обработки.

f=open('chatbot.txt','r',errors = 'ignore')
raw=f.read()
raw=raw.lower()# converts to lowercase
nltk.download('punkt') # first-time use only
nltk.download('wordnet') # first-time use only
sent_tokens = nltk.sent_tokenize(raw)# converts to list of sentences
word_tokens = nltk.word_tokenize(raw)# converts to list of words

Давайте рассмотрим пример файлов sent_tokens и word_tokens

sent_tokens[:2]
['a chatbot (also known as a talkbot, chatterbot, bot, im bot, interactive agent, or artificial conversational entity) is a computer program or an artificial intelligence which conducts a conversation via auditory or textual methods.',
'such programs are often designed to convincingly simulate how a human would behave as a conversational partner, thereby passing the turing test.']
word_tokens[:2]
['a', 'chatbot', '(', 'also', 'known']

Предварительная обработка исходного текста

Теперь определим функцию LemTokens, которая примет в качестве входных параметров токены и выдаст нормированные токены.

lemmer = nltk.stem.WordNetLemmatizer() #WordNet is a semantically-oriented dictionary of English included in NLTK.
def LemTokens(tokens):
return [lemmer.lemmatize(token) for token in tokens]
remove_punct_dict = dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation)
def LemNormalize(text):
return LemTokens(nltk.word_tokenize(text.lower().translate(remove_punct_dict)))

Подбор ключевых слов

Определим реплику-приветствие бота. Если пользователь приветствует бота, бот поздоровается в ответ. В ELIZA используется простое сопоставление ключевых слов для приветствий. Будем использовать ту же идею.

GREETING_INPUTS = («hello», «hi», «greetings», «sup», «what's up»,»hey»,)
GREETING_RESPONSES = [«hi», «hey», «*nods*», «hi there», «hello», «I am glad! You are talking to me»]
def greeting(sentence):

for word in sentence.split():
if word.lower() in GREETING_INPUTS:
return random.choice(GREETING_RESPONSES)

Генерация ответа

Чтобы сгенерировать ответ нашего бота для ввода вопросов, будет использоваться концепция схожести текстов. Поэтому мы начинаем с импорта необходимых модулей.

• Импортируйте векторизатор TFidf из библиотеки, чтобы преобразовать набор необработанных текстов в матрицу свойств TF-IDF.
  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
• Кроме того, импортируйте модуль коэффициента Отиаи из библиотеки scikit

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

Этот модуль будет использоваться для поиска в запросе пользователя ключевых слов. Это самый простой способ создать чат-бота.

Определим функцию отклика, которая возвращает один из нескольких возможных ответов. Если запрос не соответствует ни одному ключевому слову, бот выдает ответ «Извините! Я вас не понимаю».

def response(user_response):
robo_response=''
TfidfVec = TfidfVectorizer(tokenizer=LemNormalize, stop_words='english')
tfidf = TfidfVec.fit_transform(sent_tokens)
vals = cosine_similarity(tfidf[-1], tfidf)
idx=vals.argsort()[0][-2]
flat = vals.flatten()
flat.sort()
req_tfidf = flat[-2]
if(req_tfidf==0):
robo_response=robo_response+»I am sorry! I don't understand you»
return robo_response
else:
robo_response = robo_response+sent_tokens[idx]
return robo_response

Наконец, мы задаем реплики бота в начале и конце переписки, в зависимости от реплик пользователя.

flag=True
print(«ROBO: My name is Robo. I will answer your queries about Chatbots. If you want to exit, type Bye!»)
while(flag==True):
user_response = input()
user_response=user_response.lower()
if(user_response!='bye'):
if(user_response=='thanks' or user_response=='thank you' ):
flag=False
print(«ROBO: You are welcome..»)
else:
if(greeting(user_response)!=None):
print(«ROBO: «+greeting(user_response))
else:
sent_tokens.append(user_response)
word_tokens=word_tokens+nltk.word_tokenize(user_response)
final_words=list(set(word_tokens))
print(«ROBO: «,end=»»)
print(response(user_response))
sent_tokens.remove(user_response)
else:
flag=False
print(«ROBO: Bye! take care..»)

Вот и все. Мы написали код нашего первого бота в NLTK. Здесь вы можете найти весь код вместе с текстом. Теперь давайте посмотрим, как он взаимодействует с людьми:

Заключение

Хотя наш примитивный бот едва ли обладает когнитивными навыками, это был неплохой способ разобраться с NLP и узнать о работе чат-ботов.

«ROBO», по крайней мере, отвечает на запросы пользователя.

Он, конечно, не обманет ваших друзей, и для коммерческой системы вы захотите рассмотреть одну из существующих бот-платформ или фреймворки, но этот пример поможет вам продумать архитектуру бота.

Интересные статьи:

Бот в Telegram на Питоне от А до Я

В социальных сетях и мессенджерах огромную популярность набрали так называемые боты. Они пишутся на разных языках программирования, внедряются в ПО и активно применяются на практике.

В данной статье будет рассказано о том, как написать простой бот на Python. А еще – рассмотрены особенности соответствующего ЯП, преимущества и недостатки упомянутого «виджета». Примеры будут приведены на основе Telegram. Здесь bot – это весьма распространенное явление.

Бот – это…

Это специализированный робот-помощник. Он помогает выполнять любые рутинные занятия. Боты способны реализовывать программные коды, которые будут отвечать за активацию разных команд со стороны пользователей.

Переписка с таким ПО осуществляется непосредственно через чат. Клиент дает боту команды, которые он обрабатывает и выполняет в режиме 24/7. Ключевая задача “робота» – дать ответ на вопрос клиента, опираясь на заданную программу. С помощью оных удается экономить не только время, но и остальные ресурсы.

Умения

Бот Телеграмм умеет многое. Сегодня к спектру его навыков относят следующие моменты:

• проведение обучения;
• развлечение публики;
• предложение и запуск «мини-игр»;
• работа с поисковыми системами в пределах Сети;
• скачивание данных – фото, видео, аудио, документов;
• выступать в качестве напоминалки;
• участие в групповых чатах для решения заранее определенного спектра задач (пример – согласование оптимального времени встречи);
• комментирование постов и статей;
• использование функций управления умным домом и другими подобными устройствами.

Bots – это связующее звено между пользователями и интернетом, а также конкретной компанией. Пользоваться ими не очень трудно. Первое, что нужно сделать – это определиться со спектром задач, поручаемых боту. После – написать грамотный код и внедрить его в мессенджер. Это способен сделать даже начинающий разработчик.

Преимущества и недостатки

Как и любое другое ПО, bot – это «виджет», который имеет ряд сильный и слабых сторон. Их предстоит учитывать каждому, кто хочет подключить соответствующего «помощника» в своем чате/диалоге.

Сильные стороны

К преимуществам ботов Телеграм относят:

• круглосуточную помощь – функционирование bots прекратят только в случае аварий на серверах, которые случаются крайне редко;
• удобство и простоту использования – для большинства команд достаточно выбрать из предложенного списка подходящую операцию;
• мгновенное получение ответа;
• отсутствие требований к мощности задействованного устройства – это связано с тем, что для работы ботов используются возможности сторонних серверов;
• высокий уровень безопасности;
• отсутствие необходимости инициализации дополнительного ПО для запуска рассматриваемого вида «помощника».

Ботов применять удобно и интересно. Они упрощают жизнь и владельцу чата/компании, и непосредственным клиентам/участникам диалога.

Слабые стороны

Минусы у такого ПО тоже есть, но они не слишком весомые:

• составлять bot должен программист – тот, кто далек от данной сферы деятельности, будет долго разбираться в принципах коддинга;
• писать бота лучше на одном языке – через Питон;
• нужно заранее хорошо продумать навигационное меню – тем, кто раньше не имел дела с подобным контентом, может потребоваться немало времени для этого.

Бот должен быть полезным, отвечать потребностям ЦА, а также целям владельца чата. Составить его удастся «с нуля» за 15-30 минут. Особенно если придерживаться определенного алгоритма действий.

Почему Питон

Python – универсальный язык программирования с возможностью использования принципов ООП. Он обладает простым и понятным синтаксисом, освоить который еще проще, зная английский.

Бот, написанный на Python, будет отличаться скоростью, безопасностью и стабильностью. Сам ЯП предусматривает следующие преимущества:

• функциональность;
• разделение итоговой кодификации на блоки, что позволяет значительно повысить ее читаемость;
• поддержка длинной арифметики;
• кроссплатформенность;
• огромное количество библиотек, которые смогут выручить в любое время;
• понятный синтаксис.

Это – идеальный вариант для веб-разработки, приложений для мессенджеров и мелких проектов. Крупные и масштабные игры на чистом Python составить не получится. Для этого предстоит подучить Java или C++.

Составление софта

Bot – это просто и удобно. Телеграм позволяет внедрять и искать такие «виджеты» без особого труда. Хорошего бота удастся составить менее чем за час. Главное – придерживаться определенного алгоритма действий.

Принцип

Перед непосредственной разработкой необходимо разобраться в том, как все будет работать. Bot для «Телеги» функционирует по определенным принципам. Пример будет рассмотрен на компьютере и Telegram-клиенте.

Стоит обратить внимание на следующее:

1. На компьютере есть интерпретатор Python. Также на устройство необходимо поставить сервер Телеграмма и клиент.
2. Внутри интерпретатора будет функционировать программа-бот. Она будет отвечать за весь софт: в оной прописана логика и шаблоны, а также возможные операции.
3. Внутри приложения, написанного через Питон, имеется библиотека, отвечающая за связь с сервером Telegram. В нее нужно вшить секретный ключ. Это поможет указать серверу клиента, что программа связана с конкретным ботом.
4. Когда клиент с «Телегой» осуществляет запрос гороскопа, bot осуществляет выгрузку на сервер, а сервер – выводит результат на компьютер.
5. Запрос будет проходить обработку через утилиту на Python, дает ответ на сервер Телеграмма.
6. Сервер передает необходимый результат непосредственному пользователю.

Bot внедряется без особого труда. Описанный принцип действий актуален не только для гороскопов. Он подойдет для bot любого вида в мессенджере.

Краткий план – пошагово

Чтобы bot Телеграм работал, можно представить процедуру его подключения так:

1. Провести регистрацию нового бота в мессенджере.
2. Установить Питон-библиотеку для работы с Telegram.
3. Добавить библиотеку в программу с гороскопом.
4. Научить bot реагировать на сообщения в пределах чата.
5. Прописать там же кодификацию, которая отвечает за кнопки выбора знака зодиака.
6. Сделать так, чтобы при клике по кнопке отображался гороскоп выбранного варианта.

Каждый этап предусматривает собственные нюансы и особенности, о которых должен помнить каждый разраб. Иначе справиться с поставленной задачей не получится.

Регистрация

Для того, чтобы зарегистрировать нового бота в Телеграмме, нужно:

1. Открыть соответствующий мессенджер.
2. При помощи командной строки найти @BotFather. Он несет ответ за регистрацию нового bot.
3. Кликнуть по надписи Start, а также указать команду / newbot.
4. Система задаст поочередно вопросы о названии бота и его ника. Имя должно быть уникальным. С первого раза установить его не всегда получается.

На этом первый этап подготовки завершен. Можно двигаться дальше.

Библиотека и ее инициализация

Следующий этап – это установка подходящей библиотеки Python. Работать с «Телегой» можно через telebot. Второй вариант – это инициализация Webhook. Первый вариант проще, поэтому заострим внимание на нем:

1. Запустить командную строку от имени администратора на устройстве.
2. Набрать команду pip install pytelegrambotapi.
3. Подтвердить обработку операции.
4. Чтобы приложение понимало бота, в самое начало кода требуется добавить: import telebot;
5. Bot = telebot.TeleBot(«токен»);.
6. Вместо слова «токен» вставить настоящий токен, выданный @BotFather.
7. Открыть программу гороскопа и добавить ее.

Перед тем, как импортировать приложение гороскопа, необходимо его написать. Сделать его требуется на Питоне.

Гороскоп программа

Вот так будет выглядеть код приложения, который отвечает за отображение информации о гороскопах. Создается контент в программной среде Питона:

Сразу после формирования ПО можно приступить к следующему этапу настройки.

Реакции

Bot должен реагировать на слово «Привет». После него будет выдана реакция на соответствующую фразу. Чтобы все работало нормально, необходимо добавить после строчек импорта новый метод. Он отвечает за соответствующую операцию:

@bot.message_handler(content_types=['text'])
def get_text_messages(message):
if message.text == «Привет»:
bot.send_message(message.from_user.id, «Привет, сейчас я расскажу тебе гороскоп на сегодня.»)
elif message.text == «/help»:
bot.send_message(message.from_user.id, «Напиши Привет»)
else:
bot.send_message(message.from_user.id, «Я тебя не понимаю. Напиши /help.»)

Теперь нужно:

• Добавить после метода строку типа: bot.polling(none_stop=True, interval=0).
• После ее добавления у бота будет постоянно проверяться наличие новых сообщений.
• Прописать код, который предполагает работу с кнопками. Сначала осуществляется вывод всех знаков зодиака. При клике по конкретной – отображается гороскоп оного.

• Добавить обработчик кнопок. Он будет реагировать на слово zodiac. При написании оного в программе отобразится случайный текст:

# Обработчик нажатий на кнопки
@bot.callback_query_handler(func=lambda call: True)
def callback_worker(call):
# Если нажали на одну из 12 кнопок — выводим гороскоп
if call.data == «zodiac»:
# Формируем гороскоп
msg = random.choice(first) + ' ' + random.choice(second) + ' ' + random.choice(second_add) + ' ' + random.choice(third)
# Отправляем текст в Телеграм
bot.send_message(call.message.chat.id, msg)

• Можно убрать кодификацию, которая ранее отвечала за вывод знаков зодиака в консоли. После очистки получится приложение:

На этом рассматриваемый «помощник» окончен. Теперь все должно нормально работать. Остается запустить его в Телеграме и получить тот или иной результат.

Команды управления

«Помощник» имеет разные функции и команды. Они пишутся через знак «слеш» («/») прямо в сообщении чата. Вот основные операции:

• /start – начать работу помощника;
• /help – вывод помощи на экран;
• /settings – открыть настройки.

Некоторые подобные «дополнения» способны понимать команды на русском языке. Пример – запрос у робота Антона, который «подрабатывает» в Гидрометцентре. Если при общении с ним прописать «Погода Калининград», будет выведен соответствующий результат.

Почему «молчит»

Иногда бывает так, что «помощник» не отвечает. Такое наблюдается при вводе любой команды/выбора подходящего варианта из меню. Данное явление может происходить по нескольким причинам:

1. Проблемы и неполадки на сервере. Пример – сбой или полный отказ оного от функционирования.
2. Ошибки при написании кодификации. Распространенное явление среди новичков.

How To Make AI Chatbot In Python Using NLP (NLTK) In 2023

• by Author
• Posted On January 11, 2023

Have you wondered how a computer-based application solves your query in seconds when you contact a customer support executive? A map-based application on your mobile tells you which direction to reach your destination safely even when you are not aware of the routes. Who are they and how do they manage to get your query resolved? Well! a simple answer is ‘they are chatbots’ and in this article, we will talk about AI Chatbot in Python (using NLTK): How to build a chatbot? Follow these 8 simple steps to create your own Chatbot in Python.

• Chatbot or chatterbot is becoming very popular nowadays due to their Instantaneous response, 24-hour service, and ease of communication.
• In this article, we will learn about different types of chatbots using Python, their advantages and disadvantages, and build a simple rule-based chatbot in Python (using NLTK) and Python Tkinter.

TechnologyAdvice

The chatbot or chatterbot is a software application used to conduct an online chat conversation via text or text-to-speech, in lieu of providing direct contact with a live human agent.

The term “ChatterBot” was originally coined by Michael Mauldin (creator of the first Verbot) in 1994 to describe these conversational programs.

Today almost all industries use chatbots for providing a good customer service experience. In one of the reports published by Gartner, “ By 2022, 70% of white-collar workers will interact with conversational platforms on a daily basis”.

The chatbot is broadly classified into two types-

1. Text-based chatbots for example Customer Support Assistant
2. Voice-based

Как создать бота в стиле Alexa и Siri с помощью Python и OpenAI

Создать программу искусственного интеллекта, которая воспринимает человеческую речь и отвечает на вопросы, не так сложно, как кажется. Такое чудо можно сотворить за один день с помощью нескольких пакетов Python и API.

Вот ответы бота на некоторые вопросы.

Я: Какова численность населения Бразилии?

Бот: По оценкам, население Бразилии составляет более 209 миллионов человек.

Я: Какое на вкус мороженое?

Бот: Большинство видов мороженого на вкус сладкие и сливочные.

Я: Как пользоваться палочками для еды?

Бот: Чтобы использовать палочки для еды, нужно держать по одной в каждой руке. Поместите палочку для еды в доминирующую руку между большим и указательным пальцами и удерживайте ее средним пальцем.

Поместите палочку для еды в недоминирующую руку между большим и указательным пальцами и удерживайте ее безымянным пальцем и мизинцем.

Чтобы взять еду, используйте палочку для еды в доминирующей руке, чтобы удерживать еду, а затем используйте эту палочку для еды.

Конечно, это не самые содержательные ответы. А концовка ответа про палочки для еды и вовсе довольно странная. Однако тот факт, что подобное приложение может интерпретировать речь и отвечать на вопросы, какими бы ограниченными ни казались ответы, довольно поразителен. К тому же мы можем посмотреть, как устроен виртуальный ассистент и поэкспериментировать с ним.

• Файл запускается через командную строку, когда пользователь готов задать вопрос.
• PyAudio позволяет микрофону компьютера улавливать речевые данные.
• Аудиоданные хранятся в переменной под названием stream, затем кодируются и преобразуются в JSON-данные.
• JSON-данные поступают в API AssemblyAI для преобразования в текст, после чего текстовые данные отправляются обратно.
• Текстовые данные поступают в API OpenAI, а затем направляются в движок text-davinci-002 для обработки.
• Ответ на вопрос извлекается и отображается на консоли под заданным вопросом.

В этом руководстве используются два базовых API:

• AssemblyAI для преобразования аудио в текст.
• OpenAI для интерпретации вопроса и получения ответа.

Этот проект содержит два файла: main и openai_helper.

Скрипт main используется в основном для API-соединения “голос-текст”. Он включает в себя настройку сервера WebSockets, заполнение всех параметров, необходимых для PyAudio, и создание асинхронных функций, необходимых для одновременной отправки и получения речевых данных между приложением и сервером AssemblyAI.

openai_helper  —  файл с коротким именем, используемый исключительно для подключения к OpenAI-движку text-davinci-002. Это соединение обеспечивает получение ответов на вопросы.

main.py

Сначала импортируем все библиотеки, которые будут использованы приложением. Для некоторых из них может потребоваться Pip-установка (в зависимости от того, использовали ли вы их). Обратите внимание на комментарии к коду ниже:

#PyAudio предоставляет привязку к Python для PortAudio v19, кроссплатформенной библиотеки ввода-вывода аудио. Позволяет микрофону компьютера взаимодействовать с Python
import pyaudio

#Библиотека Python для создания сервера Websocket — двустороннего интерактивного сеанса связи между браузером пользователя и сервером
import websockets

#asyncio — это библиотека для написания параллельного кода с использованием синтаксиса async/await
import asyncio

#Этот модуль предоставляет функции для кодирования двоичных данных в печатаемые символы ASCII и декодирования таких кодировок обратно в двоичные данные
import base64

#В Python есть встроенный пакет json, который можно использовать для работы с данными JSON
import json

#»Подтягивание» функции из другого файла
from openai_helper import ask_computer

Теперь устанавливаем параметры PyAudio. Эти параметры являются настройками по умолчанию, найденными в интернете. Вы можете поэкспериментировать с ними по мере необходимости, но мне параметры по умолчанию подошли отлично.

Устанавливаем переменную stream в качестве начального контейнера для аудиоданных, а затем выводим параметры устройства ввода по умолчанию в виде словаря. Ключи словаря отражают поля данных в структуре PortAudio.

Вот код:

Создание собственного ИИ-бота на Python за 33 строчки кода : Backend Developer

Расскажем, как создать собственный чат-бот на Python с помощью следующей инструкциям языковой модели falcon-7b-instruct.

Данная статья является переводом. Ссылка на оригинал.

С ChatGPT интересно экспериментировать. Возможно, вы также хотите иметь свою копию для личного пользования. Конечно, это невозможно, потому что ChatGPT — это не ПО для скачивания, и для него требуются огромные мощности компьютера. Тем не менее, можно создать урезанную версию, работающую на стандартных устройствах. В этой статье мы узнаем:

• какие языковые модели могут вести себя как ChatGPT;
• как построить чат-бота, используя продвинутые языковые модели.

Картинка сгенерирована автором, используя Stable Diffusion.

Обзор

Эта статья разделена на три части.

1. Что такое модели, следующие инструкциям?
2. Как найти модели, следующие инструкциям
3. Построение простого чат-бота.

Что такое модели машинного обучения, следующие инструкциям?

Языковые модели — это модели машинного обучения, которые предсказывают вероятность следующего слова, основываясь на предложении. Если мы спрашиваем у модели следующее слово и предлагаем его обратно, модель начинает генерировать текст.

Модели генерации текста стоят за многими языковыми моделями, такими как GPT-3. А следующие инструкциям модели — доработанные модели генерации текста, которые учатся диалогам и инструкциям. Они имитируют разговор между двумя людьми, и когда кто-то заканчивает предложение, другой собеседник отвечает.

Таким образом, модели генерации текста могут помочь закончить параграф с помощью первого предложения. Но модель, следующая инструкциям, может отвечать на вопросы или ответить по запросу.

Это не значит, что вы не можете использовать модели генерации текста для построения чат-бота. Но модель, следующая инструкциям, даст более качественный результат.

Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека data scientist’а» Интересно, перейти к каналу

Как найти модели, следующие инструкциям?

Сегодня можно найти много следующих инструкциям моделей. Но для построения чат-бота понадобится что-то, с чем легко работать. Модели можно поискать на Hugging Face.

Hugging Face

Обычно следующие инструкциям модели используют в названии моделей ключевое слово instruct. Поиск этого слова на Hugging Face может дать вам тысячи моделей. Но не все рабочие. Придется проверить каждую из них и прочитать их документацию, чтобы понять, что эта модель может делать, и выбрать самую подходящую.

Есть несколько технических критериев для выбора модели.

1. На чём модель была обучена: точнее, на каком языке модель разговаривает. Модель, обученная на английских рассказах, не будет особо полезной для немецкого чат-бота, сфокусированного на физике.
2. Какие библиотеки глубокого обучения она использует: обычно модели на Hugging Face построены с помощью TensorFlow, PyTorch, и Flax. Не все модели имеют версию для всех библиотек. Стоит убедиться, что у вас установлена нужная библиотека, прежде чем запускать модель с трансформерами.
3. Какие ресурсы ей нужны:модели могут быть огромными. Часто для их запуска требуются графические процессоры. Но некоторым моделям требуются очень мощные процессоры, а может быть даже несколько. Надо убедиться, что ваши ресурсы поддерживают рассуждения модели.

Построение простого чат-бота

Построим простого чат-бота. Чат-бот — это программа, которая берёт строку текста в качестве ввода и отвечает строкой, сгенерированной языковой моделью.

Для этой задачи была выбрана модель falcon-7b-instruct. Это модель с 7 миллионами параметров. Возможно, вам понадобится современный графический процессор, такой как nVidia RTX 3000, потому что он был разработан для работы с форматом bfloat16