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インテリジェント チャットボットは、人工知能の分野で人気のあるアプリケーションの 1 つです。 ChatGPT は、GPT-3 モデルに基づいた強力なチャット システムです。この記事では、PHP 言語とナレッジ グラフ テクノロジを組み合わせてインテリジェントなチャットボットを構築する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。
インテリジェントなチャットボットは、顧客サービス、エンターテイメント、その他のシナリオで広く使用されています。 ChatGPT は優れた自然言語理解および生成機能を備えており、チャットボットに強力な会話機能を提供します。
ナレッジ グラフはインテリジェント チャットボットの中核コンポーネントであり、必要なドメイン知識を提供します。 Freebase や Wikidata などのオープン ナレッジ グラフを使用したり、実際のニーズに応じて独自のグラフを構築したりできます。
観光チャットボットを例に挙げると、PHP を使用してクローラー プログラムを作成し、観光スポットの紹介、交通情報、お勧めのホテルなどのデータを取得できます。処理とクリーニングの後、データはナレッジ グラフに構築されます。ノードはエンティティ (観光スポット、ホテルなど) を表し、エッジはエンティティ間の関係 (観光スポット間の距離、ホテルと観光スポット間の関連など) を表します。
ナレッジ グラフを構築した後は、ChatGPT を通じてインテリジェントな対話を実現できます。 OpenAI API を使用して PHP で呼び出しを行います。サンプルコードは次のとおりです。
$url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions'; // ChatGPT APIのURL
$token = 'YOUR_API_TOKEN'; // API トークンにセットき変化えます
$input = 'ユーザーが入力した会話内容'; // ユーザーが入力した会話内容 $data = array(
'プロンプト' => $input,
'温度' => 0.7, // 生成するされるテキストのランダムセックスを制御します 'max_tokens' => 20 // テキストの最大長さ);
$headers = 配列(
'コンテンツタイプ: application/json',
「権限: ベアラー」。 $トークン
);
$ch =curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
$response =curl_exec($ch);
$result = json_decode($response, true);
if(isset($result['choices'][0]['text'])){
$reply = $result['choices'][0]['text']; // チャットボットの応答 echo $reply;
}
カール_クローズ($ch);上記のコードは、cURL を介して ChatGPT API に POST リクエストを送信し、ユーザーの会話コンテンツを渡してロボットの応答を取得します。温度パラメータと最大テキスト長を調整することで、返信のスタイルと長さを制御します。
ナレッジグラフとChatGPTを組み合わせることで、よりインテリジェントなチャットボットを実現できます。ロボットがユーザーの質問に答えるとき、まずナレッジ グラフから関連情報を取得し、それを ChatGPT に渡して、より完全な回答を生成します。
観光チャットボットを例に挙げます。ユーザーが特定の景勝地の交通手段について質問すると、まずナレッジ グラフから関連情報がクエリされ、その結果が ChatGPT に渡されて詳細な回答が生成されます。
融合プロセス中、ロボットが質問に基づいて正しいデータを取得し、正確な応答を生成できるようにするために、コンテキストとデータの統合を処理する必要があります。
この記事では、PHP を使用してインテリジェントなチャットボットを構築する方法、ナレッジ グラフと ChatGPT を組み合わせてよりインテリジェントな会話エクスペリエンスを実現する方法を紹介し、完全なコード例を示します。ナレッジ グラフは構造化されたドメイン知識を提供し、ChatGPT は自然言語応答を生成します。この 2 つを組み合わせることで、チャット ロボットの知能レベルを大幅に向上させることができます。
