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지능형 챗봇은 인공지능 분야에서 널리 사용되는 애플리케이션 중 하나입니다. ChatGPT는 GPT-3 모델을 기반으로 한 강력한 채팅 시스템입니다. 이 글에서는 지식 그래프 기술과 결합된 PHP 언어를 사용하여 지능형 챗봇을 구축하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
지능형 챗봇은 고객 서비스, 엔터테인먼트 및 기타 시나리오에서 널리 사용됩니다. ChatGPT는 탁월한 자연어 이해 및 생성 기능을 갖추고 있어 강력한 대화 기능을 갖춘 챗봇을 제공합니다.
지식 그래프는 필요한 도메인 지식을 제공하는 지능형 챗봇의 핵심 구성 요소입니다. Freebase, Wikidata와 같은 개방형 지식 그래프를 사용하거나 실제 필요에 따라 독점 그래프를 구축할 수 있습니다.
관광 챗봇을 예로 들면, PHP를 사용하여 명소 소개, 교통 정보, 호텔 추천과 같은 데이터를 얻는 크롤러 프로그램을 작성할 수 있습니다. 처리 및 정리 후 데이터는 지식 그래프로 구성됩니다. 노드는 개체(예: 명소, 호텔)를 나타내고 가장자리는 개체 간의 관계(예: 관광명소 간의 거리 또는 호텔과 관광명소 간의 연결)를 나타냅니다.
지식 그래프를 구축한 후 ChatGPT를 통해 지능적인 대화를 이룰 수 있습니다. OpenAI API를 사용하여 PHP에서 호출합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
$url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions'; // ChatGPT API의 URL
$token = 'YOUR_API_TOKEN'; // API 토큰으로 교체
$input = '사용자가 입력한 대화 내용'; // 사용자가 입력한 대화 내용 $data = array(
'프롬프트' => $입력,
'온도' => 0.7, // 생성된 텍스트의 무작위성을 제어합니다. 'max_tokens' => 20 // 최대 텍스트 길이);
$헤더 = 배열(
'콘텐츠 유형: 애플리케이션/json',
'권한: 무기명' . $토큰
);
$ch = 컬_초기화();
컬_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
컬_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);
컬_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
컬_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
컬_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
$응답 = 컬_exec($ch);
$result = json_decode($response, true);
if(isset($result['choices'][0]['text'])){
$reply = $result['choices'][0]['text']; // 챗봇의 답변 echo $reply;
}
컬_닫기($ch);위 코드는 cURL을 통해 ChatGPT API에 POST 요청을 보내고, 사용자 대화 내용을 전달하고, 로봇 응답을 얻습니다. 온도 매개변수와 최대 텍스트 길이를 조정하여 응답 스타일과 길이를 제어합니다.
지식 그래프와 ChatGPT를 결합하면 더욱 지능적인 챗봇을 구현할 수 있습니다. 로봇이 사용자의 질문에 답변할 때 먼저 지식 그래프에서 관련 정보를 얻은 다음 이를 ChatGPT에 전달하여 보다 완전한 답변을 생성할 수 있습니다.
관광 챗봇을 예로 들어보겠습니다. 사용자가 특정 명승지의 교통 방법에 대해 문의하면 먼저 지식 그래프에서 관련 정보를 쿼리한 다음 그 결과를 ChatGPT에 전달하여 자세한 답변을 생성합니다.
융합 과정에서 로봇이 질문을 기반으로 올바른 데이터를 얻고 정확한 응답을 생성할 수 있도록 컨텍스트와 데이터 통합을 처리해야 합니다.
이 기사에서는 PHP를 사용하여 지능형 챗봇을 구축하는 방법을 소개하고, 지식 그래프와 ChatGPT를 결합하여 보다 지능적인 대화 경험을 달성하고, 완전한 코드 예제를 제공합니다. 지식 그래프는 구조화된 도메인 지식을 제공하고 ChatGPT는 자연어 응답을 생성합니다. 이 둘의 결합은 채팅 로봇의 지능 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다.
