تطبيقات المحادثة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

تطبيقات المحادثة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

مقدمة

تتيح نماذج اللغة إنشاء تطبيقات محادثة متطورة قادرة على فهم المستخدمين والرد عليهم بطريقة طبيعية. يستعرض هذا الدرس مختلف الطرق لتنفيذ روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين باستخدام LLM.

أنواع تطبيقات المحادثة

1. روبوتات المحادثة (Chatbots)

2. المساعدون الافتراضيون

3. وكلاء المحادثة

التنفيذ

1. أساس المحادثة

from openai import OpenAI
import json
from typing import List, Dict, Any

class ConversationManager:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
        self.conversation_history: List[Dict[str, str]] = []
    
    def add_message(self, role: str, content: str):
        self.conversation_history.append({
            "role": role,
            "content": content
        })
    
    def get_response(self, user_message: str) -> str:
        # Ajouter le message de l'utilisateur
        self.add_message("user", user_message)
        
        # Obtenir la réponse du modèle
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=self.conversation_history,
            temperature=0.7
        )
        
        # Extraire et sauvegarder la réponse
        assistant_message = response.choices[0].message.content
        self.add_message("assistant", assistant_message)
        
        return assistant_message
    
    def clear_history(self):
        self.conversation_history = []