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La double puissance de ChatGPT et Python : Comment construire un robot de recommandation personnalisé
Ces dernières années, le développement de la technologie de l'intelligence artificielle a progressé à pas de géant, parmi lesquels les progrès du traitement du langage naturel (NLP) et L'apprentissage automatique (ML) nous a aidé à élaborer des recommandations intelligentes. Les robots offrent d'énormes opportunités. Parmi les nombreux modèles de PNL, ChatGPT d’OpenAI a beaucoup attiré l’attention pour ses excellentes capacités de génération de dialogue. Dans le même temps, Python, en tant que langage de programmation puissant et facile à utiliser, fournit des outils et des bibliothèques pratiques pour prendre en charge l'apprentissage automatique et le développement de systèmes de recommandation. En combinant la double puissance de ChatGPT et de Python, nous pouvons créer un robot de recommandation personnalisé pour permettre aux utilisateurs de bénéficier de meilleurs services de recommandation.
Dans cet article, je présenterai la méthode de création d'un bot de recommandation personnalisé et fournirai des exemples de code Python spécifiques.
Voici un exemple montrant comment utiliser Python pour traiter les données d'enregistrement des conversations des utilisateurs :
# 导入所需的库 import pandas as pd # 读取对话记录数据 data = pd.read_csv('conversation_data.csv') # 数据清洗和整理 # ... # 数据预处理 # ...
Voici un exemple montrant comment charger un modèle ChatGPT à l'aide de Python :
# 导入所需的库 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer # 加载ChatGPT模型 model_name = 'gpt2' # 预训练模型的名称 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name) # 对话生成函数 def generate_response(input_text): input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1) response = tokenizer.decode(output[0]) return response # 调用对话生成函数 user_input = "你好,有什么推荐吗?" response = generate_response(user_input) print(response)
Ce qui suit est un exemple montrant comment utiliser Python pour créer une fonction simple de modélisation et de recommandation d'utilisateurs :
# 用户建模和推荐函数 def recommend(user_id): # 基于用户历史对话记录和评分数据进行用户建模 user_model = build_user_model(user_id) # 基于用户模型进行个性化推荐 recommendations = make_recommendations(user_model) return recommendations # 调用推荐函数 user_id = '12345' recommended_items = recommend(user_id) print(recommended_items)
Les détails spécifiques du déploiement et de l'optimisation du projet dépassent le cadre de cet article, mais grâce au riche écosystème de Python, nous pouvons accomplir ces tâches facilement.
Résumé :
En combinant la double puissance de ChatGPT et de Python, nous pouvons créer un bot de recommandation puissant et personnalisé. En collectant et en prétraitant les données, en utilisant le modèle ChatGPT pour la génération de dialogues, en modélisant les préférences et les comportements des utilisateurs et en faisant des recommandations personnalisées basées sur des modèles d'utilisateurs, nous pouvons fournir des services de recommandation hautement personnalisés. Dans le même temps, Python, en tant que langage de programmation flexible et puissant, nous offre une multitude d'outils et de bibliothèques pour prendre en charge l'apprentissage automatique et le développement de systèmes de recommandation.
Grâce à une recherche et à une amélioration continues, nous pouvons optimiser davantage les performances et l'expérience utilisateur du robot de recommandation personnalisé, et fournir aux utilisateurs des services de recommandation plus précis et intéressants.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!