Erstellen Sie mit Python einen GPT-3-Chatbot
Table of Contents
- Einführung
- Vorstellung des Projekts
- Technologie-Stack
- Schritt 1: Erstellen eines Projektordners
- Schritt 2: Erstellen einer virtuellen Umgebung
- Schritt 3: Installation der erforderlichen Pakete
- Schritt 4: Erstellen eines GitHub Repositories
- Schritt 5: Einrichten des Open AI API-Schlüssels
- Schritt 6: Verfassen des Skripts
- Schritt 7: Verwenden des Flask-Frameworks
- Schritt 8: Konfigurieren des Twilio Messaging-Dienstes
- Schritt 9: Bereitstellen auf Render
- Schritt 10: Konfigurieren der Twilio-Webhook-URL
- Schritt 11: Testen der GPT3-Chatbot-Funktion
Einführung
Willkommen bei "Learn with Jade"! In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie einen GPT3-Chatbot mit Python und Open AI erstellen können. Mit diesem Chatbot können Sie Ratschläge erhalten, indem Sie ihm eine SMS schicken. Das Beste daran ist, dass wir dies in weniger als 50 Codezeilen erledigen können. Bevor wir jedoch beginnen, lassen Sie uns einen Blick auf den Technologie-Stack werfen und sicherstellen, dass Sie alle erforderlichen Ressourcen haben.
Vorstellung des Projekts
In diesem Projekt werden wir einen GPT3-Chatbot erstellen, der Ihnen Lebenstipps gibt. Sie können dem Chatbot eine SMS schicken und er wird Ihnen eine Antwort geben. Der Chatbot basiert auf dem Open AI-Modell GPT3 und nutzt die Twilio-API für den Messaging-Dienst. Das Flask-Framework wird für die Erstellung des Chatbot-Servers verwendet.
Technologie-Stack
Für dieses Projekt verwenden wir folgenden Technologie-Stack:
- Python: Die Programmiersprache, in der wir den Chatbot entwickeln werden.
- Flask: Ein Framework für die Erstellung von Webanwendungen mit Python.
- Open AI: Das GPT3-Modell von Open AI, das wir für den Chatbot verwenden.
- Twilio: Ein Messaging-Dienst, über den wir SMS-Nachrichten senden und empfangen können.
- Render: Eine Plattform für das Hosting und die Bereitstellung von Webanwendungen.
Schritt 1: Erstellen eines Projektordners
Bevor wir mit der Entwicklung beginnen können, müssen wir einen neuen Projektordner erstellen. Nennen wir ihn "GPT3-Chatbot". Navigieren Sie mit dem Befehl "cd" in den Projektordner.
Schritt 2: Erstellen einer virtuellen Umgebung
Es ist eine bewährte Praxis, in Python virtuelle Umgebungen zu verwenden, um Projekte isoliert voneinander zu halten. Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung mit dem Befehl "python3 -m venv venv" und aktivieren Sie sie mit dem Befehl "source venv/bin/activate".
Schritt 3: Installation der erforderlichen Pakete
In diesem Schritt installieren wir die erforderlichen Pakete für unser Projekt. Verwenden Sie den Befehl "pip install" gefolgt von den Paketen - Open AI, Twilio, Flask und Python-dotenv.
pip install OpenAI twilio flask python-dotenv
Schritt 4: Erstellen eines GitHub Repositories
Wir werden ein GitHub-Repository erstellen, um unser Projekt zu verwalten. Erstellen Sie ein neues Repository mit einem passenden Namen und initialisieren Sie es mit einer "README.md"-Datei.
Schritt 5: Einrichten des Open AI API-Schlüssels
Um das Open AI-Modell GPT3 verwenden zu können, benötigen wir einen API-Schlüssel. Beantragen Sie einen API-Schlüssel auf der Open AI-Website und speichern Sie ihn in einer Datei namens ".env". Fügen Sie den API-Schlüssel als Wert für die Umgebungsvariable "OPENAI_API_KEY" in der Datei hinzu.
Schritt 6: Verfassen des Skripts
Jetzt können wir mit dem Erstellen des Skripts für unseren Chatbot beginnen. Öffnen Sie eine neue Datei namens "chatbot.py" und importieren Sie alle erforderlichen Pakete. Verwenden Sie die API-Schlüssel aus der ".env"-Datei, um eine Verbindung zum Open AI-Modell herzustellen.
🤖 Hinweis: In diesem Schritt müssen wir den Python-Code für den Chatbot erstellen. Bitte seien Sie geduldig und folgen Sie den Anweisungen genau.
Schritt 7: Verwenden des Flask-Frameworks
Um unseren Chatbot zu starten und auf Anfragen zu antworten, verwenden wir das Flask-Framework. Erstellen Sie eine neue Datei namens "app.py" und importieren Sie das Flask-Modul. Definieren Sie eine Funktion, um auf Anfragen zu reagieren, und erstellen Sie eine Route für den Endpunkt des Chatbots.
Schritt 8: Konfigurieren des Twilio Messaging-Dienstes
Um Textnachrichten senden und empfangen zu können, müssen wir den Twilio Messaging-Dienst konfigurieren. Registrieren Sie sich für einen Twilio-Account, kaufen Sie eine Telefonnummer und konfigurieren Sie einen Webhook, um Anfragen an unseren Chatbot weiterzuleiten.
Schritt 9: Bereitstellen auf Render
Jetzt sind wir bereit, unseren Chatbot auf Render bereitzustellen. Erstellen Sie einen Render-Account, erstellen Sie einen neuen Webdienst und konfigurieren Sie ihn gemäß den Anforderungen unseres Projekts. Laden Sie den Code aus unserem GitHub-Repository hoch und starten Sie den Webdienst.
Schritt 10: Konfigurieren der Twilio-Webhook-URL
Damit der Twilio Messaging-Dienst unseren Chatbot erreicht, müssen wir die Webhook-URL konfigurieren. Kopieren Sie die bereitgestellte URL von Render und fügen Sie sie im Twilio-Dashboard ein. Vergessen Sie nicht, den Endpunkt "/jbot" hinzuzufügen.
Schritt 11: Testen der GPT3-Chatbot-Funktion
Herzlichen Glückwunsch! Ihr GPT3-Chatbot ist jetzt einsatzbereit. Öffnen Sie Ihr Handy und senden Sie eine Textnachricht an die angegebene Twilio-Nummer. Der Chatbot wird Ihre Fragen beantworten und Ihnen Ratschläge geben.
Das war's! Sie haben erfolgreich einen GPT3-Chatbot entwickelt und bereitgestellt. Ich hoffe, Sie hatten Spaß bei diesem Projekt. Wenn Sie weitere Fragen haben oder weitere Hilfe benötigen, stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung.
Highlights
- Erstellung eines GPT3-Chatbots mit Python und Open AI
- Nutzung der Twilio-API für den Messaging-Dienst
- Verwendung des Flask-Frameworks zur Bereitstellung des Chatbot-Servers
- Bereitstellung des Chatbots auf Render für eine einfache Einrichtung
- Konfiguration des Twilio-Webhooks für die Datenübertragung zwischen Chatbot und Telefon
FAQ
Q: Kann ich den GPT3-Chatbot für andere Zwecke verwenden?
A: Ja, der GPT3-Chatbot kann für verschiedene Anwendungen wie Kundenunterstützung, Content-Erstellung und vieles mehr verwendet werden.
Q: Muss ich Open AI API-Schlüssel haben, um den Chatbot zu verwenden?
A: Ja, um das Open AI-Modell GPT3 zu nutzen, benötigen Sie einen API-Schlüssel von Open AI.
Q: Ist die Nutzung des Twilio Messaging-Dienstes kostenlos?
A: Nein, Twilio bietet verschiedene Preispläne an, abhängig von der Anzahl der SMS-Nachrichten, die Sie senden und empfangen möchten.
Q: Kann ich den Chatbot anpassen und erweitern?
A: Ja, Sie können den Chatbot an Ihre Bedürfnisse anpassen und zusätzliche Funktionen hinzufügen.
Ressourcen
🤖 Viel Spaß beim Coden und viel Erfolg mit Ihrem GPT3-Chatbot!