Скиньте код для разговорного ии на python

Чтобы его обрабатывать нужна мощнейшая видеокарта

Код Python для разговорного ИИ
К сожалению, предоставить универсальный код Python для разговорного ИИ невозможно, так как он зависит от многих факторов:
• Цели ИИ: Вы хотите создать простого чат-бота для Telegram, ИИ-помощника для сайта или более сложную систему с машинным обучением?
• Набор данных: Вам нужно обучить ИИ на большом количестве текстовых данных, соответствующих задачам, которые он будет выполнять.
• Выбор алгоритма: Существует множество алгоритмов для создания разговорного ИИ, каждый со своими преимуществами и недостатками.
Но я могу предложить несколько вариантов:
1. Простой чат-бот:
• Используйте библиотеку ChatterBot (https*://chatterbot.readthedocs.io/).
• Эта библиотека предоставляет простой API для создания чат-бота, который может отвечать на простые вопросы и вести беседы по шаблонам.
Пример:
Python
from chatterbot import ChatBot

chatbot = ChatBot(
name="Мой чат-бот",
logic_adapters=[
{
"import": "chatterbot.logic.BestMatch",
"statement_comparison_function": "chatterbot.utils.fuzzy_set.jaccard_similarity",
"response_selection_function": "chatterbot.utils.response_selection.get_first_available"
}
],
training_data=[
"Привет",
"Привет! Чем я могу тебе помочь?",
"Как дела?",
"У меня всё хорошо, спасибо! А как у тебя дела?",
"Я в порядке, спасибо.",
"Отлично! Чем я могу тебе помочь сегодня?"
]
)

while True:
user_input = input("Введите сообщение: ")
response = chatbot.get_response(user_input)
print(response)
2. Обучаемый Telegram чат-бот:
• Используйте библиотеку python-telegram-bot (https*://github.com/eternnoir/pyTelegramBotAPI) и платформу Rasa (https*://github.com/RasaHQ).
• Rasa позволяет создавать ИИ на базе машинного обучения, обученного на диалогах.
Пример:
Python
import logging

from rasa_core.agent import Agent
from rasa_core.interpreter import RasaNLUInterpreter
from rasa_core.policies import FallbackPolicy
from rasa_core.*training import AugmentedDQNTrainer
from rasa_core.utils import EndpointConfig

logging.basicConfig(level="INFO")

agent = Agent.load("models/dialog", interpreter=RasaNLUInterpreter("models/nlu"))

endpoint_config = EndpointConfig(url="http*://localhost:5005/webhook")
training_policy = AugmentedDQNTrainer(
endpoint_config=endpoint_config,
q_values_learning_rate=0.2,
use_dqn=True,
gamma=0.9,
update_every_n_epochs=10,
epsilon_recency=0.01,
max_historie_len=2
)

policies = [FallbackPolicy(fallback_action="action_default")]
agent.train(training_policy=training_policy, policies=policies)
3. Более сложные решения:
• Библиотеки: Hugging Face Transformers (https*://huggingface.co/docs/transformers/en/index), OpenAI Gym (https*://github.com/topics/openai-gym), Google AI Platform (https*://cloud.google.com/products/ai)
• Фреймворки: TensorFlow (https*://www.tensorflow.org/install), PyTorch (https*://pytorch.org/)
Важно:
• Изучите основы разговорного ИИ и машинного обучения.
• Выберите подходящие инструменты и библиотеки для вашей задачи.
• Подготовьте качественный набор данных.
• Обучите и протестируйте свою модель.
Ссылки:
• Создание простого разговорного чатбота в python: https*://habr.com/ru/articles/462333/
• Обучаемый Telegram чат-бот с ИИ в 30 строчек кода на Python: https*://habr.com/ru/articles/697052/

 line 1, in  
    from chatterbot import ChatBot 
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 
ModuleNotFoundError: No module named 'chatterbot' 

import nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections

pairs = [
[
r"мое имя (.*)",
["Привет, %1!",],
],
[
r"привет",
["Привет", "Здравствуй",]
],
[
r"как дела ?",
["Хорошо, спасибо! А у вас?",]
],
[
r"извини (.*)",
["Все в порядке",]
],
[
r"я ищу(.*)",
["Я могу помочь найти %1",]
],
[
r"пока",
["Пока, рад был помочь!",]
],
]

def chatbot():
print("Привет, я бот. Чем могу помочь?")

chat = Chat(pairs, reflections)
chat.converse()

if __name__ == "__main__":
chatbot()
этот бот отвечает на простые вопросы ты можешь добавить что то свое дополнительные ответы

 line 32 
    print("Привет, я бот. Чем могу помочь?") 
    ^ 
IndentationError: expected an indented block after function definition on line 31