Как создать своего собственного виртуального помощника, как JARVIS
Виртуальные помощники, такие как JARVIS из фильмов о Железном Человеке, перестали быть фантастикой. С развитием технологий машинного обучения и обработки естественного языка, создание собственного интерактивного помощника стало реальностью. В этой статье мы подробно рассмотрим, как создать виртуального помощника, используя доступные инструменты и библиотеки.
Что такое виртуальный помощник и зачем он нужен?
Виртуальный помощник – это программное обеспечение, которое может понимать голосовые команды, отвечать на вопросы, выполнять задачи и управлять различными устройствами. В отличие от традиционных программ, виртуальные помощники используют искусственный интеллект (ИИ) для интерпретации человеческой речи и принятия решений.
Преимущества виртуального помощника:
* **Автоматизация задач:** Выполнение рутинных задач, таких как установка будильника, отправка электронных писем, поиск информации в интернете.
* **Управление умным домом:** Контроль освещения, отопления, бытовой техники и других устройств.
* **Персонализированная помощь:** Предоставление информации, адаптированной к вашим потребностям и предпочтениям.
* **Повышение продуктивности:** Освобождение времени для более важных задач.
* **Развлечение:** Общение, игры и развлечения.
Шаг 1: Выбор платформы и инструментов
Для создания виртуального помощника вам понадобится платформа для разработки и инструменты для обработки естественного языка (NLP). Вот некоторые популярные варианты:
* **Python:** Универсальный язык программирования с большим количеством библиотек для машинного обучения и NLP.
* **TensorFlow:** Открытая платформа машинного обучения, разработанная Google.
* **Keras:** Высокоуровневый API для работы с TensorFlow, упрощающий создание и обучение нейронных сетей.
* **PyTorch:** Еще одна популярная платформа для машинного обучения, разработанная Facebook.
* **NLTK (Natural Language Toolkit):** Библиотека Python для работы с текстом и NLP.
* **SpaCy:** Более продвинутая библиотека NLP, оптимизированная для скорости и точности.
* **Dialogflow (Google):** Платформа для создания диалоговых интерфейсов, интегрированная с Google Assistant.
* **Rasa:** Открытая платформа для создания контекстуальных ассистентов.
* **Wit.ai (Facebook):** Платформа для создания ботов, интегрированная с Facebook Messenger.
В этом руководстве мы будем использовать Python, TensorFlow, Keras и NLTK, так как они бесплатны, мощны и имеют большое сообщество разработчиков.
Шаг 2: Установка необходимых библиотек
Установите Python, если он еще не установлен. Затем откройте командную строку или терминал и установите необходимые библиотеки с помощью pip:
bash
pip install tensorflow
pip install keras
pip install nltk
pip install scikit-learn
После установки NLTK вам может потребоваться загрузить дополнительные данные:
python
import nltk
nltk.download(‘punkt’)
nltk.download(‘wordnet’)
Шаг 3: Сбор данных для обучения
Виртуальный помощник обучается на большом количестве данных, чтобы понимать и отвечать на различные запросы. Вам нужно собрать данные, состоящие из:
* **Намерения (Intent):** Цель пользователя, например, «узнать погоду», «установить будильник», «включить музыку».
* **Сущности (Entity):** Параметры, связанные с намерением, например, «город» для намерения «узнать погоду», «время» для намерения «установить будильник», «название песни» для намерения «включить музыку».
* **Фразы (Utterance):** Различные способы выражения одного и того же намерения, например, «какая погода в Москве?», «скажи погоду в Москве», «прогноз погоды Москва».
Создайте файл `intents.json` в формате JSON, содержащий данные для обучения. Пример:
{
“intents”: [
{
“tag”: “greeting”,
“patterns”: [
“Привет”,
“Здравствуйте”,
“Добрый день”,
“Приветствую”
],
“responses”: [
“Привет!”,
“Здравствуйте!”,
“Добрый день! Чем могу помочь?”
]
},
{
“tag”: “goodbye”,
“patterns”: [
“Пока”,
“До свидания”,
“Всего доброго”,
“Прощайте”
],
“responses”: [
“Пока!”,
“До свидания!”,
“Всего доброго! Обращайтесь еще.”
]
},
{
“tag”: “weather”,
“patterns”: [
“Какая погода в {city}?”,
“Скажи погоду в {city}”,
“Прогноз погоды {city}”
],
“responses”: [
“Погода в {city} сейчас {temperature} градусов, {condition}.”,
“В {city} сейчас {condition}, температура {temperature} градусов.”
]
},
{
“tag”: “alarm”,
“patterns”: [
“Установи будильник на {time}”,
“Разбуди меня в {time}”,
“Поставь будильник на {time}”
],
“responses”: [
“Будильник установлен на {time}.”
]
}
]
}
Замените `{city}`, `{temperature}`, `{condition}` и `{time}` на реальные значения в ответах. Чем больше у вас данных, тем лучше будет работать ваш виртуальный помощник.
Шаг 4: Подготовка данных для обучения модели
Теперь необходимо подготовить данные из файла `intents.json` для обучения модели машинного обучения. Создайте файл `train.py` и добавьте следующий код:
python
import json
import nltk
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
import random
# Загрузка данных из файла
with open(‘intents.json’, ‘r’, encoding=’utf-8′) as f:
intents = json.load(f)
words = []
classes = []
documents = []
ignore_words = [‘?’, ‘!’]
# Обработка данных
for intent in intents[‘intents’]:
for pattern in intent[‘patterns’]:
# Токенизация слов
w = nltk.word_tokenize(pattern)
words.extend(w)
# Добавление в документы
documents.append((w, intent[‘tag’]))
# Добавление тегов в классы
if intent[‘tag’] not in classes:
classes.append(intent[‘tag’])
# Лемматизация и приведение к нижнему регистру
words = [nltk.stem.WordNetLemmatizer().lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]
words = sorted(list(set(words)))
classes = sorted(list(set(classes)))
print (len(documents), “документы”)
print (len(classes), “классы”, classes)
print (len(words), “уникальные лемматизированные слова”, words)
# Создание тренировочных данных
training = []
output_empty = [0] * len(classes)
for doc in documents:
bag = []
pattern_words = doc[0]
pattern_words = [nltk.stem.WordNetLemmatizer().lemmatize(word.lower()) for word in pattern_words]
for w in words:
bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0)
output_row = list(output_empty)
output_row[classes.index(doc[1])] = 1
training.append([bag, output_row])
# Перемешивание и преобразование в numpy array
random.shuffle(training)
training = np.array(training, dtype=object)
# Разделение на тренировочные данные и метки
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])
print(“Тренировочные данные созданы”)
# Создание модели
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation=’relu’))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation=’relu’))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(train_y[0]), activation=’softmax’))
# Компиляция модели
sgd = SGD(learning_rate=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=sgd, metrics=[‘accuracy’])
# Обучение модели
history = model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1)
# Сохранение модели
model.save(‘chatbot_model.h5’, history)
print(“Модель создана и обучена”)
Этот код выполняет следующие действия:
1. Загружает данные из файла `intents.json`.
2. Токенизирует слова из каждой фразы.
3. Лемматизирует слова (приводит к начальной форме).
4. Создает списки слов и классов (намерений).
5. Создает тренировочные данные в виде числовых векторов, представляющих наличие или отсутствие каждого слова в фразе.
6. Создает модель нейронной сети с использованием Keras.
7. Обучает модель на тренировочных данных.
8. Сохраняет обученную модель в файл `chatbot_model.h5`.
Запустите `train.py` из командной строки:
bash
python train.py
Этот процесс может занять некоторое время, в зависимости от размера данных и мощности вашего компьютера.
Шаг 5: Создание чат-бота
Теперь, когда модель обучена, можно создать чат-бота, который будет использовать ее для ответа на вопросы. Создайте файл `chat.py` и добавьте следующий код:
python
import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
import json
import pickle
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
import random
# Загрузка данных
intents = json.loads(open(‘intents.json’, encoding=’utf-8′).read())
words = pickle.load(open(‘words.pkl’,’rb’))
classes = pickle.load(open(‘classes.pkl’,’rb’))
model = load_model(‘chatbot_model.h5’)
def clean_up_sentence(sentence):
# Токенизация и лемматизация слов
sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence)
sentence_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]
return sentence_words
# Возвращает массив весов: 0 или 1 для каждого слова в мешке, который присутствует в предложении
def bow(sentence, words, show_details=False):
sentence_words = clean_up_sentence(sentence)
bag = [0]*len(words)
for s in sentence_words:
for i,w in enumerate(words):
if w == s:
bag[i] = 1
if show_details:
print (“found in bag: %s” % w)
return(np.array(bag))
# Предсказание класса
def predict_class(sentence, model):
# Фильтруем прогнозы ниже порога
p = bow(sentence, words,show_details=False)
res = model.predict(np.array([p]))[0]
ERROR_THRESHOLD = 0.25
results = [[i,r] for i,r in enumerate(res) if r>ERROR_THRESHOLD]
# Сортируем по вероятности
results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return_list = []
for r in results:
return_list.append({“intent”: classes[r[0]], “probability”: str(r[1])})
return return_list
# Получение ответа
def get_response(ints, intents_json):
tag = ints[0][‘intent’]
list_of_intents = intents_json[‘intents’]
for i in list_of_intents:
if(i[‘tag’]== tag):
result = random.choice(i[‘responses’])
break
return result
# Чат
def chatbot_response(msg):
ints = predict_class(msg, model)
res = get_response(ints, intents)
return res
# Запуск чата
print(“Чатбот готов! (для выхода напишите ‘quit’)”)
while True:
message = input(“Вы: “)
if message.lower() == “quit”:
break
res = chatbot_response(message)
print(“Чатбот: ” + res)
Этот код выполняет следующие действия:
1. Загружает обученную модель из файла `chatbot_model.h5`.
2. Загружает списки слов и классов.
3. Создает функцию `clean_up_sentence` для токенизации и лемматизации входного текста.
4. Создает функцию `bow` для преобразования текста в числовой вектор.
5. Создает функцию `predict_class` для предсказания намерения пользователя.
6. Создает функцию `get_response` для выбора случайного ответа из файла `intents.json`.
7. Запускает цикл чата, в котором пользователь вводит текст, а бот отвечает.
Вам также нужно сохранить `words` и `classes` из файла `train.py` в файлы. Добавьте следующие строки в конец `train.py`:
python
import pickle
pickle.dump(words, open(‘words.pkl’,’wb’))
pickle.dump(classes, open(‘classes.pkl’,’wb’))
Запустите `chat.py` из командной строки:
bash
python chat.py
Теперь вы можете общаться с вашим виртуальным помощником! Введите текст, и он ответит на основе обученной модели.
Шаг 6: Улучшение виртуального помощника
Созданный вами виртуальный помощник является базовым. Чтобы его улучшить, вы можете:
* **Увеличить количество данных для обучения:** Чем больше данных, тем лучше будет понимать и отвечать на вопросы ваш помощник.
* **Использовать более сложные модели:** Попробуйте использовать рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформеры (Transformer) для более точной обработки текста.
* **Интегрировать с другими сервисами:** Подключите своего помощника к API погоды, календаря, электронной почты и другим сервисам для расширения его функциональности.
* **Добавить поддержку голоса:** Используйте библиотеки распознавания речи (например, SpeechRecognition) и синтеза речи (например, pyttsx3) для добавления голосового интерфейса.
* **Реализовать контекст:** Добавьте возможность запоминать предыдущие сообщения, чтобы помощник мог понимать контекст разговора.
Пример: Интеграция с API погоды
Чтобы интегрировать виртуального помощника с API погоды, вам понадобится API ключ от сервиса погоды (например, OpenWeatherMap). Затем измените файл `chat.py`, добавив следующий код:
python
import requests
# API ключ OpenWeatherMap
WEATHER_API_KEY = ‘YOUR_API_KEY’
def get_weather(city):
url = f’http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={WEATHER_API_KEY}&units=metric’
response = requests.get(url)
data = response.json()
if data[‘cod’] == 200:
temperature = data[‘main’][‘temp’]
condition = data[‘weather’][0][‘description’]
return temperature, condition
else:
return None, None
# Измените функцию get_response
def get_response(ints, intents_json):
tag = ints[0][‘intent’]
list_of_intents = intents_json[‘intents’]
for i in list_of_intents:
if(i[‘tag’]== tag):
if tag == ‘weather’:
# Извлекаем город из запроса пользователя
city = ‘Москва’ # Замените это логикой извлечения города из запроса
temperature, condition = get_weather(city)
if temperature is not None and condition is not None:
result = random.choice(i[‘responses’]).format(city=city, temperature=temperature, condition=condition)
else:
result = “Не удалось получить информацию о погоде.”
else:
result = random.choice(i[‘responses’])
break
return result
Вам также нужно изменить файл `intents.json`, добавив placeholders в ответы на запрос погоды. Например, чтобы ответ на запрос погоды возвращал текущую температуру и состояние неба, добавьте в секцию `weather` следующее:
{
“tag”: “weather”,
“patterns”: [
“Какая погода в Москве?”,
“Скажи погоду в Москве”,
“Прогноз погоды Москва”
],
“responses”: [
“Погода в Москве сейчас {temperature} градусов, {condition}.”,
“В Москве сейчас {condition}, температура {temperature} градусов.”
]
}
Замените `YOUR_API_KEY` на свой API ключ OpenWeatherMap. Обратите внимание: в данном примере мы жестко закодировали город Москва. Вам необходимо добавить логику для извлечения города из запроса пользователя.
Заключение
Создание виртуального помощника, подобного JARVIS, – это увлекательный и сложный процесс. Эта статья дала вам базовые знания и инструменты для начала. Продолжайте экспериментировать, изучать новые технологии и расширять функциональность своего помощника, чтобы сделать его действительно полезным и умным.