Comment créer un chatbot de base à l'aide de TensorFlow et JavaScript

DEV - 03/09
Nous rencontrons tous des chatbots lorsque nous visitons divers sites, alors que certains d'entre eux opèrent derrière de vrais humains...

Nous rencontrons tous des chatbots lorsque nous visitons divers sites, tandis que certains d'entre eux fonctionnent derrière une interaction humaine réelle, d'autres sont alimentés par l'IA.

Dans cet article, nous expliquerons la création d'un chatbot simple alimenté par l'IA à l'aide de TensorFlow et de JavaScript. Le chatbot reconnaîtra les commandes de l'utilisateur et répondra avec des réponses prédéfinies.

Guide étape par étape

Configuration de notre projet Tout d'abord, nous créons un nouveau répertoire pour notre projet et l'initialisons avec npm, assurez-vous que Node.js est installé sur votre système avant de commencer cette étape.

mkdir chatbot cd chatbot npm init -y
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Installer les packages nécessaires

Nous utiliserions les packages npm suivants pour notre projet simple :

  • tensorflow/tfjs : bibliothèque TensorFlow.js pour l'apprentissage automatique.
  • tensorflow-models/universal-sentence-encoder : modèle d'encodeur de phrases universel pré-entraîné pour la reconnaissance d'intention.
npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow-models/universal phrase-encoder
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  1. Créer des intentions

    Créez un fichier nomméintentions.jspour stocker les intentions/commandes. Il s'agit de catégories d'entrées utilisateur que le chatbot reconnaîtra (par exemple, salutations, demandes de produit...
    [Courte citation de 8% de l'article original]