Обучаемый Telegram чат-бот с ИИ в 30 строчек кода на Python
Сейчас сделать это совсем легко, поэтому, недолго думая, я принялся к написанию кода. Языком я выбрал Python, т.к. на нём легче всего работать с подобного рода приложениями.
Итак, для создания Telegram чат-бота с ИИ нам потребуется:
1. API Telegram. В качестве обёртки я взял проверенную библиотеку python-telegram-bot
2. API ИИ. Выбрал я продукт от Google, а именно Dialogflow. Он предоставляет довольно-таки неплохое бесплатное API. Обёртка Dialogflow для Python
Шаг 1. Создаём бота в Telegram
Придумываем имя нашему боту и пишем @botfather. После создания бота нам придёт API токен, который желательно бы где-то сохранить, т.к. в дальнейшем он нам понадобится.
Шаг 2. Пишем основу бота
Создаём папку Bot, в которой потом создаём файл bot.py. Здесь будет код нашего бота. Открываем консоль и переходим в директорию с файлом, устанавливаем python-telegram-bot.
После установки мы уже можем написать «основу», которая пока что будет просто отвечать однотипными сообщениями. Импортируем необходимые модули и прописываем наш токен API:
Далее напишем 2 обработчика команд. Это callback-функции, которые будут вызываться тогда, когда будет получено обновление. Напишем две таких функции для команды /start и для обычного любого текстового сообщения. В качестве аргументов туда передаются два параметра: bot и update. Bot содержит необходимые методы для взаимодействия с API, а update содержит данные о пришедшем сообщении.
Теперь осталось лишь присвоить уведомлениям эти обработчики и начать поиск обновлений. Делается это очень просто:
Итого, полная основа скрипта выглядит вот так:
Теперь мы можем проверить работоспособность нашего нового бота. Вставляем на 2 строке наш API токен, сохраняем изменения, переносимся в консоль и запускаем бота:
После запуска пишем ему. Если всё настроено правильно, то Вы увидите вот это:
Основа бота написана, приступаем к следующему шагу! P.s. не забывайте выключить бота, для этого вернитесь в консоль и нажмите Ctrl + C, подождите пару секунд и бот успешно завершит работу.
Шаг 3. Настройка ИИ
В первую очередь, идём и регистрируемся на Dialogflow (просто входим с помощью своего Google аккаунта). Сразу после авторизации мы попадаем в панель управления.
Жмём на кнопку Create agent и заполняем поля по усмотрению (это никакой роли не сыграет, это нужно лишь для следующего действия).
Жмём на Create и видим следующую картину:
Расскажу, почему созданный нами ранее «Агент» никакой роли не играет. Во вкладке Intents есть «команды», по которым работает бот. Сейчас он умеет лишь отвечать на фразы типа «Привет», и если не понимает, то отвечает «Я вас не понял». Не сильно впечатляет. После создания нашего пустого агента, у нас появилась куча других вкладок. Нам нужно нажать на Prebuilt Agents (это уже специально обученные агенты, которые имеют множество команд) и из всего представленного списка выбрать Small Talk.
Наводим на него и жмём Import. Далее ничего не меняя, жмём Ok. Агент импортировался и теперь мы можем его настроить. Для этого в левом верхнем углу жмём на шестерёнку возле Small-Talk и попадаем на страницу настроек. Теперь мы можем изменить имя агента, как захотим (я оставляю как было). Меняем часовой пояс и во вкладке Languages проверяем, чтобы был установлен русский язык (если не установлен, то ставим).
Возвращаемся на вкладку General, спускаемся немного вниз и копируем Client access token
Теперь наш ИИ полностью настроен, можно возвращаться к боту.
Шаг 4. Собираем всё вместе
ИИ готов, основа бота готова, что дальше? Дальше нам нужно скачать обёртку API от Dialogflow для питона.
Установили? Возвращаемся к нашему боту. Добавляем в нашу секцию «Настройки» импорт модулей apiai и json (нужно, чтобы в будущем разбирать json ответы от dialogflow). Теперь это выглядит вот так:
Переходим к функции textMessage (которая отвечает за получение любого текстового сообщения) и посылаем полученные сообщения на сервера Dialogflow:
Этот код будет посылать запрос к Dialogflow, но нам нужно также извлечь ответ. Дописываем парочку строк, итого textMessage выглядит вот так:
Немного пояснений. С помощью
получается ответ от сервера, закодированный в байтах. Чтобы декодировать его, просто применяем метод
и после этого «заворачиваем» всё в
чтобы распарсить json ответ.
Если ответа нет (точнее, json приходит всегда, но не всегда есть сам массив с ответом ИИ), то это означает, что Small-Talk не понял пользователя (обучением можно будет заняться позже). Поэтому если «ответа» нет, то пишем пользователю «Я Вас не совсем понял!». Итого, полный код бота с ИИ будет выглядеть вот так:
Сохраняем изменения, запускаем бота и идём проверять:
Вот и всё! Бот в 30 строк с ИИ написан!
Шаг 5. Заключительная часть
Думаю, Вы убедились, что написать бота с ИИ – дело 10 минут. Осталось лишь теперь его учить и учить. Делать это, кстати, можно во вкладке Training. Там можно посмотреть все сообщения, которые писались и что на них ответил бот (или не ответил). Там же его можно и обучать, говоря боту где он ответил правильно, а где нет.