2024] आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण | building chatbot from scratch in Hindi

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By Admin

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पिछले कुछ वर्षों में चैटबॉट्स लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं और इन्हें हमारे द्वारा देखी जाने वाली लगभग हर वेबसाइट पर देखा जा सकता है। ग्राहक सहायता के लिए व्यवसायों द्वारा इनका तेजी से उपयोग किया जा रहा है और आने वाले वर्षों में कई उद्योगों के लिए ग्राहक सेवा में सुधार की भविष्यवाणी की गई है। और, निश्चित रूप से, तस्वीर में एआई के साथ, केवल अच्छी तरह से काम करने वाले चैटबॉट पेश करना ही समझ में आता है। तो, इस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण ट्यूटोरियल में, हम बात करेंगे कि आप एआई चैटबॉट कैसे बना सकते हैं। आइए देखें कि आज हम क्या सीखेंगे!

Table of Contents

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में चैटबॉट क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में चैटबॉट क्या है?

what is chatbot in artificial intelligence

चैटबॉट्स ये कोई हालिया विकास नहीं हैं. वे ऐसे सिमुलेशन हैं जो मानव भाषा को समझ सकते हैं, उसे संसाधित कर सकते हैं, और विशिष्ट कार्य करते समय मनुष्यों के साथ वापस बातचीत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक चैटबॉट को हेल्पडेस्क एक्जीक्यूटिव के रूप में नियोजित किया जा सकता है। जोसेफ वेइज़ेनबाम ने 1966 में पहला चैटबॉट बनाया, जिसका नाम एलिज़ा था। 

यह सब तब शुरू हुआ जब एलन ट्यूरिंग ने “कंप्यूटर मशीनरी और इंटेलिजेंस” नामक एक लेख प्रकाशित किया और एक दिलचस्प सवाल उठाया, “क्या मशीनें सोच सकती हैं?” तब से, हमने अनेक देखे हैं चैटबॉट्स स्वाभाविक रूप से अधिक जानकार और तकनीकी रूप से उन्नत होने के लिए अपने पूर्ववर्तियों से आगे निकल गए। इन प्रगतियों ने हमें एक ऐसे युग में पहुँचा दिया है जहाँ बातचीत होती है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण दूसरे इंसान की तरह ही सामान्य और स्वाभाविक हो गए हैं। एआई चैटबॉट पर गौर करने से पहले, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मूल बातें सीखें ।

आज लगभग सभी कंपनियों के पास है चैटबॉट्स अपने उपयोगकर्ताओं को संलग्न करने और उनके प्रश्नों को पूरा करके ग्राहकों की सेवा करने के लिए। व्यावहारिक रूप से हमारे पास हर जगह चैटबॉट होंगे, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि सभी अच्छी तरह से काम करेंगे। यहां चुनौती एक चैटबॉट विकसित करने की नहीं है, बल्कि एक अच्छी तरह से काम करने वाला चैटबॉट विकसित करने की है। 

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट के लाभ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट के लाभ

Benefits of Artificial Intelligence Chatbot in Hindi

पहला कदम चैटबॉट के उद्देश्य और उपयोगिता पर निर्णय लेने के अवसर या चुनौती की पहचान करना है। कंपनी ढांचे में बॉट के सर्वोत्तम अनुप्रयोग को समझने के लिए, आपको उन कार्यों के बारे में सोचना होगा जिन्हें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस के माध्यम से स्वचालित और संवर्धित किया जा सकता है। प्रत्येक प्रकार की गतिविधि के लिए संबंधित कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान मोटे तौर पर दो श्रेणियों में आता है: “डेटा जटिलता” या “कार्य जटिलता”। इन दो श्रेणियों को आगे 4 एनालिटिक्स मॉडल में विभाजित किया जा सकता है: दक्षता, विशेषज्ञ, प्रभावशीलता और नवाचार।

AI चैटबॉट्स के प्रकार

AI चैटबॉट्स के प्रकार

Types of AI Chatbots in Hindi

कई प्रकार के चैटबॉट उपलब्ध हैं। उनमें से कुछ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण को प्रमुख रूप से इस प्रकार वर्गीकृत किया जा सकता है:

टेक्स्ट-आधारित AI चैटबॉट – Text-Based Chatbot in Hindi

टेक्स्ट-आधारित चैटबॉट में, एक बॉट टेक्स्ट इंटरफ़ेस के माध्यम से उपयोगकर्ता के सवालों का जवाब देता है।

आवाज-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट – Voice-Based Chatbot in Hindi

  • आवाज या भाषण-आधारित चैटबॉट में, एक बॉट मानव आवाज इंटरफेस के माध्यम से उपयोगकर्ता के सवालों का जवाब देता है।

चैटबॉट्स को डिज़ाइन करने के लिए मुख्य रूप से दो दृष्टिकोणों का उपयोग किया जाता है, जिनका वर्णन इस प्रकार है:

नियम-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट – Rules-Based ai Chatbot in Hindi

दृष्टिकोण में  , एक बॉट कुछ नियमों के आधार पर प्रश्नों का उत्तर देता है जिन पर उसे प्रशिक्षित किया जाता है। परिभाषित नियम बहुत सरल से लेकर बहुत जटिल तक हो सकते हैं। बॉट सरल प्रश्नों को संभाल सकते हैं लेकिन जटिल प्रश्नों को प्रबंधित करने में विफल रहते हैं।

स्व-शिक्षण चैटबॉट – Self-learning Chatbot in Hindi

बॉट वे होते हैं जो कुछ मशीन लर्निंग-आधारित दृष्टिकोणों का उपयोग करते हैं और निश्चित रूप से नियम-आधारित बॉट की तुलना में अधिक कुशल होते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण को आगे दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: पुनर्प्राप्ति आधारित या जेनरेटिव।

जटिलता के आधार पर कई प्रकार के चैटबॉट उपलब्ध हैं। उनमें से कुछ को प्रमुख रूप से इस प्रकार वर्गीकृत किया जा सकता है:

पारंपरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट के निर्माण की मूल बातें – traditional chatbot in Hindi

वे सिस्टम और स्वचालन द्वारा संचालित होते हैं, मुख्य रूप से न्यूनतम कार्यक्षमता वाली स्क्रिप्ट और केवल सिस्टम संदर्भ को बनाए रखने की क्षमता के माध्यम से।

AI वर्तमान चैटबॉट के निर्माण की मूल बातें – Basics of building AI current chatbots in Hindi

 वे सिस्टम और मनुष्यों के बीच आगे-पीछे संचार द्वारा संचालित होते हैं। उनमें सिस्टम और कार्य संदर्भ दोनों को बनाए रखने की क्षमता होती है।

भविष्य के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट के निर्माण की मूल बातें

वे सिस्टम स्तर पर स्वचालन के साथ कई स्तरों पर संचार कर सकते हैं। उनमें सिस्टम, कार्य और लोगों के संदर्भों को बनाए रखने की क्षमता होती है। मास्टर बॉट और अंततः एक बॉट ओएस पेश किए जाने की संभावना है।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट के सर्वश्रेष्ट एप्लीकेशन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट के सर्वश्रेष्ट एप्लीकेशन

Best Applications of Artificial Intelligence Chatbots in Hindi

  • आभासी स्वागत सहायक
  • वर्चुअल हेल्प डेस्क सहायक
  • वर्चुअल ट्यूटर या शिक्षक
  • आभासी ड्राइविंग सहायक
  • वर्चुअल ईमेल, शिकायतें, या सामग्री वितरक 
  • वर्चुअल होम असिस्टेंट [उदाहरण: Google होम]
  • आभासी संचालन सहायक [उदाहरण: फिल्म आयरन मेडेन से जार्विस]
  • आभासी मनोरंजन सहायक [उदाहरण: अमेज़न एलेक्सा]
  • वर्चुअल फ़ोन सहायक [उदाहरण: Apple Siri]
  • दृष्टिबाधित व्यक्ति को परिवेश का वर्णन करने में सहायता करें
  • स्टॉक किए गए उत्पाद का पता लगाने में गोदाम के कार्यकारी की मदद कर सकते हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वास्तुकला चैटबॉट

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वास्तुकला चैटबॉट

Artificial Intelligence Architecture Chatbot in Hindi

विशिष्ट चैटबॉट आर्किटेक्चर में निम्नलिखित शामिल होने चाहिए:

  • चैट विंडो/सत्र/फ्रंट एंड एप्लिकेशन इंटरफ़ेस
  • प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए गहन शिक्षण मॉडल [एनएलपी]
  • एनएलपी मॉडल के प्रशिक्षण के लिए कॉर्पस या प्रशिक्षण डेटा
  • चैटबॉट द्वारा की जाने वाली प्रोसेसिंग क्रियाओं के लिए एप्लिकेशन डेटाबेस

वास्तुशिल्प इंटरफ़ेस को समझने के लिए कृपया नीचे दिए गए चित्र को देखें:

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट कॉर्पस या प्रशिक्षण डेटा

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट कॉर्पस या प्रशिक्षण डेटा


कॉर्पस का अर्थ है वह डेटा जिसका उपयोग एनएलपी मॉडल को मानव भाषा को पाठ या भाषण के रूप में समझने और उसी माध्यम का उपयोग करके उत्तर देने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। कॉर्पस आमतौर पर कई मानवीय अंतःक्रियाओं वाला विशाल डेटा होता है। 

कॉर्पस को निम्नलिखित विधियों में से किसी एक का उपयोग करके डिज़ाइन किया जा सकता है:

  • नियमावली
  • समय के साथ व्यवस्थित तरीके से जमा हुआ। 

एक कोष के घटक निम्नलिखित हैं:

  • इनपुट पैटर्न
  • आउटपुट पैटर्न
  • टैग

आइए एक व्यावसायिक परिदृश्य लें जहां हमें एक चैटबॉट को तैनात करने और डिजाइन करने की आवश्यकता है जो वर्चुअल हेल्प डेस्क सहायक के रूप में कार्य करता है। इस व्यावसायिक परिदृश्य को ध्यान में रखते हुए, एक नमूना कोष मैन्युअल रूप से निम्नानुसार डिज़ाइन किया गया है:

जोड़े

 चैटबॉट को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सभी लेनदेन [इनपुट और आउटपुट] का संग्रह

पढ़ें/पैटर्न 

ऐसे पैटर्न जो अंतिम-उपयोगकर्ताओं से इनपुट के रूप में अपेक्षित हैं या हो सकते हैं।

प्रतिक्रिया

पैटर्न जो चैटबॉट से अंतिम उपयोगकर्ताओं तक आउटपुट के रूप में वितरित किए जा सकते हैं।

नियमित अभिव्यक्ति

पैटर्न जिनका उपयोग पढ़ने और प्रतिक्रिया के लिए पैटर्न को सामान्य बनाने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग मुख्य रूप से कॉर्पस को अधिक सामान्य बनाकर और स्थिर पढ़ने और लिखने वाली प्रतिक्रियाओं को उत्पन्न करने से बचाकर अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। 

टैग

समान पाठ उदाहरणों को समूहीकृत करना और तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए लक्षित आउटपुट के समान उपयोग करना।

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पायथन में सरल टेक्स्ट-आधारित चैटबॉट

पायथन में सरल टेक्स्ट-आधारित चैटबॉट

chatbot project in python with source code in Hindi

टेक्स्ट-आधारित AI चैटबॉट के लिए एल्गोरिदम

  • कॉर्पस इनपुट करें
  • उपयोगकर्ता के साथ बातचीत करने के लिए एनएलटीके प्रतिक्रियाओं और वार्तालाप-आधारित चैट उपयोगिता को एक फ़ंक्शन के रूप में डिज़ाइन करें। 
  • चैट उपयोगिता फ़ंक्शन चलाएँ.

AI चैटबॉट के लिए संभावित कोष का उदाहरण

AI चैटबॉट के लिए संभावित कोष का उदाहरण

Example of potential funding for AI chatbots in Hindi

कॉर्पस आयात करने के लिए कोड

प्रतिबिंब वे जोड़े या कोष हैं जिन्हें हमने ऊपर परिभाषित किया है।

हमने एक फ़ंक्शन डिज़ाइन किया है जो उपयोगकर्ता को टेक्स्ट का उपयोग करके बॉट के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाता है। यह फ़ंक्शन चैट विंडो को तब तक सक्रिय रखता है जब तक उसे तोड़ने या छोड़ने के लिए नहीं कहा जाता। हमारे टेक्स्ट बॉट का नाम जेसन है। इस फ़ंक्शन के लिए एल्गोरिदम इस प्रकार है:

  • टेक्स्ट बॉट उपयोगकर्ता को अपना परिचय देता है।
  • चैटबॉट उपयोगकर्ता को एनएलटीके कन्वर्स फ़ंक्शन का उपयोग करके चैट विंडो में टाइप करने के लिए कहता है।
  • एनएलटीके चैट जोड़े और रिफ्लेक्शन फ़ंक्शन का उपयोग करके बॉट समझता है कि उपयोगकर्ता ने चैट उपयोगिता विंडो में क्या टाइप किया है।

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AI चैटबॉट का मूल्यांकन या परीक्षण

AI चैटबॉट का मूल्यांकन या परीक्षण

Evaluating or testing AI chatbots in Hindi

ऐसे कई रास्ते हो सकते हैं जिनका उपयोग करके हम निर्मित टेक्स्ट बॉट से बातचीत और मूल्यांकन कर सकते हैं।

चूंकि यहां पाठ का कोई पूर्व-प्रसंस्करण और वर्गीकरण नहीं किया गया है, इसलिए हमें इसे बहुत सामान्य लेकिन अलग-अलग बनाने के लिए कॉर्पस [जोड़े, प्रतिबिंब] के साथ बहुत सावधान रहना होगा। चैटबॉट द्वारा प्रदर्शित गलत व्याख्याओं और गलत उत्तरों से बचने के लिए यह आवश्यक है। ऐसी सरल चैट उपयोगिताओं का उपयोग उन अनुप्रयोगों पर किया जा सकता है जहां इनपुट नियम-आधारित होना चाहिए और एक सख्त पैटर्न का पालन करना होगा। उदाहरण के लिए, यह एक प्रभावी, हल्का स्वचालन बॉट हो सकता है जिसका उपयोग एक इन्वेंट्री प्रबंधक हर बार क्वेरी करने के लिए कर सकता है जब वह किसी उत्पाद के स्थान को ट्रैक करना चाहता है।

चैटबॉट के निर्माण की मूल बातें – डेटा प्री-प्रोसेसिंग

डेटा प्री-प्रोसेसिंग

AI data pre-processing in Hindi

टेक्स्ट केस [ऊपरी या निचला] हैंडलिंग 

इनपुट [कॉर्पस या उपयोगकर्ता इनपुट] के रूप में आने वाले सभी डेटा को ऊपरी या निचले केस में बदलें। इससे निचले या ऊपरी मामलों में लिखे जाने पर शब्दों की गलत व्याख्या और गलत व्याख्या से बचा जा सकेगा।

टोकनीकरण

एक वाक्य [यानी, शब्दों का एक संग्रह] को एकल शब्दों में बदलें। 

         वाक्य टोकन

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टोकनाइजेशन करने के लिए कोड

टोकनाइजेशन करने के लिए कोड

code for tokenization

स्टेमिंग

यह समान मूल शब्दों वाले शब्दों के बीच समानता खोजने की एक प्रक्रिया है। इससे हमें समान शब्दों को उनके संबंधित मूल शब्दों के साथ जोड़कर शब्दों के थैले को कम करने में मदद मिलेगी।

चैटबॉट ट्यूटोरियल

स्टेमिंग करने के लिए कोड:

BOW उत्पन्न करें [शब्दों का थैला]

ऊपर उत्पन्न टोकन से वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करके शब्दों को संख्याओं में परिवर्तित करने की प्रक्रिया। यह लिखित पाठ को समझने के लिए तंत्रिका नेटवर्क मॉडल में इनपुट के रूप में दिया गया है।

चैटबॉट ट्यूटोरियल

स्टेमिंग करने के लिए कोड:

एक हॉट आउटपुट या लक्ष्य को एन्कोड करता है [हमारे मामले में, हमने उन्हें कॉर्पस में “TAG” के रूप में परिभाषित किया है]

ऊपर उत्पन्न टोकन से वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करके शब्दों को संख्याओं में परिवर्तित करने की प्रक्रिया।

कॉर्पस से टैग:

[‘access’, ‘catalog’, ‘goodbye’, ‘greeting’, ‘hours’, ‘l2support’, ‘location-Bangalore’, ‘location-Mumbai’, ‘machine’, ‘message’, ‘name’]

एक हॉट एन्कोडेड टैग:

चैटबॉट ट्यूटोरियल

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट पाठ वर्गीकरण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट पाठ वर्गीकरण

artificial intelligence chatbot project in Hindi

एक क्लासिफायर मॉडल डिज़ाइन करें जिसे लक्ष्य चर के संबंध में कॉर्पस पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, यानी, कॉर्पस से टैग। इस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जा सकने वाले क्लासिफायरों की एक सूची है जो इस प्रकार हैं:

  • बहुराष्ट्रीय भोले बेयस
  • समर्थन वेक्टर मशीनें [एसवीएम]
  • तंत्रिका नेटवर्क वर्गीकरणकर्ता 

इस कार्यान्वयन में, हमने एक तंत्रिका नेटवर्क क्लासिफायरियर का उपयोग किया है। 

न्यूरल नेटवर्क क्लासिफायरियर के लिए कोड:

पायथन के साथ एनएलपी का उपयोग करते हुए टेक्स्ट-आधारित चैटबॉट

पायथन के साथ एनएलपी का उपयोग करते हुए टेक्स्ट-आधारित चैटबॉट

python chatbot code in Hindi

टेक्स्ट-आधारित चैटबॉट के लिए एल्गोरिदम

  • कॉर्पस इनपुट करें
  • कॉर्पस पर डेटा प्री-प्रोसेसिंग करें:
  • टेक्स्ट केस [ऊपरी या निचला] हैंडलिंग 
  • टोकनीकरण
  • स्टेमिंग
  • BOW उत्पन्न करें [शब्दों का थैला]
  • लक्ष्य कॉलम के लिए एक हॉट एन्कोडिंग उत्पन्न करें
  • TAGS वाले शब्दों को लक्ष्य आउटपुट के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क डिज़ाइन करें
  • उपयोगकर्ता के साथ बातचीत करने के लिए एक चैट उपयोगिता को एक फ़ंक्शन के रूप में डिज़ाइन करें जब तक कि उपयोगकर्ता “छोड़ने” का आह्वान न करे।
  • यदि उपयोगकर्ता को बॉट का उत्तर समझ में नहीं आता है या अप्रासंगिक लगता है, तो उपयोगकर्ता “*” कॉल करके बॉट से उपयोगकर्ता द्वारा पूछे गए उत्तर का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए कहता है।
  • चैट उपयोगिता फ़ंक्शन चलाएँ

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AI चैटबॉट निर्माण के लिए संभावित कोष का उदाहरण

AI चैटबॉट निर्माण के लिए संभावित कोष का उदाहरण

Example of potential funding for AI chatbot creation in Hindi

कॉर्पस आयात करने के लिए कोड 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट विंडो

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट विंडो

artificial intelligence chatbot window in Hindi

हमने एक फ़ंक्शन डिज़ाइन किया है जो उपयोगकर्ता को टेक्स्ट का उपयोग करके बॉट के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाता है। यह फ़ंक्शन चैट विंडो को तब तक सक्रिय रखता है जब तक उसे तोड़ने या छोड़ने के लिए नहीं कहा जाता। हमारे टेक्स्ट बॉट का नाम रामोस है। इस फ़ंक्शन के लिए एल्गोरिदम इस प्रकार है:

  • टेक्स्ट बॉट [रामोस] उपयोगकर्ता को अपना परिचय देता है
  • रामोस उपयोगकर्ता को चैट विंडो में टाइप करने के लिए कहता है
  • बॉट समझता है कि उपयोगकर्ता ने चैट यूटिलिटी विंडो में क्या टाइप किया है
  • उपयोगकर्ता ने क्या पूछा है इसका अनुमान लगाने के लिए एक डिज़ाइन किए गए तंत्रिका नेटवर्क क्लासिफायर का उपयोग किया जाता है 
  • भविष्यवाणी को बॉट की प्रतिक्रिया के रूप में चैट उपयोगिता विंडो पर आउटपुट के रूप में प्रदर्शित किया जाता है
  • यदि उपयोगकर्ता को बॉट का उत्तर समझ में नहीं आता है या उसे अप्रासंगिक लगता है, तो उपयोगकर्ता “*” कॉल करके बॉट से उपयोगकर्ता द्वारा पूछे गए उत्तर का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए कहता है।
  • यदि कोई उपयोगकर्ता छोड़ने के लिए कहता है, तो रामोस चैट सत्र समाप्त कर देता है

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AI चैटबॉट का मूल्यांकन या परीक्षण करें

AI चैटबॉट का मूल्यांकन या परीक्षण करें

Evaluate or test an AI chatbot in Hindi

ऐसे कई रास्ते हो सकते हैं जिनका उपयोग करके हम निर्मित टेक्स्ट बॉट से बातचीत और मूल्यांकन कर सकते हैं। निम्नलिखित वीडियो डिज़ाइन किए गए बॉट के साथ शुरू से अंत तक बातचीत दिखाते हैं। 

पायथन के एनएलपी का उपयोग करके वॉयस-आधारित चैटबॉट

पायथन के एनएलपी का उपयोग करके वॉयस-आधारित चैटबॉट

Algorithms for Voice-Based Chatbots in Hindi

वॉयस-आधारित चैटबॉट के लिए एल्गोरिदम

  • कॉर्पस इनपुट करें
  • कॉर्पस पर डेटा प्री-प्रोसेसिंग करें
  • टेक्स्ट केस [ऊपरी या निचला] हैंडलिंग 
  • टोकनीकरण
  • स्टेमिंग
  • BOW उत्पन्न करें [शब्दों का थैला]
  • लक्ष्य कॉलम के लिए एक हॉट एन्कोडिंग उत्पन्न करें
  • TAGS वाले शब्दों को लक्ष्य आउटपुट के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क डिज़ाइन करें
  • आउटपुट टेक्स्ट को बोलने के लिए एक फ़ंक्शन डिज़ाइन करें
  • उपयोगकर्ता को सुनने और बोले गए शब्दों को टेक्स्ट में बदलने के लिए एक फ़ंक्शन डिज़ाइन करें
  • उपयोगकर्ता के साथ बातचीत करने के लिए एक चैट उपयोगिता को एक फ़ंक्शन के रूप में डिज़ाइन करें जब तक कि वे “छोड़ने” का आह्वान न करें
  • चैट उपयोगिता फ़ंक्शन चलाएँ.

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AI चैटबॉट के लिए संभावित कोष का उदाहरण

AI चैटबॉट के लिए संभावित कोष का उदाहरण

Example of potential funding for AI chatbots

कॉर्पस आयात करने के लिए कोड

भाषण समारोह में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट का उपयोग

भाषण समारोह में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट का उपयोग

Use of Artificial Intelligence Chatbot in Hindi

कंप्यूटर को मानव भाषा में, यानी भाषण के रूप में उत्तर देने में सक्षम बनाने के लिए, हमने Google के GTTS [Google टेक्स्ट टू स्पीच] फ़ंक्शन का उपयोग किया है। हमने निम्नलिखित फ़ंक्शन बनाया है: टेक्स्ट के रूप में इनपुट की अपेक्षा करें और आउटपुट के रूप में एक भाषण उत्पन्न करें। यहां हम अंग्रेजी भाषा और बोलने की गति को सामान्य के रूप में चुन रहे हैं।

सुनो समारोह में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट का उपयोग

सुनो समारोह में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट का उपयोग

Use of Artificial Intelligence Chatbot in Suno Ceremony

हमने कंप्यूटर को यह सुनने में सक्षम बनाने के लिए वाक् पहचान फ़ंक्शन का उपयोग किया है कि चैटबॉट उपयोगकर्ता भाषण के रूप में क्या उत्तर देता है। हमने निम्नलिखित फ़ंक्शन बनाया है, जो आपके कंप्यूटर के माइक्रोफ़ोन तक पहुंच प्राप्त करेगा और उपयोगकर्ता द्वारा बोले गए वाक्यांश को पहचानने के लिए 15 सेकंड तक सुनेगा और फ़ंक्शन समाप्त होने से पहले यदि कुछ भी नहीं बोला गया है तो 5 सेकंड तक प्रतीक्षा करेगा। ये समय सीमाएं यह सुनिश्चित करने के लिए निर्धारित की गई हैं कि अगर कुछ भी नहीं बोला गया तो तोड़ने में कोई देरी न हो।

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चैटबॉट विंडो के लिए AI चैटबॉट का उपयोग

चैटबॉट विंडो के लिए AI चैटबॉट का उपयोग

Using AI Chatbot for Chatbot Window in Hindi


हमने एक फ़ंक्शन डिज़ाइन किया है जो उपयोगकर्ता को आवाज़ का उपयोग करके बॉट के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाता है। यह फ़ंक्शन चैट विंडो को तब तक सक्रिय रखता है जब तक उसे तोड़ने या छोड़ने के लिए नहीं कहा जाता। हमारे वॉयस बॉट का नाम लिलिया है। इस फ़ंक्शन के लिए एल्गोरिदम इस प्रकार है:

  • वॉयस बॉट [लिलिया] उपयोगकर्ता को अपना परिचय देती है।
  • लिलिया यूजर से बात करने के लिए कहती हैं.
  • उपयोगकर्ता क्या कहता है यह समझने के लिए लिलिया सुनती है [ऊपर परिभाषित श्रवण फ़ंक्शन का उपयोग करके]। 
  • लिसन फ़ंक्शन उपयोगकर्ता द्वारा कही गई बात [आवाज़] को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है।
  • पाठ का उपयोग करके भविष्यवाणी करने के लिए एक डिज़ाइन किए गए तंत्रिका नेटवर्क क्लासिफायर का उपयोग किया जाता है। 
  • भविष्यवाणी को भाषण में बदल दिया गया है [ऊपर डिज़ाइन किए गए स्पीक फ़ंक्शन का उपयोग करके], और लिलिया इसे बोलती है।
  • यदि कोई उपयोगकर्ता बात नहीं करता है या लिलिया द्वारा पूरी तरह से सुनाई नहीं देता है, तो उपयोगकर्ता से जो कहा गया था उसे दोहराने का अनुरोध किया जाता है। ये लूप तब तक जारी रहता है जब तक लिलिया यूजर की बातें समझ नहीं जाती. 
  • यदि कोई उपयोगकर्ता छोड़ने के लिए कहता है, तो लिलिया चैट सत्र समाप्त कर देती है।

AI चैटबॉट का मूल्यांकन या परीक्षण करें

AI चैटबॉट का मूल्यांकन या परीक्षण करें

Evaluate or test an AI chatbot in Hindi

ऐसे कई रास्ते हो सकते हैं जिनका उपयोग करके हम निर्मित वॉयस बॉट से बातचीत और मूल्यांकन कर सकते हैं। निम्नलिखित वीडियो डिज़ाइन किए गए बॉट के साथ शुरू से अंत तक बातचीत दिखाता है। 

ग्राहक लक्ष्यों को समझना

artificial intelligence chatbot online in Hindi

इस बात की अच्छी समझ होनी चाहिए कि ग्राहक चैटबॉट क्यों चाहता है और उपयोगकर्ता और ग्राहक अपने चैटबॉट से क्या चाहते हैं। हालाँकि यह बहुत स्पष्ट और बुनियादी लगता है, यह एक ऐसा कदम है जिसे अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है। एक तरीका यह है कि आप जांच-पड़ताल वाले प्रश्न पूछें ताकि आप ग्राहक की समस्या कथन की समग्र समझ प्राप्त कर सकें।

यह एक ऐसा चरण हो सकता है जहां आपको पता चले कि चैटबॉट की आवश्यकता नहीं है, और केवल एक ईमेल ऑटो-रिस्पोंडर ही काम करेगा। ऐसे मामलों में जहां ग्राहक स्वयं आवश्यकता के बारे में स्पष्ट नहीं है, विशिष्ट समस्या बिंदुओं को समझने के लिए प्रश्न पूछें और सबसे प्रासंगिक समाधान सुझाएं। यह स्पष्टता होने से डेवलपर को अंतिम लक्ष्यों को पूरा करने के लिए वास्तविक और सार्थक बातचीत बनाने में मदद मिलती है।

चैटबॉट वार्तालाप डिज़ाइन करना

Designing chatbot conversations in Hindi

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण द्वारा हल किए जाने वाले सभी विभिन्न प्रकार के उद्देश्यों के लिए आगे बढ़ने का कोई सामान्य तरीका नहीं है। बॉट वार्तालाप को डिज़ाइन करना बॉट के उद्देश्य पर निर्भर होना चाहिए। चैटबॉट इंटरैक्शन को संरचित और असंरचित वार्तालापों के रूप में वर्गीकृत किया गया है। संरचित इंटरैक्शन में मेनू, फॉर्म, चैट को आगे बढ़ाने के विकल्प और एक तार्किक प्रवाह शामिल हैं। दूसरी ओर, असंरचित इंटरैक्शन फ्रीस्टाइल सादे पाठ का अनुसरण करते हैं। यह असंरचित प्रकार मित्रों, परिवारों, सहकर्मियों और अन्य परिचितों के साथ अनौपचारिक बातचीत के लिए अधिक उपयुक्त है। 

बातचीत के विषयों का चयन करना भी महत्वपूर्ण है. उन विषयों को चुनना अनिवार्य है जो चैटबॉट द्वारा दिए गए उद्देश्य से संबंधित हैं और उसके करीब हैं। उपयोगकर्ता के उत्तरों की व्याख्या करना और ओपन-एंड और क्लोज-एंड दोनों वार्तालापों में भाग लेना वार्तालाप स्क्रिप्ट विकसित करने के अन्य महत्वपूर्ण पहलू हैं। 

कोड-आधारित फ्रेमवर्क या चैटबॉट प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके चैटबॉट बनाना

कोड-आधारित फ्रेमवर्क या चैटबॉट प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके चैटबॉट बनाना

artificial intelligence chatbot project in Hindi

चैटबॉट बनाने का इन दोनों में से कोई बेहतर तरीका नहीं है। जबकि कोड-आधारित फ्रेमवर्क डेटा संग्रहीत करने , एआई को शामिल करने और एनालिटिक्स का उत्पादन करने के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं, चैटबॉट प्लेटफ़ॉर्म समय और प्रयास बचाते हैं और अत्यधिक कार्यात्मक बॉट प्रदान करते हैं जो बिल में फिट होते हैं।
कुछ कुशल चैटबॉट प्लेटफ़ॉर्म हैं:

चैटफ्यूल

स्टैंडआउट फीचर स्वचालित रूप से अनुयायियों के लिए अपडेट और सामग्री मॉड्यूल प्रसारित कर रहा है। उपयोगकर्ता जानकारी का अनुरोध कर सकते हैं और पूर्वनिर्धारित बटनों के माध्यम से बॉट के साथ बातचीत कर सकते हैं, या जानकारी ‘टाइपफॉर्म’ शैली इनपुट के माध्यम से मैसेंजर के अंदर एकत्र की जा सकती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण – बॉटसिफाई

बॉट बनाने के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप टेम्पलेट। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण बाहरी प्लगइन्स और विभिन्न एआई और एमएल सुविधाओं का आसान एकीकरण बातचीत की गुणवत्ता और विश्लेषण को बेहतर बनाने में मदद करता है।

फ़्लो एक्सओ

इस प्लेटफ़ॉर्म में 100+ से अधिक एकीकरण और सबसे आसान उपयोग वाला विज़ुअल एडिटर है। लेकिन, जब AI कार्यक्षमता की बात आती है तो यह काफी सीमित है।

बीप बूप

स्लैक बॉट बनाने के लिए सबसे आसान और सबसे अच्छा मंच। एंड-टू-एंड डेवलपर अनुभव प्रदान करता है। 

बॉटलर

   बेहतर कवरेज के लिए मीडियम, विकिपीडिया या वर्डप्रेस से डेटा जोड़ने का विकल्प है। यह प्लेटफ़ॉर्म वेबसाइट पर बॉट एम्बेड करने का विकल्प देता है। ऐसे कोड-आधारित ढाँचे हैं जो चैटबॉट को उन लोगों के लिए एक व्यापक तकनीकी स्टैक में एकीकृत करेंगे जो अधिक तकनीक-प्रेमी हैं। लाभ डेटा को संग्रहीत करने, विश्लेषण प्रदान करने और ओपन सोर्स लाइब्रेरी और एनएलपी टूल के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को शामिल करने की लचीलापन है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण – माइक्रोसॉफ्ट बॉट फ्रेमवर्क

डेवलपर्स बुनियादी भाषा समझ, प्रश्नोत्तर, फॉर्म और अधिक सक्रिय बॉट जैसे विभिन्न टेम्पलेट्स के साथ शुरुआत कर सकते हैं। Azure बॉट सेवा अन्य SDK के लिए कनेक्टर्स के साथ एक एकीकृत वातावरण प्रदान करती है।

Wit.AI (फेसबुक बॉट इंजन)

यह ढांचा डिवाइस या एप्लिकेशन बनाने के लिए एक खुला प्राकृतिक भाषा मंच प्रदान करता है जिससे कोई भी बात कर सकता है या टेक्स्ट कर सकता है। यह बातचीत से मानवीय भाषा सीखता है और समुदाय का लाभ उठाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण सीख को साझा करता है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट निर्माण – API.AI (Google डायलॉगफ़्लो)

यह फ़्रेमवर्क AI-संचालित टेक्स्ट और ध्वनि-आधारित इंटरैक्शन इंटरफ़ेस भी प्रदान करता है। यह गूगल असिस्टेंट, अमेज़न एलेक्सा, फेसबुक मैसेंजर आदि पर उपयोगकर्ताओं से जुड़ सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट का परीक्षण

Testing Artificial Intelligence Chatbot

अंतिम और सबसे महत्वपूर्ण कदम चैटबॉट का उसके इच्छित उद्देश्य के लिए परीक्षण करना है। हालाँकि पहली बार ट्यूरिंग टेस्ट पास करना महत्वपूर्ण नहीं है, फिर भी यह इस उद्देश्य के लिए उपयुक्त होना चाहिए। 10 बीटा परीक्षकों के सेट के साथ बॉट का परीक्षण करें। उत्पन्न वार्तालाप संचार प्रवाह में अंतराल या गतिरोध की पहचान करने में मदद करेंगे। 

पूछे गए प्रत्येक नए प्रश्न के साथ, बॉट को किसी डोमेन या किसी दिए गए परिदृश्य में 80% प्रश्नों को कवर करने के लिए नए मॉड्यूल और लिंकेज बनाने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है। फ्रेमवर्क में एआई सुविधाओं का लाभ उठाकर बॉट हर बार बेहतर हो जाएगा ।

यह उन सभी के लिए एक प्रवेश बिंदु था जो स्वायत्त पाठ और आवाज-आधारित अनुप्रयोगों और स्वचालन के निर्माण के लिए गहन शिक्षण और पायथन का उपयोग करना चाहते थे। ऐसे मॉडल की पूर्ण सफलता और विफलता उस कोष पर निर्भर करती है जिसका उपयोग हम उन्हें बनाने में करते हैं। इस मामले में, हमने अपना स्वयं का कोष बनाया था, लेकिन कभी-कभी सभी परिदृश्यों को एक कोष में शामिल करना थोड़ा कठिन और समय लेने वाला हो सकता है। इसलिए, हम एक तैयार कोष प्राप्त करने के विकल्प तलाश सकते हैं, यदि उपलब्ध हो तो रॉयल्टी-मुक्त, और जिसमें सभी संभावित प्रशिक्षण और इंटरैक्शन परिदृश्य हो सकते हैं। साथ ही, यहां का कॉर्पस टेक्स्ट-आधारित डेटा था, और आप ध्वनि-आधारित कॉर्पस रखने का विकल्प भी तलाश सकते हैं।  

निष्कर्ष (Conclusion)

हाल के वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने जबरदस्त प्रगति की है, जिसमें शतरंज और गो जैसे खेलों में मनुष्यों को हराने में सक्षम प्रणालियाँ शामिल हैं। हालाँकि, एआई को सामान्य बुद्धि के मानवीय स्तर तक पहुंचने से पहले अभी भी कई चुनौतियों से पार पाना बाकी है। जबकि संकीर्ण एआई विशिष्ट कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त कर सकता है, मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं वाले मजबूत एआई को प्राप्त करने के लिए अधिक शोध की आवश्यकता है। प्रमुख मुद्दों में मानवीय मूल्यों के साथ एआई संरेखण सुनिश्चित करना, सुपरइंटेलिजेंट एआई से जोखिमों का प्रबंधन करना और एआई निर्णय लेने की पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता बढ़ाना शामिल है। हालांकि आगे का रास्ता कठिन बना हुआ है, लेकिन अगर सोच-समझकर मार्गदर्शन किया जाए तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानवता को लाभ पहुंचाने की बड़ी संभावनाएं रखती है। निरंतर जिम्मेदार अनुसंधान और विकास के साथ, एआई आने वाले दशकों में हमारे जीवन को गहराई से बेहतर बना सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)

Q. एआई से पूछने के लिए अच्छे प्रश्न क्या हैं?

Ans. उदाहरण के लिए, एआई सहायक से “आज मौसम कैसा है?” जैसा व्यापक प्रश्न पूछने के बजाय। कुछ और विशिष्ट प्रयास करें जैसे “न्यूयॉर्क शहर में वर्तमान तापमान क्या है?” इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि आपको अपने AI वार्तालापों से स्पष्ट और सटीक जानकारी प्राप्त हो।

Q. AI के जनक कौन हैं?

Ans. जॉन मैक्कार्थी को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का जनक माना जाता है। जॉन मैक्कार्थी एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक थे। “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” शब्द उनके द्वारा गढ़ा गया था। वह एलन ट्यूरिंग, मार्विन मिंस्की, एलन नेवेल और हर्बर्ट ए के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संस्थापकों में से एक हैं।

Q. AI में सबसे कठिन प्रश्न कौन सा है?

Ans. संक्षेप में, एआई से पूछने के लिए सबसे कठिन प्रश्न वह है जिसके लिए मानव जैसी बुद्धिमत्ता, रचनात्मकता, अंतर्ज्ञान और संदर्भ और नैतिक निहितार्थों के आधार पर सूक्ष्म निर्णय लेने की क्षमता की आवश्यकता होती है।

Q. कृत्रिम बुद्धिमत्ता कितनी शक्तिशाली है?

Ans. एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) बहुत बुद्धिमान है; यह पहले से ही मनुष्यों को मात देता है, क्योंकि एआई 99% संभावना के साथ एक साथ लाखों छवियां उत्पन्न कर सकता है कि सभी छवियां अलग-अलग हैं। एआई नया नहीं है; यह 90 के दशक से विकसित हो रहा है, लेकिन; हम जो प्रगति कर रहे हैं वह तीव्र गति से प्रगतिशील है।

Q. क्या AI विश्व की समस्याओं का समाधान कर सकता है?

Ans. डेटा विश्लेषण से प्राप्त अंतर्दृष्टि के आधार पर, वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एआई समाधान विकसित किए जा सकते हैं। इसमें अन्य संभावनाओं के अलावा पूर्वानुमानित मॉडल का निर्माण, अनुशंसा प्रणाली विकसित करना या बुद्धिमान स्वचालन प्रक्रियाएं बनाना शामिल हो सकता है

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