Neste tutorial, vamos explorar o mundo dos chatbots e aprender como construir um chatbot inteligente usando Python e a biblioteca Chatterbot. Este guia prático irá conduzi-lo através do processo de configuração, treinamento e interação com seu primeiro chatbot, demonstrando como ele pode entender e responder a mensagens de forma inteligente, mesmo com variações na entrada do usuário. Aprenderemos a configurar um ambiente virtual, instalar as bibliotecas necessárias e criar um diálogo básico para treinar o chatbot. Prepare-se para mergulhar no fascinante universo da inteligência artificial e dar os primeiros passos na criação de seu próprio chatbot!
Antes de começarmos a programar, é crucial configurar um ambiente virtual Python. Isso garante que as bibliotecas instaladas para este projeto não interfiram com outros projetos ou com as configurações globais do seu sistema. Recomendamos o uso do Anaconda, que facilita a criação e gerenciamento de ambientes virtuais. Abra o prompt de comando do Anaconda e execute o seguinte comando para criar um ambiente virtual com Python 3.6 (ou uma versão compatível com Chatterbot): conda create --name chatbot-python python=3.6.
Após a criação do ambiente, ative-o usando o comando: conda activate chatbot-python. Agora, instale as bibliotecas necessárias: pip install jupyter chatterbot spacy. O Chatterbot é a biblioteca principal para a construção do chatbot, enquanto o Spacy é uma ferramenta de processamento de linguagem natural que auxilia na compreensão e no tratamento das mensagens. Em alguns casos, pode ser necessário instalar um modelo específico do Spacy. Verifique a documentação do Chatterbot para a versão mais recente e os requisitos de instalação.
Com o ambiente configurado, abra o Jupyter Notebook dentro do ambiente virtual: jupyter notebook. Agora estamos prontos para começar a codificar!
Importe as bibliotecas necessárias no seu Jupyter Notebook: from chatterbot import ChatBot e from chatterbot.trainers import ListTrainer. Crie uma instância do ChatBot, dando um nome a ele, por exemplo: chatbot = ChatBot('BotLira'). Devido a possíveis bugs de compatibilidade entre as bibliotecas, pode ser necessário incluir um parâmetro adicional na criação do chatbot. Consulte a documentação oficial do Chatterbot para obter informações atualizadas sobre a resolução deste problema, caso ele persista.
Agora, vamos treinar nosso chatbot com um conjunto de diálogos. Crie uma lista de strings representando uma conversa, como no exemplo abaixo:
conversa = [
"Oi",
"E aí, tranquilo?",
"Qual é?",
"E aí, tranquilo?",
"Tranquilo",
"Qual a boa de hoje?",
"A hashtag está ensinando Python e até chatbot",
"Caraca, que doideira!",
"Maneiro, né?",
"Irado!"
]
Crie uma instância do ListTrainer e passe o chatbot como parâmetro: trainer = ListTrainer(chatbot). Em seguida, treine o chatbot com a lista de conversa: trainer.train(conversa). O Chatterbot usará essa conversa para aprender padrões e gerar respostas apropriadas. Após o treinamento, seu chatbot estará pronto para interagir!
Agora você pode interagir com seu chatbot usando o método get_response(). Por exemplo: resposta = chatbot.get_response("Oi"). O chatbot retornará a resposta mais provável com base no treinamento que recebeu. Experimente com diferentes mensagens e observe como o chatbot responde. Você pode criar um loop para simular uma conversa contínua, como no exemplo:
while True:
mensagem = input('Mande uma mensagem para o chatbot: ')
if mensagem.strip() != 'parar':
resposta = chatbot.get_response(mensagem)
print(resposta)
else:
break
Este loop permite que você envie mensagens para o chatbot até digitar "parar". A cada mensagem enviada, o Chatterbot armazena a interação em um banco de dados, permitindo que ele aprenda com o tempo e aprimore suas respostas. Para limpar o banco de dados e reiniciar o aprendizado, utilize o comando chatbot.storage.drop(). Lembre-se que este é apenas um exemplo básico e o Chatterbot oferece diversas opções de configuração e treinamento, permitindo que você crie chatbots mais complexos e sofisticados. Explore a documentação da biblioteca para descobrir todas as suas funcionalidades e possibilidades! Você pode integrar seu chatbot com outras plataformas, como Telegram ou WhatsApp, ou utilizá-lo em aplicações web. As possibilidades são infinitas!
