In diesem Artikel werden wir einen Überblick über die Erstellung eines Facebook Messenger Chatbots geben, der das OpenAI GPT-3-Modell verwendet, um auf Nachrichten zu antworten. Wir werden die erforderlichen Schritte und Tools erläutern, um einen funktionierenden Chatbot zu erstellen.
Bevor wir beginnen, benötigen Sie:
Gehen Sie zum Facebook-Entwicklerportal und erstellen Sie eine neue App. Führen Sie die Schritte aus, um Ihre App einzurichten, einschließlich des Hinzufügens eines Messenger-Produkts und des Verknüpfens mit Ihrer Facebook-Seite. Generieren Sie einen Seitenzugriffstoken und speichern Sie ihn, da Sie ihn später benötigen.
Wenn Sie noch keinen haben, registrieren Sie sich auf der OpenAI-Website und generieren Sie einen API-Schlüssel für das GPT-3-Modell. Speichern Sie den Schlüssel, da Sie ihn später benötigen.
Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt und navigieren Sie zu ihm im Terminal. Erstellen Sie eine neue Python-Datei und nennen Sie sie app.py. Fügen Sie den Code aus dem Originalbeitrag in diese Datei ein. Ersetzen Sie den OpenAI-API-Schlüssel und den Facebook-Seitenzugriffstoken durch Ihre eigenen Token. Installieren Sie die Flask- und requests-Python-Pakete durch Ausführen von pip install flask requests im Terminal. Starten Sie den Flask-Server durch Ausführen von python app.py im Terminal.
Öffnen Sie ein neues Terminal-Fenster oder -Tab und navigieren Sie zu dem Verzeichnis, in dem Sie ngrok installiert haben. Starten Sie ngrok durch Ausführen des Befehls ./ngrok http 5000. Notieren Sie die "Forwarding"-URL, die in der ngrok-Konsole angezeigt wird. Diese URL verwenden Sie als Rückruf-URL im Facebook-Entwicklerportal. Gehen Sie zurück zu Ihrem Facebook-Entwicklerportal und navigieren Sie zu den Messenger-Einstellungen Ihrer App. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Webhooks einrichten" und geben Sie die ngrok-URL ein.
Gehen Sie zu Ihrer Facebook-Seite und senden Sie eine Nachricht an Ihren Chatbot. Überprüfen Sie die Konsole Ihres Flask-Servers, um die Eingabenachricht und die Antwort von OpenAI GPT-3 zu sehen. Überprüfen Sie die Facebook-Messenger-Konversation, um die Antwort des Chatbots zu sehen.
Sobald Sie mit der Funktionalität des Chatbots zufrieden sind, können Sie ihn auf einem Server bereitstellen, damit er 24/7 läuft. Es gibt viele Möglichkeiten, einen Flask-Server bereitzustellen, einschließlich der Verwendung von Diensten wie Heroku, AWS Elastic Beanstalk oder Google Cloud Run. Folgen Sie den Anweisungen für Ihre gewählte Bereitstellungsmethode, um Ihre Flask-App hochzuladen und auf einem Server zu starten.
Mit diesen Schritten haben Sie einen Facebook Messenger Chatbot erstellt, der das OpenAI GPT-3-Modell verwendet, um auf Nachrichten zu antworten. Sie können das Verhalten des Chatbots anpassen, indem Sie den Code in app.py ändern.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.