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En esta publicación, veremos cómo crear chatbots usando TensorFlow.js y Node.js. Usaremos la biblioteca KerasJS para entrenar nuestro modelo de chatbot.
Un chatbot es un programa informático que simula una conversación humana. Los chatbots se utilizan en una variedad de industrias, incluido el servicio al cliente, el marketing e incluso la atención médica.
TensorFlow.js es una biblioteca de JavaScript para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Node.js es un tiempo de ejecución de JavaScript que le permite ejecutar código JavaScript en su servidor.
Usar TensorFlow.js y Node.js para chatbots tiene una serie de ventajas:
Primero, necesitamos crear un nuevo proyecto Node.js. Podemos hacer esto usando el comando npm init:
npm init
A continuación, necesitamos instalar las bibliotecas necesarias. Podemos hacer esto usando el comando npm install:
npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow/tfjs-node keras-js
Ahora necesitamos entrenar nuestro modelo de chatbot. Usaremos la biblioteca KerasJS para entrenar nuestro modelo de chatbot.
Primero, necesitamos crear un nuevo archivo llamado model.js. En este archivo, primero necesitaremos importar las bibliotecas requeridas:
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
const tfNode = require('@tensorflow/tfjs-node');
const kjs = require('keras-js');
A continuación, debemos definir nuestro modelo de chatbot. Usaremos un modelo secuencial simple con una capa de entrada y una capa de salida:
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 100, activation: 'relu', inputShape: [100] }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, activation: 'sigmoid' }));
Ahora necesitamos compilar nuestro modelo. Usaremos la función de pérdida binaryCrossentropy y el optimizador de Adam:
model.compile({
loss: 'binaryCrossentropy',
optimizer: 'adam'
});
Finalmente, necesitamos entrenar nuestro modelo. Estaremos entrenando nuestro modelo durante 10 épocas:
model.fit(x, y, {
epochs: 10
});
Ahora que nuestro modelo de chatbot está entrenado, debemos guardarlo. Podemos hacer esto usando el comando tf.js.saveModel:
tf.js.saveModel(model, './model');
Ahora que nuestro modelo de chatbot está guardado, debemos cargarlo. Podemos hacer esto usando el comando tf.js.loadModel:
const model = await tf.js.loadModel('./model');
Ahora que nuestro modelo de chatbot está cargado, podemos usarlo para hacer predicciones. Tendremos que proporcionar una entrada a nuestro modelo de chatbot. Esta entrada puede ser una cadena o una matriz de números:
const input = 'How are you?';
const prediction = model.predict(input);
console.log(prediction);