聊天機器人手機應用程式課程
課程大綱
本課程將帶領學生深入了解 OpenAI 聊天機器人的開發,從基本概念到實際應用。課程分為 5 個模塊,涵蓋 OpenAI API 使用、對話資料收集與管理、進階對話處理、集成應用,以及性能評估與優化。
首先,學生將學習 OpenAI ChatGPT 的基本概念,並探索如何使用 Azure OpenAI API 進行對話。接著,課程將指導學生收集和整理對話資料,以便訓練更高效的聊天機器人。在進階對話處理部分,學生將學習 Prompt Engineering 的概念,並探討如何提高聊天機器人回應的相關性。此外,本課程將指導學生將聊天機器人集成到 Telegram 和 MIT App Inventor 應用,實現豐富的應用場景。最後,學生將學習如何對聊天機器人進行性能評估和優化,確保機器人具有高品質的對話能力。
課程主題包括:
- 深入理解OpenAI ChatGPT基礎
- 實戰運用Azure OpenAI API
- 學習對話資料收集策略
- 掌握對話資料庫的建立與管理
- 理解與實踐Prompt Engineering
- 提升聊天機器人回應相關性
- 實現聊天機器人與Telegram集成
課程內容
學生會學到甚麼?
學生將獲得實踐AI聊天機器人開發的全方位技能。首先,學生將理解OpenAI ChatGPT的基本概念並學習如何利用Azure OpenAI API進行對話。之後,課程將引導學生學習如何收集、整理、和管理對話數據,以提升聊天機器人的效能。進階部分,學生將學習Prompt Engineering的技巧,並瞭解如何提高聊天機器人的回應相關性。此外,學生還將學習如何將聊天機器人集成到Telegram和MIT App Inventor應用。最後,學生將學習如何對聊天機器人進行性能評估和優化,以確保機器人具有高品質的對話能力。這門課程將使學生具備開發和應用高效AI聊天機器人的能力。
Azure OpenAI API 與聊天機器人基礎
本部分將介紹課程目標與內容概述,學生將學習 OpenAI ChatGPT 的基本概念以及 Azure OpenAI API 的使用方法。我們將指導學生註冊 Azure 帳戶並獲取 API 金鑰,編寫一個簡單的 Python 腳本,使用 OpenAI API 進行對話。
對話資料收集、整理與管理
本部分將介紹資料收集方法與策略,學生將學習如何整理與管理資料。我們將指導學生收集相關領域的對話資料並整理成結構化格式,建立資料庫並存儲整理好的對話資料。
進階對話處理與 API 端點集成
在本部分中,學生將學習 Prompt Engineering 的概念,並探討如何提高聊天機器人回應的相關性。我們將指導學生設計各種提示,提高聊天機器人的對話品質,並建立聊天機器人的 API 端點,用於集成。
集成聊天機器人至 Telegram 與 MIT App Inventor 應用
本部分將介紹如何將聊天機器人集成到 Telegram 和 MIT App Inventor 應用。學生將學習如何使用 Telegram Bot API 創建機器人,設置 webhook 以實現與 Telegram 的集成。此外,學生將學習如何使用 MIT App Inventor 設計應用界面,並將聊天機器人與應用 API 端點互動,實現對話功能。
聊天機器人性能評估與優化
本部分將介紹聊天機器人性能評估的方法,包括人工評估和自動評估。學生將學習如何設計評估標準以及如何使用相關評估工具。我們將指導學生對聊天機器人進行性能評估,並根據評估結果進行優化。
AI小知識
甚麼是Chatbot?和AI有甚麼關係?
Azure是微軟推出的一種雲計算服務,它提供了許多用於構建、部署和管理應用程序的工具和服務。Azure的服務包括了多種不同的雲計算類型,包括基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)和軟體即服務(SaaS),並支援各種不同的編程語言、工具和框架,包括微軟專屬的和第三方的軟體與系統。
Azure的其中一項服務就是Azure Bot Service,並且它包含了QnA Maker這種可以用來創建知識問答機器人的工具,以及Bot Framework Composer和Bot Framework SDK這些可以用來創建對話機器人的工具。
從OpenAI的角度來看,Azure在2021年開始提供GPT-3 API服務,這就意味著開發者可以在Azure上直接使用GPT-3來開發機器人,而不需要自己搭建GPT-3的運行環境。
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