- vừa được xem lúc

Hướng dẫn cách tự build 1 con AI để nghịch ngợm

0 0 4

Người đăng: Gung Typical

Theo Viblo Asia

Trí tuệ nhân tạo hiện có ở khắp mọi nơi, từ chatbot trả lời câu hỏi của bạn đến trợ lý thông minh quản lý lịch trình cho bạn. Nhưng bạn có biết rằng bạn có thể xây dựng một con AI của riêng mình chỉ trong vài bước đơn giản không? Cho dù bạn là lập trình viên chuyên nghiệp hay người đam mê lập trình vì tò mò, thì hướng dẫn trong bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách tạo một AI Agent đơn giản có thể thực hiện các tác vụ cơ bản, trong khi vẫn giữ cho mọi thứ thú vị và dễ dàng. Hãy cùng bắt đầu nhé!!!

Bước 1: Hãy xác định rõ nhiệm vụ của AI của bạn được tạo ra với mục đích gì?

Trước tiên, hãy quyết định xem bạn muốn con AI của mình làm cái gì đã. Hãy coi đó là nhiệm vụ đầu tiên cần phải thực hiện. Đó có thể là một việc vô cùng đơn giản như là trả lời các câu hỏi này, hoặc lấy thông tin cập nhật về thời tiết hoặc đặt lời nhắc nhở chẳng hạn. Ví dụ, bạn hãy xây dựng một trợ lý cá nhân ảo có thể cho bạn biết thời tiết hàng ngày ra sao và quản lý danh sách việc cần làm của bạn mỗi ngày.

Bước 2: Chuẩn bị các công cụ lập trình AI cần thiết

Tiếp theo, bạn sẽ cần một số công cụ để đưa tác nhân AI của mình vào cuộc sống. Đây là những thứ mà bạn nên bắt đầu:

  • Python: Ngôn ngữ lập trình AI đơn giản nhất
  • Hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các thư viện như NLTK hoặc spaCy sẽ giúp AI của bạn hiểu được văn bản và ngôn ngữ mà bạn dùng là gì.
  • API: Các dịch vụ như OpenWeatherMap để cập nhật thời tiết hoặc Google Calendar để AI có thể tự động lên lịch.

Bước 3: Xây dựng bộ não cho tác nhân AI của bạn

Giờ chúng ta mới đi vào phần thú vị nhất - đó chính là đi lập trình con bot AI của bạn. Để làm được điều đó thì bạn hãy đi theo từng hành động sau đây:

1. Giúp AI hiểu được các lệnh đưa vào

AI của bạn sẽ có nhiệm vụ tiếp thu thông tin đầu vào do bạn cung cấp, nhờ đó mà nó sẽ có thể tìm kiếm thông tin giải đáp và đưa ra phản hồi hợp lý.

Ví dụ, bạn đưa ra câu hỏi: "hôm nay thời tiết thế nào?" , thì con AI của bạn sẽ phải nhận ra đây là một câu hỏi về thời tiết và sẽ tiến hành truy vấn các thông tin liên quan.

Sau đây là một hàm Python đơn giản để có thể bắt đầu:

import re def process_input(user_input): if re.search(r"weather", user_input.lower()): return "weather" elif re.search(r"todo", user_input.lower()): return "todo" else: return "unknown"

2. AI sẽ đưa ra quyết định tiếp theo

Sau khi hiểu được lệnh, tác nhân của bạn cần quyết định phải làm gì tiếp theo. Nó có nên lấy thông tin thời tiết, thêm tác vụ hay làm việc gì khác không?

Sau đây là cách mà bạn có thể mã hóa điều đó:

def decide_action(input_type): if input_type == "weather": return "Fetching weather data..." elif input_type == "todo": return "Adding to your to-do list..." else: return "I’m not sure how to help with that."

3. AI thực hiện hành động sau cùng

Cuối cùng, tác nhân AI của bạn cần phải làm những gì nó mà đã quyết định ở bước 2. Điều này có thể bao gồm việc gọi API để lấy thông tin thời tiết hoặc thêm một mục vào danh sách việc cần làm của bạn.

Sau đây là một ví dụ về cách lấy thông tin thời tiết:

import requests def get_weather(): response = requests.get('https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=New+York&appid=your_api_key') weather_data = response.json() return f"The weather in New York is {weather_data['weather'][0]['description']}." def execute_action(action): if action == "Fetching weather data...": return get_weather() else: return "Action not implemented."

4. Kiểm thử lại AI và nghịch ngợm với nó một chút

Với những điều cơ bản đã có, đã đến lúc thử nghiệm với con AI mới của bạn vừa tạo xong. Hãy thử các lệnh khác nhau và xem nó phản hồi như thế nào. Liệu rằng nó có hoạt động như bạn mong đợi không? Nếu không thì hãy điều chỉnh các đoạn mã và làm cho nó tốt hơn nhé.

Sau đây là một thử nghiệm nhanh:

user_input = input("Ask me something: ")
input_type = process_input(user_input)
action = decide_action(input_type)
response = execute_action(action)
print(response)

5. Triển khai AI của bạn để sử dụng rộng rãi

Khi bạn hài lòng với cách hoạt động của AI tạo ra, hãy cân nhắc triển khai nó để những người khác cũng có thể sử dụng nhé. Bạn có thể tích hợp nó vào ứng dụng nhắn tin hoặc biến nó thành dịch vụ web. Khả năng mà AI có thể đáp ứng dường như là vô tận!

Chúc mừng vì bạn cuối cùng cũng đã có thể tự xây dựng một con AI cơ bản đầu tiên của mình. Hãy mở rộng khả năng của nó để có thể phục vụ mục đích công việc và những thứ cao cả hơn nhé. Cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết!!!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Thao tác với File trong Python

Python cung cấp các chức năng cơ bản và phương thức cần thiết để thao tác các file. Bài viết này tôi xin giới thiệu những thao tác cơ bản nhất với file trong Python.

0 0 56

- vừa được xem lúc

Tập tành crawl dữ liệu với Scrapy Framework

Lời mở đầu. Chào mọi người, mấy hôm nay mình có tìm hiểu được 1 chút về Scrapy nên muốn viết vài dòng để xem mình đã học được những gì và làm 1 demo nho nhỏ.

0 0 160

- vừa được xem lúc

Sử dụng Misoca API (oauth2) với Python

Với bài viết này giúp chúng ta có thể nắm được. ・Tìm hiểu cách xử lý API misoca bằng Python.

0 0 43

- vừa được xem lúc

[Series Pandas DataFrame] Phân tích dữ liệu cùng Pandas (Phần 3)

Tiếp tục phần 2 của series Pandas DataFrame nào. Let's go!!. Ở phần trước, các bạn đã biết được cách lấy dữ liệu một row hoặc column trong Pandas DataFame rồi phải không nào. 6 Hoc.

0 0 57

- vừa được xem lúc

Lập trình socket bằng Python

Socket là gì. Một chức năng khác của socket là giúp các tầng TCP hoặc TCP Layer định danh ứng dụng mà dữ liệu sẽ được gửi tới thông qua sự ràng buộc với một cổng port (thể hiện là một con số cụ thể), từ đó tiến hành kết nối giữa client và server.

0 0 71

- vừa được xem lúc

[Series Pandas DataFrame] Phân tích dữ liệu cùng Pandas (Phần 2)

Nào, chúng ta cùng đến với phần 2 của series Pandas DataFrame. Truy xuất Labels và Data. Bạn đã biết cách khởi tạo 1 DataFrame của mình, và giờ bạn có thể truy xuất thông tin từ đó. Với Pandas, bạn có thể thực hiện các thao tác sau:.

0 0 89