Uso gratuito, ejemplos de código, funcionalidades
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1). TensorFlow.js
modelo constante = esperar tf.loadLayersModel('model.json');
predicción constante = model.predict(inputData);
2). OpenAI GPT-3 (a través de la API de OpenAI)
Sitio web: https://www.openai.comFuncionalidades: Procesamiento de lenguaje natural, chatbots, generación de texto.Código de muestra:importar openai
respuesta = openai.Finalización.create(
motor=”text-davinci-003″,
inmediato=”¿Cuál es el significado de la vida?”,
tokens_max=100
)
imprimir(respuesta.opciones[0].texto)
3). Flujo de diálogo
const flujo de diálogo = require('flujo de diálogo');
const sessionClient = nuevo flujo de diálogo.SessionsClient();
const sessionPath = sessionClient.projectAgentSessionPath(
Projecto ID,
ID de sesión
);
solicitud constante = {
sesión: ruta de sesión,
entrada de consulta: {
texto: {
texto: 'Hola, ¿en qué puedo ayudarte?',
languageCode: 'en-US',
},
},
};
respuestas constantes = esperar sessionClient.detectIntent(solicitud);
console.log(respuestas[0].queryResult.fulfillmentText);
4). IBMWatson
de ibm_watson importar AssistantV2
asistente = AsistenteV2(
versión = '2021-06-14',
autenticador = autenticador
)
respuesta = asistente.create_session(
asistente_id = 'id-asistente'
).get_result()
session_id = respuesta[‘session_id’]
5). ingenio.ai
Sitio web: https://ingenio.aiFuncionalidades: Procesamiento del lenguaje natural, diseño de conversaciones.Código de muestra:const {Ingenio} = require('nodo-ingenio');
cliente constante = nuevo ingenio ({
accessToken: 'tu-token-de-acceso',
});
client.message('Hola, ¿cómo estás?', {})
.entonces((datos) => {
console.log('Respuesta:', datos);
})
.catch(consola.error);
6). API de lenguaje natural de Google Cloud
desde google.cloud importar idioma
cliente = idioma.LanguageServiceClient()
documento = idioma.Documento(contenido=texto, tipo_=idioma.Documento.Tipo.PLAIN_TEXT)
respuesta = cliente.analyze_sentiment(documento=documento)
sentimiento = respuesta.documento_sentimiento
print(f”Puntuación de sentimiento: {sentimento.puntuación}”)
7). Amazon Lex
importar boto3
cliente = boto3.client('lex-runtime')
respuesta = cliente.post_text(
botName='ReservarViaje',
botAlias='prod',
userId='id-usuario',
inputText='Quiero reservar un vuelo'
)
imprimir (respuesta[‘message’])
8). Servicios cognitivos de Microsoft Azure
desde azure.cognitiveservices.language.luis.authoring importar LUISAuthoringClient
cliente = LUISAuthoringClient (punto final, CognitiveServicesCredentials (clave_suscripción))
app_id = cliente.apps.add_custom_prebuilt_domain(
'aplicación-ejemplo',
'descripción-ejemplo',
'ejemplo-cultura',
'dominio-ejemplo',
'modelo-ejemplo'
)
9). Transformadores de cara abrazada
de tubería de importación de transformadores
generador = canalización(“generación de texto”, modelo=”gpt2″)
salida = generador(“Hola”, max_length=50, num_return_sequences=5)
para i, o en enumerar (salida):
imprimir(f”Salida {i + 1}: {o[‘generated_text’]}”)
10). API de visión de Google Cloud
desde google.cloud importar visión
cliente = visión.ImageAnnotatorClient()
con open('image.jpg', 'rb') como image_file:
contenido = archivo_imagen.read()
imagen = visión.Imagen (contenido = contenido)
respuesta = cliente.text_detection (imagen = imagen)
para anotaciones en respuesta.text_annotations:
imprimir(anotación.descripción)