<\/source><\/picture><\/a>\n<\/p>\nКрок 3. Пишемо «мозок» бота (Backend на Python)<\/h2>\n \nНайважливіша частина – написання чат-бота на Пайтоні, який буде обробляти запити та спілкуватися з користувачами. Створи файл chatbot.py й почнемо писати чат-бот:<\/p>\n
import os<\/em><\/p>\nfrom dotenv import load_dotenv<\/em><\/p>\nfrom openai import OpenAI<\/em><\/p>\n# Завантажуємо змінні оточення з файлу .env<\/em><\/p>\nload_dotenv()<\/em><\/p>\n# Ініціалізуємо клієнт OpenAI<\/em><\/p>\nclient = OpenAI(api_key=os.getenv(“OPENAI_API_KEY”))<\/em><\/p>\ndef get_chatbot_response(user_message, conversation_history=None):<\/em><\/p>\n “””<\/em><\/p>\n Функція для отримання відповіді від ChatGPT<\/em><\/p>\n Параметри:<\/em><\/p>\n – user_message: повідомлення користувача<\/em><\/p>\n – conversation_history: історія розмови для контексту<\/em><\/p>\n “””<\/em><\/p>\n # Якщо історії немає, створюємо нову з системною роллю<\/em><\/p>\n if conversation_history is None:<\/em><\/p>\n conversation_history = [<\/em><\/p>\n {“role”: “system”, “content”: “Ти – помічник техпідтримки вебсайту. Відповідай ввічливо та по суті.”}<\/em><\/p>\n ]<\/em><\/p>\n # Додаємо нове повідомлення користувача<\/em><\/p>\n conversation_history.append({“role”: “user”, “content”: user_message})<\/em><\/p>\n # Надсилаємо запит до ChatGPT<\/em><\/p>\n response = client.chat.completions.create(<\/em><\/p>\n model=”gpt-3.5-turbo”, # Модель для генерації відповідей<\/em><\/p>\n messages=conversation_history,<\/em><\/p>\n temperature=0.7, # Контролює креативність (0-2)<\/em><\/p>\n max_tokens=500 # Максимальна довжина відповіді<\/em><\/p>\n )<\/em><\/p>\n # Витягуємо текст відповіді<\/em><\/p>\n bot_message = response.choices[0].message.content<\/em><\/p>\n # Додаємо відповідь бота в історію<\/em><\/p>\n conversation_history.append({“role”: “assistant”, “content”: bot_message})<\/em><\/p>\n return bot_message, conversation_history<\/em><\/p>\n# Приклад використання<\/em><\/p>\nif __name__ == “__main__”:<\/em><\/p>\n message = “Привіт! Як працює ваш сервіс?”<\/em><\/p>\n response, history = get_chatbot_response(message)<\/em><\/p>\n print(f”Бот: {response}”)<\/em><\/p>\nРозберемо ключові моменти цього коду для створення чат-бота.<\/p>\n
Ініціалізація клієнта OpenAI<\/strong> – ми створюємо об’єкт client, який буде надсилати всі запити до API ChatGPT. Ключ береться зі змінних оточення, що гарантує безпеку.<\/p>\nПараметри запиту<\/strong> – при створенні відповіді ми використовуємо кілька важливих параметрів:\n<\/p>\n\nmodel=”gpt-3.5-turbo” – це швидка й доступна модель для більшості задач. Для складніших проєктів можна використовувати GPT-5;<\/li>\n messages – масив повідомлень, який містить усю історію діалогу;<\/li>\n temperature – параметр креативності відповідей (від 0 до 2). Значення 0.7 дає баланс між передбачуваністю та різноманітністю відповідей;<\/li>\n max_tokens – обмеження на довжину відповіді, що допомагає контролювати вартість запитів.<\/li>\n<\/ul>\nРолі в діалозі<\/strong><\/p>\n – система повідомлень ЧатГПТ працює з трьома ролями:\n<\/p>\n
\nsystem – задає поведінку бота. Тут ти описуєш, хто такий бот і як він повинен спілкуватися («Ти – техпідтримка», «Ти – консультант з продажу»);<\/li>\n user – повідомлення від користувача сайту;<\/li>\n assistant – відповіді самого бота.<\/li>\n<\/ul>\n\nРозуміння логіки чат-бота критично важливе для створення якісних ШІ-рішень. Це не просто виклик API – це проєктування діалогових систем з урахуванням контексту, пам’яті й поведінки.\n<\/p>\n
Крок 4. Створення простого вебінтерфейсу<\/h2>\n \nТепер створимо бота для сайту на Python, щоб користувачі могли спілкуватися з ним через вебінтерфейс. Використаємо Flask – це простий фреймворк для чат бота на Python для швидкого розгортання вебзастосунків.<\/p>\n
Створи файл app.py:<\/p>\n
from flask import Flask, request, jsonify, render_template<\/em><\/p>\nfrom chatbot import get_chatbot_response<\/em><\/p>\napp = Flask(__name__)<\/em><\/p>\n# Словник для зберігання історії розмов користувачів<\/em><\/p>\nconversations = {}<\/em><\/p>\n@app.route(‘\/’)<\/em><\/p>\ndef home():<\/em><\/p>\n “””Головна сторінка з інтерфейсом чату”””<\/em><\/p>\n return render_template(‘index.html’)<\/em><\/p>\n@app.route(‘\/chat’, methods=[‘POST’])<\/em><\/p>\ndef chat():<\/em><\/p>\n “””<\/em><\/p>\n Ендпоінт для обробки повідомлень від користувачів<\/em><\/p>\n Приймає JSON з текстом повідомлення та ID сесії<\/em><\/p>\n “””<\/em><\/p>\n data = request.json<\/em><\/p>\n user_message = data.get(‘message’, ”)<\/em><\/p>\n session_id = data.get(‘session_id’, ‘default’)<\/em><\/p>\n # Отримуємо або створюємо історію розмови для цієї сесії<\/em><\/p>\n if session_id not in conversations:<\/em><\/p>\n conversations[session_id] = None<\/em><\/p>\n # Отримуємо відповідь від бота<\/em><\/p>\n bot_response, updated_history = get_chatbot_response(<\/em><\/p>\n user_message, <\/em><\/p>\n conversations[session_id]<\/em><\/p>\n )<\/em><\/p>\n # Зберігаємо оновлену історію<\/em><\/p>\n conversations[session_id] = updated_history<\/em><\/p>\n # Повертаємо відповідь у форматі JSON<\/em><\/p>\n return jsonify({<\/em><\/p>\n ‘response’: bot_response,<\/em><\/p>\n ‘status’: ‘success’<\/em><\/p>\n })<\/em><\/p>\nif __name__ == ‘__main__’:<\/em><\/p>\n app.run(debug=True, port=5000)<\/em><\/p>\nТепер створи теку templates і всередині неї файл index.html:<\/p>\n
<!DOCTYPE html><\/em><\/p>\n<html lang=”ru”><\/em><\/p>\n<head><\/em><\/p>\n <meta charset=”UTF-8″><\/em><\/p>\n <meta name=”viewport” content=”width=device-width, initial-scale=1.0″><\/em><\/p>\n <title>AI Чат-бот<\/title><\/em><\/p>\n <style><\/em><\/p>\n body {<\/em><\/p>\n font-family: Arial, sans-serif;<\/em><\/p>\n max-width: 600px;<\/em><\/p>\n margin: 50px auto;<\/em><\/p>\n padding: 20px;<\/em><\/p>\n }<\/em><\/p>\n #chat-container {<\/em><\/p>\n border: 1px solid #ddd;<\/em><\/p>\n height: 400px;<\/em><\/p>\n overflow-y: auto;<\/em><\/p>\n padding: 15px;<\/em><\/p>\n margin-bottom: 20px;<\/em><\/p>\n background: #f9f9f9;<\/em><\/p>\n }<\/em><\/p>\n .message {<\/em><\/p>\n margin: 10px 0;<\/em><\/p>\n padding: 10px;<\/em><\/p>\n border-radius: 5px;<\/em><\/p>\n }<\/em><\/p>\n .user-message {<\/em><\/p>\n background: #007bff;<\/em><\/p>\n color: white;<\/em><\/p>\n text-align: right;<\/em><\/p>\n }<\/em><\/p>\n .bot-message {<\/em><\/p>\n background: #e9ecef;<\/em><\/p>\n