ग्राहकों के लिए स्पीच प्रतिक्रिया बनाना

OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

केस स्टडी योजना

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  • प्रतिक्रिया का अनुवाद

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  • टेक्स्ट को ऑडियो में बदलना

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केस स्टडी योजना

OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

उपयोग करने वाले वैरिएबल

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पहचानी गई भाषा
print(language)
uk

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जनरेट की गई प्रतिक्रिया
print(chatbot_reply)

चैटबॉट प्रतिक्रिया

OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

प्रतिक्रिया का अनुवाद

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": f"""Translate the following text 
        from English to country code {language}. Only return the translated text!"""},
        {"role": "user", "content": chatbot_reply}
             ],
    max_completion_tokens=500)
OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

प्रतिक्रिया का अनुवाद

# Extract and print the translated response
translated_reply = response.choices[0].message.content
print(translated_reply)

अनुवादित आउटपुट

OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

टेक्स्ट-टू-स्पीच

response = client.audio.speech.create(
    model="gpt-4o-mini-tts",
    voice="onyx",
    input=translated_reply)

response.stream_to_file("audio_reply.mp3")

Onyx वॉयस, एक वर्चुअल असिस्टेंट के रूप में दर्शाई गई।

OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

केस स्टडी रिकैप

केस स्टडी - पूरा

OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

अगले कदम

चैटबॉट में मेमोरी जोड़ना

OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

अभ्यास करते हैं!

OpenAI API के साथ मल्टी-मॉडल सिस्टम

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