注册 登录
发贴工具
自动发帖软件»群发软件 › 群发软件公告教程 › 群发软件脚本 › AIWORK类语聊智能聊天机器人带意图识别例子演示
返回列表 发帖
查看: 47|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[发贴软件现成脚本] AIWORK类语聊智能聊天机器人带意图识别例子演示

[复制链接]

2256

主题

2304

帖子

1万

积分

积分
13740
跳转到指定楼层
楼主
发帖软件 发表于 昨天 08:12 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

AIWORK类语聊智能聊天机器人带意图识别例子演示 群发软件发帖工具 AIWORK类语聊智能聊天机器人带意图识别例子演示 群发软件发帖工具

// 定义HTTP工具类
var HTTP工具 = {};

/**
* 创建一个新的HTTP请求实例
* @return {okHttp} HTTP请求实例
*/
HTTP工具.创建请求 = function() {
try {
return new okHttp();
} catch (error) {
printl("创建HTTP请求实例失败：" + error);
return null;
}
};

/**
* 设置请求头
* @param {okHttp} http HTTP请求实例
* @param {Object} headers 请求头对象
*/
HTTP工具.设置请求头 = function(http, headers) {
if (!http || !headers) return;
try {
for (var key in headers) {
http.setHeader(key, headers[key]);
}
} catch (error) {
printl("设置请求头失败：" + error);
}
};

/**
* 发送POST请求
* @param {string} url 请求地址
* @param {Object} data 请求数据
* @param {Object} headers 请求头
* @return {string} 响应内容
*/
HTTP工具.POST请求 = function(url, data, headers) {
try {
var http = this.创建请求();
if (!http) return null;

this.设置请求头(http, headers);

// 将对象转换为JSON字符串
var jsonString = "";
try {
jsonString = JSON.stringify(data);
printl("请求数据：" + jsonString);
} catch (e) {
printl("数据转换为JSON失败：" + e);
return null;
}

// 发送请求并处理响应
try {
printl("发送POST请求");
var response = http.json(url, jsonString);

if (response) {
printl("获取到响应");
try {
var bytes = response.getBytes("UTF-8");
printl("响应字节数：" + bytes.length);

var String = java.lang.String;
var responseText = new String(bytes, "UTF-8");
return responseText;
} catch (e) {
printl("响应编码处理失败：" + e);
return response.toString();
}
}
return null;
} catch (e1) {
printl("请求失败：" + e1);
return null;
}
} catch (error) {
printl("POST请求失败：" + error);
return null;
}
};

// 定义智能聊天机器人类
var 智能聊天机器人 = {};

/**
* 初始化聊天机器人
*/
智能聊天机器人.初始化 = function() {
this.对话历史 = [];
this.知识库 = {
"问候": [
"你好！有什么可以帮助你的吗？",
"嗨！很高兴见到你！",
"你好啊，今天有什么我能帮你的吗？"
],
"天气": [
"今天天气真不错，阳光明媚！",
"根据最新天气预报，今天可能会有小雨，记得带伞。",
"最近天气变化很大，建议随时关注天气预报。"
],
"感谢": [
"不客气，这是我应该做的！",
"很高兴能帮到你！",
"随时为你服务！"
],
"再见": [
"再见，祝你有愉快的一天！",
"下次再聊，再见！",
"有需要随时找我，再见！"
],
"默认": [
"抱歉，我不太理解你的意思。",
"能否换个方式表达？",
"这个问题有点复杂，我需要更多信息。"
]
};

printl("聊天机器人初始化完成");
};

/**
* 分析用户意图
* @param {string} 用户输入 用户输入的文本
* @return {string} 识别的意图
*/
智能聊天机器人.分析意图 = function(用户输入) {
// 模拟飞桨意图识别API调用
printl("分析用户意图：" + 用户输入);

// 注意：这是本地模拟实现，没有实际发送网络请求
// 在真实场景中，这里应该调用类似如下的API：
// var 请求地址 = "https://api.paddlepaddle.com/v1/intent";
// var 请求数据 = {"text": 用户输入};
// var 请求头 = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"};
// var response = HTTP工具.POST请求(请求地址, 请求数据, 请求头);
// var 意图 = JSON.parse(response).intent;

// 简单的关键词匹配（本地模拟实现）
var 意图 = "默认";

if (用户输入.match(/你好|嗨|早上好|晚上好|下午好|您好/)) {
意图 = "问候";
} else if (用户输入.match(/天气|下雨|晴天|阴天|温度|冷|热/)) {
意图 = "天气";
} else if (用户输入.match(/谢谢|感谢|多谢|非常感谢/)) {
意图 = "感谢";
} else if (用户输入.match(/再见|拜拜|回头见|下次再聊|拜|bye/)) {
意图 = "再见";
}

printl("识别的意图（本地模拟）：" + 意图);
return 意图;
};

/**
* 生成回复
* @param {string} 意图 识别的用户意图
* @return {string} 生成的回复
*/
智能聊天机器人.生成回复 = function(意图) {
// 模拟飞桨文本生成API调用
printl("根据意图生成回复：" + 意图);

// 注意：这是本地模拟实现，没有实际发送网络请求
// 在真实场景中，这里应该调用类似如下的API：
// var 请求地址 = "https://api.paddlepaddle.com/v1/generate";
// var 请求数据 = {"intent": 意图, "context": this.对话历史};
// var 请求头 = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"};
// var response = HTTP工具.POST请求(请求地址, 请求数据, 请求头);
// var 回复 = JSON.parse(response).reply;

// 本地模拟实现（从预定义回复中随机选择）
var 回复列表 = this.知识库[意图] || this.知识库["默认"];
var 随机索引 = Math.floor(Math.random() * 回复列表.length);
var 回复 = 回复列表[随机索引];

printl("生成的回复（本地模拟）：" + 回复);
return 回复;
};

/**
* 处理用户输入并生成回复
* @param {string} 用户输入 用户输入的文本
* @return {string} 机器人的回复
*/
智能聊天机器人.处理对话 = function(用户输入) {
if (!用户输入 || 用户输入.trim() === "") {
return "请输入有效的文本。";
}

// 记录对话
this.对话历史.push({
"角色": "用户",
"内容": 用户输入
});

// 分析意图
var 意图 = this.分析意图(用户输入);

// 生成回复
var 回复 = this.生成回复(意图);

// 记录回复
this.对话历史.push({
"角色": "机器人",
"内容": 回复
});

return 回复;
};

/**
* 显示对话历史
*/
智能聊天机器人.显示对话历史 = function() {
printl("\n===== 对话历史 =====");
for (var i = 0; i < this.对话历史.length; i++) {
var 记录 = this.对话历史;
printl(记录.角色 + ": " + 记录.内容);
}
printl("===================\n");
};

// 测试聊天机器人
printl("========= 智能聊天机器人演示（本地模拟版） =========");
printl("注意：这是一个完全本地的演示，没有实际连接到任何网络API");

// 初始化聊天机器人
智能聊天机器人.初始化();

// 模拟用户对话
var 测试对话 = [
"你好啊",
"今天天气怎么样？",
"谢谢你的信息",
"再见"
];

printl("\n开始模拟对话：");
for (var i = 0; i < 测试对话.length; i++) {
var 用户输入 = 测试对话;
printl("\n用户: " + 用户输入);

var 机器人回复 = 智能聊天机器人.处理对话(用户输入);
printl("机器人: " + 机器人回复);
}

// 显示完整对话历史
智能聊天机器人.显示对话历史();

printl("\n========= 智能聊天机器人演示完成 =========");
printl("说明：此示例完全在本地运行，没有发送任何网络请求");
printl(" 在实际应用中，应该替换为真实的飞桨API调用");

// 在实际应用中，这里可以添加一个交互式界面，让用户输入文本并获取回复

飞桨智能聊天机器人集成指南

示例代码转换为实际可用的智能聊天机器人应用。

1. 代码结构说明

当前代码包含两个主要模块：

HTTP工具模块

提供基础的HTTP请求功能，用于与飞桨API进行通信：

  • HTTP工具.创建请求() - 创建HTTP请求实例
  • HTTP工具.设置请求头(http, headers) - 设置HTTP请求头
  • HTTP工具.POST请求(url, data, headers) - 发送POST请求并处理响应

智能聊天机器人模块

实现聊天机器人的核心功能：

  • 智能聊天机器人.初始化() - 初始化聊天机器人，设置知识库和对话历史
  • 智能聊天机器人.分析意图(用户输入) - 分析用户输入的意图
  • 智能聊天机器人.生成回复(意图) - 根据识别的意图生成回复
  • 智能聊天机器人.处理对话(用户输入) - 处理用户输入并生成回复
  • 智能聊天机器人.显示对话历史() - 显示完整的对话历史

2. 客户需要做的修改

要使这个示例代码实际可用，客户需要做以下修改：

2.1 获取飞桨API访问凭证

首先，客户需要：

  1. 注册飞桨开发者账号：https://www.paddlepaddle.org.cn/
  2. 申请飞桨NLP服务的API访问权限
  3. 获取API密钥(API Key)

2.2 修改意图识别功能

将分析意图方法中的本地模拟代码替换为实际API调用：

智能聊天机器人.分析意图 = function(用户输入) {
    printl("分析用户意图：" + 用户输入);
    
    // 替换为实际的飞桨API端点
    var 请求地址 = "https://api.paddlenlp.com/v1/intent";  // 需要替换为实际的API地址
    var 请求数据 = {"text": 用户输入};
    var 请求头 = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",  // 替换为实际的API密钥
        "Content-Type": "application/json"
    };
    
    var response = HTTP工具.POST请求(请求地址, 请求数据, 请求头);
    if (response) {
        try {
            var 结果 = JSON.parse(response);
            if (结果 && 结果.status === 0 && 结果.result && 结果.result.intent) {
                var 意图 = 结果.result.intent;
                printl("识别的意图：" + 意图);
                return 意图;
            }
        } catch (e) {
            printl("解析意图识别结果失败：" + e);
        }
    }
    
    // 如果API调用失败，回退到本地识别
    printl("API调用失败，使用本地意图识别");
    var 意图 = "默认";
    
    if (用户输入.match(/你好|嗨|早上好|晚上好|下午好|您好/)) {
        意图 = "问候";
    } else if (用户输入.match(/天气|下雨|晴天|阴天|温度|冷|热/)) {
        意图 = "天气";
    } else if (用户输入.match(/谢谢|感谢|多谢|非常感谢/)) {
        意图 = "感谢";
    } else if (用户输入.match(/再见|拜拜|回头见|下次再聊|拜|bye/)) {
        意图 = "再见";
    }
    
    printl("本地识别的意图：" + 意图);
    return 意图;
};

2.3 修改回复生成功能

将生成回复方法中的本地模拟代码替换为实际API调用：

智能聊天机器人.生成回复 = function(意图) {
    printl("根据意图生成回复：" + 意图);
    
    // 替换为实际的飞桨API端点
    var 请求地址 = "https://api.paddlenlp.com/v1/generate";  // 需要替换为实际的API地址
    var 请求数据 = {
        "intent": 意图,
        "context": this.对话历史.slice(-4)  // 只发送最近的几轮对话作为上下文
    };
    var 请求头 = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",  // 替换为实际的API密钥
        "Content-Type": "application/json"
    };
    
    var response = HTTP工具.POST请求(请求地址, 请求数据, 请求头);
    if (response) {
        try {
            var 结果 = JSON.parse(response);
            if (结果 && 结果.status === 0 && 结果.result && 结果.result.reply) {
                var 回复 = 结果.result.reply;
                printl("API生成的回复：" + 回复);
                return 回复;
            }
        } catch (e) {
            printl("解析回复生成结果失败：" + e);
        }
    }
    
    // 如果API调用失败，回退到本地生成
    printl("API调用失败，使用本地回复生成");
    var 回复列表 = this.知识库[意图] || this.知识库["默认"];
    var 随机索引 = Math.floor(Math.random() * 回复列表.length);
    var 回复 = 回复列表[随机索引];
    
    printl("本地生成的回复：" + 回复);
    return 回复;
};

2.4 添加错误处理和重试机制

为了提高系统稳定性，建议添加错误处理和重试机制：

// 在HTTP工具模块中添加重试功能
HTTP工具.带重试POST请求 = function(url, data, headers, 最大重试次数) {
    var 重试次数 = 0;
    var 最大重试 = 最大重试次数 || 3;
    
    while (重试次数 < 最大重试) {
        var response = this.POST请求(url, data, headers);
        if (response) {
            return response;
        }
        
        重试次数++;
        printl("请求失败，第" + 重试次数 + "次重试...");
        java.lang.Thread.sleep(1000 * 重试次数);  // 指数退避
    }
    
    printl("达到最大重试次数，请求失败");
    return null;
};

2.5 添加用户界面

要创建一个实际可用的聊天机器人应用，客户需要添加用户界面：

// 在文件末尾添加用户界面代码
function 启动聊天界面() {
    // 初始化聊天机器人
    智能聊天机器人.初始化();
    
    // 创建用户界面
    var 聊天窗口 = new JavaUI();
    聊天窗口.标题("智能聊天机器人");
    聊天窗口.大小(800, 600);
    
    // 添加聊天历史显示区域
    var 聊天历史区域 = 聊天窗口.添加文本区域();
    聊天历史区域.只读(true);
    聊天历史区域.字体大小(16);
    
    // 添加用户输入区域
    var 用户输入区域 = 聊天窗口.添加文本框();
    用户输入区域.提示文本("请输入您的问题...");
    
    // 添加发送按钮
    var 发送按钮 = 聊天窗口.添加按钮("发送");
    
    // 处理发送按钮点击事件
    发送按钮.点击事件(function() {
        var 用户输入 = 用户输入区域.获取文本();
        if (!用户输入 || 用户输入.trim() === "") {
            return;
        }
        
        // 显示用户输入
        聊天历史区域.添加文本("用户: " + 用户输入 + "\n");
        用户输入区域.清空();
        
        // 处理对话并显示回复
        var 机器人回复 = 智能聊天机器人.处理对话(用户输入);
        聊天历史区域.添加文本("机器人: " + 机器人回复 + "\n\n");
    });
    
    // 显示窗口
    聊天窗口.显示();
}

// 启动聊天界面
// 取消下面这行的注释以启动图形界面
// 启动聊天界面();

2.6 配置API参数

创建一个配置文件或在代码中添加配置部分：

// 在智能聊天机器人模块开始前添加配置
var 配置 = {
    "API密钥": "YOUR_API_KEY",  // 替换为实际的API密钥
    "意图识别API": "https://api.paddlenlp.com/v1/intent",  // 替换为实际的API地址
    "回复生成API": "https://api.paddlenlp.com/v1/generate",  // 替换为实际的API地址
    "启用本地回退": true,  // API调用失败时是否使用本地处理
    "最大重试次数": 3
};

3. 集成步骤

  1. 获取API凭证：按照2.1节的说明获取API访问凭证
  2. 更新API端点：修改代码中的API请求地址为实际的飞桨API端点
  3. 配置API密钥：将YOUR_API_KEY替换为实际获取的API密钥
  4. 添加错误处理：集成2.4节中的错误处理和重试机制
  5. 添加用户界面：根据需要集成2.5节中的用户界面代码
  6. 测试集成：首先使用简单的测试用例验证API连接是否正常
  7. 部署应用：完成测试后，将应用部署到目标环境

4. 扩展功能建议

客户可以考虑添加以下扩展功能：

  1. 多模态支持：集成飞桨的图像识别API，支持图片输入
  2. 语音交互：添加语音识别和语音合成功能
  3. 知识库扩展：连接到外部知识库或数据库，提供更丰富的回答
  4. 个性化定制：根据用户历史对话调整回复风格
  5. 多轮对话优化：改进上下文理解能力，支持复杂的多轮对话

5. 故障排除

常见问题及解决方案：

  1. API连接失败
    • 检查网络连接
    • 验证API密钥是否正确
    • 确认API端点URL是否正确
  1. 解析响应失败
    • 打印完整的API响应进行调试
    • 检查API响应格式是否与代码中的解析逻辑匹配
  1. 回复质量不佳
    • 调整发送给API的上下文长度
    • 优化本地回退机制的回复模板

6. 性能优化

为提高应用性能，建议：

  1. 缓存常见问题的回复
  2. 优化HTTP请求，减少不必要的API调用
  3. 限制发送给API的上下文长度，只包含最相关的历史对话
  4. 实现请求队列，避免并发请求过多

7. 安全注意事项

  1. 不要在客户端代码中硬编码API密钥，考虑使用环境变量或安全的配置文件
  2. 实现速率限制，防止API滥用
  3. 过滤用户输入，防止注入攻击
  4. 考虑添加内容审核功能，过滤不适当的对话内容

AIWROK, AIWROK软件
楼主新帖
楼主热帖
untoAIWROK软件时间方法集合小结nextAIWROK软件常见正则方法集合小结

相关帖子
回复

使用道具 举报

返回列表 发帖
高级模式
B Color Image Link Quote Code Smilies
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

相关导读了
    采集亚马逊正版群发工具有没有？
    Apr.20旅行X心语今天来说说YYPOST新功能的一个灵活用法，采集亚马逊商品信息，并且获得排名的软件，亚马逊现在越来越多客户做，淘宝的水是越来越清了，以前做电商的客户，现在都转战到外国，最赚钱的要数一些客户往亚马逊里堆了吧，拿我这个YYPOST的客户，最多的是采集，分析排名，刷价格，刷数量，改价，刷访问量等等技术
    企业发展B2B网站有什么东东软件可以发呢
    标题企业发展网B2B软件，现在虽然B2B网站收录不错，可愁的是心急的人们，他们太想一口吃撑胖子了，发帖宣传虽然不能像佛系那样淡定，但也不能像跑火车那般急躁对待，自己内容不收录，完全是自己操作内容问题，可以参考一下别人的内容是怎么弄的，然后自己要试着转变，而且收录这个内容，常常会变化的，不是一种规则就吃到老
    搜房天下房聊软件哪一个好呢
    本帖最后由 发帖软件 于 2019-5-22 16:15 编辑 2搜房天下群发房聊信息软件，开始本来打算做58同城的，但发一个就要一次点触验证码，这就让人没有感觉到存在的价值了吧，都是卖二手房和新房的搜房天下倒是可以发即时聊天信息，也没有发现他这个网站有啥子限制，登陆一个搜房天下账号，然后采集回来分类列表的网址，然后就一
    大家坛有没有好用的群发工具下载呢
    当你的笑容给我礼貌的招呼，大家坛全自动发帖软件，宣传推广是一场持久战，总是有一些人把软件用了一天，或是几个小时，就觉得自己付出太多了，那加进来的粉丝，或是流量，应该是和宣传多少成正比的，其实没有这么便宜的事，就像很多阅读量超过一百万的视频，或是电影，真正会在屏幕打赏的人不会超过三千，真正大额打赏给主
    群发正版软件中国塑料网
    中国塑料网群发软件YYPOST脚本下载地址，这个网站会有一个很奇怪的问题就是你在首页登陆无半个验证码，但在登陆网址登陆就会有一个验证码，所以我们灵活一些，在首页登陆就不用输入验证码了哈。网站秒收录比较高，但发的都是五金和建筑行业，先前有很多人都是发土建工程的大公司操作的，现在这个网站专为那个行业诞生的吧。
    OpenStreetMap网站正版2019年发帖工具下载
    本帖最后由 发帖软件 于 2019-5-21 11:13 编辑 OpenStreetMap网站全自动群发，OpenStreetMapOpenStreetMap（简称OSM，中文是公开地图）是一个网上地图协作计划，目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图。有的人编辑地图然后等收录，有的人发日志等收录，我们这里也是利用地图日志做为宣传的目标，简单的脚本理
    搜房天下全自动收短信全自动识别验证码注册账号软件
    房天下自动注册机，这个脚本是前几天发房聊的脚本廷伸品种，这个脚本能做到自动注册账号，自动保存账号，自动发房聊的效果，不过今天我们主要说一说怎么注册账号写脚本吧，这个搜房天天下的账号，可以发提问，可以发房聊，发论坛，发博客，还有发个人中心页都是有秒收的效果的，这样就省去了去买号，去乱花钱的效果了吧，而
    企业邮箱安卓端有什么APP软件可以发的呢
    请输入标题企业邮箱安卓发发送邮箱脚本，这个脚本是利用企业邮箱进行群发的，全程是一种模拟手工操作的过程，所以封号是很少的，而且企业邮箱群发到普通QQ邮箱不容易进垃圾箱中的，所以这个脚本也是这样的原理，不过最好是利用一些多开器，登陆多点的QQ邮箱账号会比较流畅一些，然后用软件一个一个的切换APP进行群发邮件会
    头条留评论软件有没有好用的呢？
    今天整一个今日头条留言软件，对于留言YYPOST是优势是比较大的存在，因为他往往专注一些下拉定位的优点，像今日头条这样，还是需要一些特殊下拉定位的，因为他新闻有长有短，有图有视频的，所以综合起来定位是比较难的，如果用POST也不是很轻松可以破解他的加密参数。这个脚本也是有一个不好的地方就是换号会比较麻烦，您电
    单网页生成神器
    最近新技术，网页生成机占领了整个网络的半壁江山，效果很疯狂，虽然不知道能持续多久，作为开发软件的领头者，一直在找收录的方法，一直在努力创新着，一直被人模仿，却从没有被超越过，这个网页生成机，已经出来有一段时间了，一直没有拿出来分享，醉过醉过，它是利用的一些小小收录漏洞整的，您最好用一些老站域名，进行
关闭
本站开发自动发帖软件是目前效果最好的发贴工具，软件可以兼容所有的论坛，进行群发贴子，可以对各大论坛自主录制操作流程，自动识别 验证码，自动注册账号，自动群发贴子，还可以设置成自动抢沙发，是推广宣传的神级软件，软件可以兼容任何IE能顶贴发贴论坛，完全可以 做成论坛发贴软件，生成脚本，对各大论坛程序完美支持的。软件不但发的贴子收录快，而且只用法简单，使用方便，价格便宜，软件客服16 小时在线全程协助，为您的宣传保驾护航。用最少的投资，实现最大的收益，用最简单的方式，完全最复杂的操作。 QQ

Copyright © 2014 ( 京ICP备09078825号 )

Powered by Discuz! X3.2

群发软件发帖工具
快速回复 返回列表 返回顶部
本站自动发贴软件，是现在最流行的做脚本软件，这种发贴工具，不但发贴收录快，而且抢占好的先机，完全自由编辑，实现针对性群发模拟操作，软件可以顶贴，也可以发贴，可以兼容支持Discuz、PHPWind、Dvbbs三大主流论坛，有手机验证码收件，邮件收发的功能，支持验证码识别，注册问题识别，多线程任务，自动上传头像，自动激活注册邮件，兼容防注册插件，本站软件原创正版，更新效率最快的原创软件。 『网络推广软件』『自动发帖软件』『 自动发帖』