AIWORK类语聊智能聊天机器人带意图识别例子演示

YYPOST群发软件 · 发表于昨天 08:15

http://www.fatiegongju.com/static/image/common/codebg.gif"); color: rgb(102, 102, 102); zoom: 1;">

// 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：
注册飞桨开发者账号：https://www.paddlepaddle.org.cn/
申请飞桨NLP服务的API访问权限
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
获取API凭证：按照2.1节的说明获取API访问凭证
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
配置API密钥：将YOUR_API_KEY替换为实际获取的API密钥
添加错误处理：集成2.4节中的错误处理和重试机制
添加用户界面：根据需要集成2.5节中的用户界面代码
测试集成：首先使用简单的测试用例验证API连接是否正常
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：
多模态支持：集成飞桨的图像识别API，支持图片输入
语音交互：添加语音识别和语音合成功能
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
个性化定制：根据用户历史对话调整回复风格
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：
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
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
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：
缓存常见问题的回复
优化HTTP请求，减少不必要的API调用
限制发送给API的上下文长度，只包含最相关的历史对话
实现请求队列，避免并发请求过多
7. 安全注意事项
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
实现速率限制，防止API滥用
过滤用户输入，防止注入攻击
考虑添加内容审核功能，过滤不适当的对话内容