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AI人工智能 Python实现人机对话
脚本专栏 2024/11/7 佚名
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在人工智能进展的如火如荼的今天，我们如果不尝试去接触新鲜事物，马上就要被世界淘汰啦~

本文拟使用Python开发语言实现类似于WIndows平台的“小娜”，或者是IOS下的“Siri”。最终达到人机对话的效果。

【实现功能】

这篇文章将要介绍的主要内容如下：

　　1、搭建人工智能--人机对话服务端平台
　　2、实现调用服务端平台进行人机对话交互

【实现思路】

　　AIML

　　AIML由Richard Wallace发明。他设计了一个名为 A.L.I.C.E. （Artificial Linguistics Internet Computer Entity 人工语言网计算机实体） 的机器人，并获得了多项人工智能大奖。有趣的是，图灵测试的其中一项就在寻找这样的人工智能：人与机器人通过文本界面展开数分钟的交流，以此查看机器人是否会被当作人类。

　　本文就使用了Python语言调用AIML库进行智能机器人的开发。

　　本系统的运作方式是使用Python搭建服务端后台接口，供各平台可以直接调用。然后客户端进行对智能对话api接口的调用，服务端分析参数数据，进行语句的分析，最终返回应答结果。

　　当前系统前端使用HTML进行简单地聊天室的设计与编写，使用异步请求的方式渲染数据。

【开发及部署环境】

开发环境：Windows 7 ×64 英文版

　　　　　JetBrains PyCharm 2017.1.3 x64

测试环境：Windows 7 ×64 英文版

【所需技术】

　　1、Python语言的熟练掌握,Python版本2.7
　　2、Python服务端开发框架tornado的使用
　　3、aiml库接口的简单使用
　　4、HTML+CSS+Javascript(jquery)的熟练使用
　　5、Ajax技术的掌握

【实现过程】

1、安装Python aiml库

pip install aiml

2、获取alice资源

Python aiml安装完成后在Python安装目录下的 Lib/site-packages/aiml下会有alice子目录，将此目录复制到工作区。
或者在Google code上下载alice brain: aiml-en-us-foundation-alice.v1-9.zip

3、Python下加载alice

取得alice资源之后就可以直接利用Python aiml库加载alice brain了：

import aiml
os.chdir('./src/alice') # 将工作区目录切换到刚才复制的alice文件夹
alice = aiml.Kernel()
alice.learn("startup.xml")
alice.respond('LOAD ALICE')

注意加载时需要切换工作目录到alice(刚才复制的文件夹)下。

4、 与alice聊天

加载之后就可以与alice聊天了，每次只需要调用respond接口：

alice.respond('hello') #这里的hello即为发给机器人的信息　

5. 用Tornado搭建聊天机器人网站　　

Tornado可以很方便地搭建一个web网站的服务端，并且接口风格是Rest风格，可以很方便搭建一个通用的服务端接口。

这里写两个方法：

　　get：渲染界面

　　post：获取请求参数，并分析，返回聊天结果

　　Class类的代码如下：

class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler):
 def get(self):
 self.render('chat.html')

 def post(self):
 try:
  message = self.get_argument('msg', None)

  print(str(message))

  result = {
  'is_success': True,
  'message': str(alice.respond(message))
  }

  print(str(result))

  respon_json = tornado.escape.json_encode(result)

  self.write(respon_json)

 except Exception, ex:
  repr(ex)
  print(str(ex))

  result = {
  'is_success': False,
  'message': ''
  }

  self.write(str(result))

6. 简单搭建一个聊天界面　　

AI人工智能 Python实现人机对话

该界面是基于BootStrap的，我们简单搭建这么一个聊天的界面用于展示我们的接口结果。同时进行简单的聊天。

7. 接口调用　　

我们异步请求服务端接口，并将结果渲染到界面 

 $.ajax({
 type: 'post',
  url: AppDomain+'chat',
  async: true,//异步
  dataType: 'json',
  data: (
  {
  "msg":request_txt
  }),
  success: function (data)
  {
   console.log(JSON.stringify(data));
   if (data.is_success == true) {
   setView(resUser,data.message);
  }
  },
  error: function (data)
  {
  console.log(JSON.stringify(data));
 }
 });//end Ajax

这里我附上系统的完整目录结构以及完整代码->

8、目录结构

AI人工智能 Python实现人机对话

9、Python服务端代码

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

import os.path
import tornado.auth
import tornado.escape
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
from tornado.options import define, options

import os
import aiml

os.chdir('./src/alice')
alice = aiml.Kernel()
alice.learn("startup.xml")
alice.respond('LOAD ALICE')


define('port', default=3999, help='run on the given port', type=int)


class Application(tornado.web.Application):
 def __init__(self):
 handlers = [
  (r'/', MainHandler),
  (r'/chat', ChatHandler),
 ]

 settings = dict(
  template_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'templates'),
  static_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'static'),
  debug=True,
 )

 # conn = pymongo.Connection('localhost', 12345)
 # self.db = conn['demo']
 tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings)


class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
 def get(self):
 self.render('index.html')

 def post(self):

 result = {
  'is_success': True,
  'message': '123'
 }

 respon_json = tornado.escape.json_encode(result)
 self.write(str(respon_json))

 def put(self):
 respon_json = tornado.escape.json_encode("{'name':'qixiao','age':123}")
 self.write(respon_json)


class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler):
 def get(self):
 self.render('chat.html')

 def post(self):
 try:
  message = self.get_argument('msg', None)

  print(str(message))

  result = {
  'is_success': True,
  'message': str(alice.respond(message))
  }

  print(str(result))

  respon_json = tornado.escape.json_encode(result)

  self.write(respon_json)

 except Exception, ex:
  repr(ex)
  print(str(ex))

  result = {
  'is_success': False,
  'message': ''
  }

  self.write(str(result))


def main():
 tornado.options.parse_command_line()
 http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(Application())
 http_server.listen(options.port)
 tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()


if __name__ == '__main__':
 print('HTTP server starting ...')
 main()

9、Html前端代码

 <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
 <link rel="icon" href="qixiao.ico" type="image/x-icon"/> 
 <title>qixiao tools</title>
 <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../static/css/bootstrap.min.css">

 <script type="text/javascript" src="/UploadFiles/2021-04-08/jquery-3.2.0.min.js">


【系统测试】


1、首先我们将我们的服务运行起来


AI人工智能 Python实现人机对话


2、调用测试


然后我们进行前台界面的调用


AI人工智能 Python实现人机对话


AI人工智能 Python实现人机对话


这里我们可以看到，我们的项目完美运行，并且达到预期效果。


【可能遇到问题】


中文乱码


【系统展望】


经过测试，中文目前不能进行对话，只能使用英文进行对话操作，有待改善。


以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
标签：
AI,人工智能,Python,人机对话
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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