【前言】

  AI

  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:

AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP
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))
AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

  6. 简单搭建一个聊天界面

  AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

  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。

  6. 接口调用

  我们异步请求服务端接口,并将结果渲染到界面

AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP
                $.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
AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

  这里我附上系统的完整目录结构以及完整代码->

  7、目录结构

  AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

  8、Python服务端代码

AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP
#!/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': ''
} 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()
AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

  9、Html前端代码

AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP
<!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="../static/js/jquery-3.2.0.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="../static/js/bootstrap.min.js"></script> <style type="text/css">
.top-margin-20{
margin-top: 20px;
}
#result_table,#result_table thead th{
text-align: center;
}
#result_table .td-width-40{
width: 40%;
}
</style> <script type="text/javascript"> </script>
<script type="text/javascript">
var AppDomain = 'http://localhost:3999/'
$(document).ready(function(){
$("#btn_sub").click(function(){
var user = 'qixiao(10011)';
var resUser = 'alice (3333)'; var request_txt = $("#txt_sub").val(); setView(user,request_txt); $.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 }); });
function setView(user,text)
{
var subTxt = user + " "+new Date().toLocaleTimeString() +'\n·'+ text;
$("#txt_view").val($("#txt_view").val()+'\n\n'+subTxt); var scrollTop = $("#txt_view")[0].scrollHeight;
$("#txt_view").scrollTop(scrollTop);
}
</script>
</head>
<body class="container">
<header class="row">
<header class="row">
<a href="/" class="col-md-2" style="font-family: SimHei;font-size: 20px;text-align:center;margin-top: 30px;">
<span class="glyphicon glyphicon-home"></span>Home
</a>
<font class="col-md-4 col-md-offset-2" style="font-family: SimHei;font-size: 30px;text-align:center;margin-top: 30px;">
<a href="/tools" style="cursor: pointer;">QiXiao - Chat</a>
</font>
</header>
<hr> <article class="row"> <section class="col-md-10 col-md-offset-1" style="border:border:solid #4B5288 1px;padding:0">Admin : QiXiao </section>
<section class="col-md-10 col-md-offset-1 row" style="border:solid #4B5288 1px;padding:0">
<section class="col-md-9" style="height: 400px;">
<section class="row" style="height: 270px;">
<textarea class="form-control" style="width:100%;height: 100%;resize: none;overflow-x: none;overflow-y: scroll;" readonly="true" id="txt_view"></textarea>
</section>
<section class="row" style="height: 130px;border-top:solid #4B5288 1px; ">
<textarea class="form-control" style="overflow-y: scroll;overflow-x: none;resize: none;width: 100%;height:70%;border: #fff" id="txt_sub"></textarea>
<button class="btn btn-primary" style="float: right;margin: 0 5px 0 0" id="btn_sub">Submit</button>
</section>
</section>
<section class="col-md-3" style="height: 400px;border-left: solid #4B5288 1px;"></section>
</section>
</article>
</body>
</html>
AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

【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实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

  2、调用测试

  然后我们进行前台界面的调用

  AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

  AI人工智能-Python实现前后端人机聊天对话-LMLPHP

  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

出处:https://www.cnblogs.com/7tiny/p/7246387.html

05-17 14:00