Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan perkhidmatan pelanggan pintar?

Dalam masyarakat moden, orang ramai mempunyai permintaan yang sangat tinggi untuk perkhidmatan pelanggan yang cekap dan segera, dan kemunculan perkhidmatan pelanggan pintar adalah tepat untuk memenuhi permintaan ini. Bahasa Go secara beransur-ansur digemari oleh pembangun kerana prestasi serentak yang sangat baik dan kemudahan pembelajaran. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembangunan perkhidmatan pelanggan pintar.

1. Fahami perkhidmatan pelanggan pintar

Sebelum mula menggunakan bahasa Go untuk membangunkan perkhidmatan pelanggan pintar, kita perlu memahami apa itu perkhidmatan pelanggan pintar. Ringkasnya, perkhidmatan pelanggan pintar ialah kaedah perkhidmatan pelanggan yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk merealisasikan soal jawab automatik, pengecaman pertuturan automatik, pemahaman semantik automatik, pengesyoran automatik dan fungsi lain. Ia boleh memberikan pelanggan jawapan yang cepat dan tepat serta mempunyai keupayaan perkhidmatan tanpa gangguan 24 jam. Kita perlu menggunakan teknologi ini pada bahasa Go untuk mencapai matlamat perkhidmatan pelanggan yang bijak.

2. Persediaan

Sebelum mula menggunakan bahasa Go untuk pembangunan perkhidmatan pelanggan yang bijak, kami perlu membuat persediaan berikut:

1. Pasang bahasa Go

Pemasangan bahasa Go adalah sangat mudah. ​​Kami boleh memuat turun pakej pemasangan sistem pengendalian yang sepadan dari tapak web rasmi dan memasangnya (https://golang.org).

2. Pasang perpustakaan bergantung

Bahasa Go mempunyai banyak perpustakaan sumber terbuka yang berkuasa Kami perlu memasang beberapa perpustakaan bergantung yang biasa digunakan untuk membantu kami dalam membangunkan perkhidmatan pelanggan pintar.

Pustaka bergantung yang biasa digunakan termasuk:

a: Rangka kerja web yang serupa dengan Flask dalam Python, yang boleh membantu kami membina aplikasi web dengan cepat.

b. gRPC: rangka kerja RPC merentas bahasa yang cekap yang menyokong pelbagai protokol siri.

c. TensorFlow: Rangka kerja pembelajaran mesin yang berkuasa yang boleh membantu kami membina model teras perkhidmatan pelanggan pintar.

Kita boleh menggunakan arahan go get untuk memasang perpustakaan bergantung di atas.

3. Membina perkhidmatan pelanggan pintar

Di sini, kami akan mengambil membina sistem perkhidmatan pelanggan pintar berasaskan Web sebagai contoh untuk memperkenalkan proses pembangunan perkhidmatan pelanggan pintar dalam bahasa Go.

1. Bina pelayan Web

Kami menggunakan rangka kerja gin untuk membina perkhidmatan Web dan menggunakan kod berikut untuk membina pelayan HTTP.

package main

import "github.com/gin-gonic/gin"

func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/", func(c *gin.Context) {
        c.JSON(200, gin.H{
            "message": "Welcome to the Smart Customer Service System!",
        })
    })
    r.Run() // listen and serve on 0.0.0.0:8080
}

Selepas menjalankan kod di atas, buka http://localhost:8080 dalam penyemak imbas dan anda boleh melihat output mesej alu-aluan.

2. Melaksanakan robot soal jawab

Menggunakan TensorFlow untuk melaksanakan soal jawab pintar, kami boleh menggunakan kod contoh ChatBot sumber terbuka untuk melaksanakan sistem jawapan kami sendiri. Model sumber terbuka yang disediakan oleh TensorFlow boleh membantu kami melengkapkan pemprosesan bahasa semula jadi dan operasi pengecaman niat.

Sebelum ini, anda perlu menambah model terlatih dan data teks pada projek Anda boleh menyemak dokumentasi rasmi TensorFlow untuk mengetahui cara melakukan langkah ini.

Selepas kami mendapat model dan data teks, kami boleh membina pemproses untuk melengkapkan fungsi soal jawab:

package main

import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    tf "github.com/galeone/tfgo"
    pb "github.com/galeone/tfgo/image.Tensorflow_inception_v3"
    "github.com/galeone/tfgo/tensorflow/core/framework/tensor_go"
    "github.com/gorilla/websocket"
    "log"
    "net/http"
)

var upgrader = websocket.Upgrader{
    ReadBufferSize:  1024,
    WriteBufferSize: 1024,
    CheckOrigin: func(r *http.Request) bool {
        return true
    },
}

type Message struct {
    Name string      `json:"name"`
    Body interface{} `json:"body"`
}

func main() {
    router := gin.Default()

    ai := NewAI()
    defer ai.Close()

    router.GET("/ws", func(c *gin.Context) {
        conn, err := upgrader.Upgrade(c.Writer, c.Request, nil)
        if err != nil {
            log.Println(err)
            return
        }
        defer conn.Close()

        for {
            var msg Message
            err := conn.ReadJSON(&msg)
            if err != nil {
                log.Println(err)
                break
            }

            response := ai.Query(msg.Body.(string))

            err = conn.WriteJSON(Message{
                Name: "response",
                Body: response,
            })
            if err != nil {
                log.Println(err)
                break
            }
        }
    })

    router.Run(":8080")
}

type AI struct {
    sess   *tf.Session
    graph  *tf.Graph
    labels []string
}

func NewAI() *AI {
    graph := tf.NewGraph()
    model, err := ioutil.ReadFile("model.pb")
    if err != nil {
        log.Fatalf("Unable to read %q: %v", "model.pb", err)
    }
    if err := graph.Import(model, ""); err != nil {
        log.Fatalf("Unable to read model %q: %v", "model.pb", err)
    }

    labels := make([]string, 0)
    file, err := os.Open("labels.txt")
    if err != nil {
        log.Fatalf("Unable to open labels file: %v", err)
    }
    defer file.Close()

    scanner := bufio.NewScanner(file)
    for scanner.Scan() {
        labels = append(labels, scanner.Text())
    }

    sess, err := tf.NewSession(graph, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    return &AI{
        graph:  graph,
        sess:   sess,
        labels: labels,
    }
}

func (ai *AI) Query(input string) string {
    pb := tf.Output{
        Op:    ai.graph.Operation("input"),
        Index: 0,
    }

    prob := tf.Output{
        Op:    ai.graph.Operation("output"),
        Index: 0,
    }

    tensor, err := tensorflow.NewTensor(input)
    if err != nil {
        log.Fatalln("Cannot construct tensor: ", err)
    }

    result, err := ai.sess.Run(map[tf.Output]*tensorflow.Tensor{
        pb: tensor,
    }, []tf.Output{
        prob,
    }, nil)

    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    prob_result := result[0].Value().([][]float32)[0]
    max_prob_index := 0
    max_prob := prob_result[0]

    for i, prob := range prob_result {
        if prob > max_prob {
            max_prob = prob
            max_prob_index = i
        }
    }
    return ai.labels[max_prob_index]
}

func (ai *AI) Close() {
    ai.sess.Close()
}

Dalam kod di atas, kami melaksanakan robot sembang asas dan lulus The WebSocket pelayan menyediakan cara untuk berinteraksi dengan halaman hadapan.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembangunan perkhidmatan pelanggan yang bijak. Kami mula-mula memahami konsep perkhidmatan pelanggan pintar, dan kemudian bersedia untuk kerja itu, termasuk memasang bahasa Go dan perpustakaan bergantung yang lain. Seterusnya, kami membina sistem perkhidmatan pelanggan pintar berasaskan Web, dan mengambil robot soal jawab mudah sebagai contoh untuk memperkenalkan cara menggunakan Tensorflow untuk melaksanakan sistem soal jawab.

Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, aplikasi perkhidmatan pelanggan pintar juga telah mendapat perhatian yang lebih dan lebih. Bagi pembangun, menggunakan bahasa Go untuk membangunkan perkhidmatan pelanggan pintar mempunyai keupayaan lelaran pantas yang baik dan prestasi cemerlang. Saya percaya bahawa dalam masa terdekat, kita akan melihat kemunculan aplikasi perkhidmatan pelanggan pintar bahasa Go yang lebih menarik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan perkhidmatan pelanggan pintar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!