Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan chatbot?

Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk pembangunan chatbot?

Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, chatbots memainkan peranan yang semakin penting dalam aplikasi perniagaan. Banyak syarikat telah menganggap pembangunan chatbot sebagai hala tuju pembangunan yang penting. Bahasa Go telah menjadi bahasa pilihan bagi lebih ramai pembangun untuk membangunkan robot sembang kerana kelajuan berjalan pantas, keupayaan serentak yang kuat dan kod ringkas. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembangunan chatbot.

1. Pengenalan kepada chatbots

Chatbots, juga dipanggil robot perbualan, ialah program yang mensimulasikan tingkah laku manusia untuk dialog. Ia mengiktiraf input pengguna melalui teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, dan menjana jawapan secara bebas berdasarkan pengiktirafan niat dalaman dan rizab pengetahuan. Chatbots bukan sahaja boleh digunakan dalam perkhidmatan pelanggan pintar, promosi pemasaran, pengesyoran kandungan, dsb., tetapi juga boleh membantu pengguna menyelesaikan masalah yang rumit atau tidak dapat difahami dengan tepat.

2. Ciri bahasa Go

Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka, serentak, yang dibangunkan oleh Google Ia mempunyai ciri berikut:

1. Tinggi concurrency: Mekanisme pemprosesan serentak Goroutine (coroutine) boleh melaksanakan pelbagai tugas tanpa overhed benang, meningkatkan keupayaan pemprosesan serentak program.
2. Mekanisme GC (pengumpulan sampah): Bahasa Go menyediakan mekanisme pengumpulan sampah automatik untuk memastikan kestabilan dan kebolehpercayaan program semasa dijalankan.
3. Mudah dipelajari: Bilangan dan kekaburan peraturan tatabahasa dikurangkan dalam bahasa Go, dan struktur kodnya jelas serta mudah dibaca dan diselenggara.

3. Amalan pembangunan chatbot bahasa Go

Seterusnya, kami akan memperkenalkan proses pembangunan chatbot menggunakan bahasa Go melalui contoh mudah.

1. Bina projek

Sebelum membangunkan chatbot, anda perlu mencipta projek bahasa Go terlebih dahulu, yang boleh dibuat melalui arahan berikut:

$ mkdir chatbot
$ cd chatbot
$ go mod init chatbot

Gunakan arahan di atas untuk menciptanya Selepas anda memulakan direktori projek dan memulakan fail go.mod, anda boleh menulis kod dalam projek.

2. Pelaksanaan kod teras Chatbot

Dalam kod teras chatbot bahasa Go, terdapat dua pelaksanaan fungsi utama: pemprosesan bahasa semula jadi dan balasan mesej. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan Tencent Cloud API untuk pemprosesan bahasa semula jadi dan mencapai komunikasi segera melalui soket.

(1) Pemprosesan bahasa semula jadi

Tencent Cloud menyediakan antara muka API untuk pemprosesan bahasa semula jadi, yang boleh membantu kami melaksanakan analisis teks, pembetulan ralat teks, analisis sentimen dan fungsi lain. Dalam bahasa Go, kita boleh merealisasikan fungsi analisis teks dengan memanggil antara muka API yang disediakan oleh Tencent Cloud. Kod sampel adalah seperti berikut:

func nlp(text string) string {
    appID := "your app id"
    appKey := "your app key"
    nonceStr := uuid.NewV4().String()
    timeStamp := strconv.Itoa(int(time.Now().Unix()))
    sigStr := "app_id=" + appID + "&nonce_str=" + nonceStr + "&text=" + text + "&time_stamp=" + timeStamp + "&app_key=" + appKey
    sign := strings.ToUpper(md5.Sum([]byte(sigStr)))
    reqUrl := fmt.Sprintf("http://api.ai.qq.com/fcgi-bin/nlp/nlp_textchat?app_id=%s&nonce_str=%s&time_stamp=%s&question=%s&sign=%s", appID, nonceStr, timeStamp, url.QueryEscape(text), sign)
    resp, err := http.Get(reqUrl)
    if err != nil {
        log.Println(err)
    }
    defer resp.Body.Close()
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        log.Println(err)
    }
    type Result struct {
        Response string   `json:"response"`
        Intent   string   `json:"intent"`
        Msg      string   `json:"msg"`
        Ret      int      `json:"ret"`
    }
    var result Result
    err = json.Unmarshal(body, &result)
    if err != nil {
        log.Println(err)
    }
    respText := ""
    if result.Ret == 0 {
        respText = result.Response
    } else {
        log.Println(result.Msg)
    }
    return respText
}

Dengan memanggil kod di atas, kita boleh mendapatkan balasan chatbot yang sepadan dengan teks yang dimasukkan.

(2) Balasan mesej

Dalam balasan mesej, kami menyedari komunikasi segera dengan pengguna melalui sambungan soket. Berikut ialah pelaksanaan perkhidmatan sambungan soket mudah.

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "net"
)

func handleConn(conn net.Conn) {
    defer conn.Close()
    buf := make([]byte, 1024)
    for {
        n, err := conn.Read(buf)
        if err != nil {
            log.Println(err)
            return
        }
        text := string(buf[:n])
        log.Println(text)
        respText := nlp(text)
        conn.Write([]byte(respText))
    }
}

func main() {
    listen, err := net.Listen("tcp", ":8080")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    for {
        conn, err := listen.Accept()
        if err != nil {
            log.Println(err)
            continue
        }
        go handleConn(conn)
    }
}

Dengan kod di atas, kami boleh mewujudkan sambungan soket sisi pelayan, dan dengan memanggil fungsi nlp, kami boleh mendapat balasan daripada robot setiap kali kami menerima mesej.

3. Jalankan projek chatbot

Selepas kod di atas ditulis, kita boleh memulakan pelayan chatbot melalui arahan berikut:

$ go run main.go

Selepas chatbot pelayan dimulakan , kita boleh menyambung ke pelayan melalui pelanggan tempatan dan mendapatkan komunikasi segera dengan robot sembang

$ telnet localhost 8080
Trying ::1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]'.
hello
早上好
world
你好啊

Masukkan hello, dan robot akan membalas selamat pagi Enter world, dan robot akan membalas hello.

Pada ketika ini, pembangunan chatbot mudah menggunakan bahasa Go telah selesai.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembangunan bot sembang. Robot sembang kini merupakan medan aplikasi yang sangat popular dan mempunyai pelbagai senario aplikasi dalam aplikasi komersial. Melalui amalan pembangunan chatbot yang disediakan dalam artikel ini, pembaca pada mulanya boleh menguasai kemahiran pembangunan chatbot menggunakan bahasa Go, dan seterusnya meneroka dan membangunkan aplikasi chatbot komersial yang lebih kompleks.

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