AIWORK类语聊智能聊天机器人带意图识别例子演示 - 信息发布软件,b2b软件,广告发布软件

// 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[i];
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[i];
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

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