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fetch('http://m.dlbhg.com/v2/scd2024041642001bb23c31/ai-chatbot', {
method: 'POST',
headers: {
{ "Content-Type": "application/json"}
// 其他可能需要的headers
},
body: JSON.stringify({ /* 請(qǐng)求數(shù)據(jù) */ })
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error('Error:', error));

JAVA集成API案例

// Java代碼示例，展示如何調(diào)用輕語(yǔ)虛擬助手平臺(tái)API

import java.net.http.HttpClient;

import java.net.http.HttpRequest;

import java.net.http.HttpResponse;

import java.net.URI;



public class ChatbotApiExample {

    public static void main(String[] args) {

        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();

        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()

                .uri(URI.create("http://m.dlbhg.com/v2/scd2024041642001bb23c31/ai-chatbot"))

                .header("Content-Type", "application/json")

                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("{\"key\":\"value\"}")) // 示例數(shù)據(jù)

                .build();



        try {

            HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

            System.out.println(response.body());

        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

輕語(yǔ)虛擬助手平臺(tái)API是否有替換方案？

如果想尋找輕語(yǔ)虛擬助手平臺(tái)的替換解決方案，以下是一些建議替代方案：

Rasa – 一個(gè)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，用于構(gòu)建聊天機(jī)器人和AI助手。
Dialogflow (formerly API.AI) – Google提供的對(duì)話式AI平臺(tái)，有開源的部分。
Microsoft Bot Framework – 用于構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI聊天機(jī)器人的框架。

以下是使用Rasa Open Source進(jìn)行聊天機(jī)器人開發(fā)和集成的完整流程，從安裝到前端集成的示例：

安裝Rasa

首先，使用Python的包管理器pip安裝Rasa。

pip install rasa

初始化Rasa項(xiàng)目

創(chuàng)建一個(gè)新的Rasa項(xiàng)目，這將在當(dāng)前目錄下創(chuàng)建一個(gè)新文件夾，其中包含示例數(shù)據(jù)和配置文件。

rasa init

定義NLP數(shù)據(jù)

編輯data/nlu.yml文件，添加用戶的意圖和示例話語(yǔ)。

nlu:

  - intent: greet

    examples: |

      - 你好

      - 嘿

      - 你好，機(jī)器人

定義對(duì)話故事

編輯data/stories.yml文件，定義對(duì)話流程。

stories:

  - story: 歡迎用戶

    steps:

      - intent: greet

      - action: utter_greet

訓(xùn)練模型

訓(xùn)練Rasa模型以識(shí)別NLP數(shù)據(jù)和對(duì)話故事。

rasa train

集成到前端

使用Rasa REST API將聊天機(jī)器人集成到前端應(yīng)用中。以下是一個(gè)使用JavaScript的示例，展示如何通過AJAX請(qǐng)求與Rasa服務(wù)器交互：

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <title>Rasa Chatbot Integration</title>

</head>

<body>

    <div>

        <input type="text" id="user-input" placeholder="輸入你的消息...">

        <button id="send-button">發(fā)送</button>

    </div>

    <div id="bot-response">機(jī)器人回應(yīng)將顯示在這里</div>



    <script>

        document.querySelector('#send-button').addEventListener('click', function() {

            var userInput = document.querySelector('#user-input').value;

            var xhr = new XMLHttpRequest();

            xhr.open("POST", "http://localhost:5005/model/parse", true);

            xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/json");

            xhr.onreadystatechange = function() {

                if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {

                    var response = JSON.parse(this.responseText);

                    // 將機(jī)器人的回應(yīng)顯示在頁(yè)面上

                    document.querySelector('#bot-response').innerText += response.text + '\n';

                    document.querySelector('#user-input').value = '';

                }

            }

            xhr.send(JSON.stringify({ "text": userInput }));

        });

    </script>

</body>

</html>

如何找到AI對(duì)話API？

冪簡(jiǎn)集成是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的API集成管理平臺(tái)，專注于為開發(fā)者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡(jiǎn)API平臺(tái)可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關(guān)鍵詞搜索API(例如，輸入’AI對(duì)話‘這類品類詞，更容易找到結(jié)果)、或者從API Hub分類頁(yè)進(jìn)入尋找。

此外，冪簡(jiǎn)集成博客會(huì)編寫API入門指南、多語(yǔ)言API對(duì)接指南、API測(cè)評(píng)等維度的文章，讓開發(fā)者快速使用目標(biāo)API。