安装必要的库
你需要安装一些必要的库：
pip install Flask flask-ask python-dotenv transformers
创建项目结构
假设你的项目目录结构如下：
/my_chatbot
/static
style.css
/templates
index.html
app.py
.env
.env 文件
创建一个.env文件来存储你的环境变量，例如API密钥等：
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
app.py 文件
这是主要的应用程序文件：
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
from flask_ask import Ask, statement, session, question, background
import openai
import os
加载环境变量
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
app = Flask(__name__)
ask = Ask(app, "/")
@app.route('/')
def home():
return render_template('index.html')
@ask.launch
def start_skill():
welcome_msg = "欢迎使用智能客服系统，请问有什么可以帮助您的？"
return question(welcome_msg)
@ask.intent("GetWeatherIntent")
def get_weather(location):
weather_msg = f"正在查询{location}的天气信息..."
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=f"请提供{location}的当前天气信息。",
max_tokens=150
)
weather_info = response.choices[0].text.strip()
speech = f"{location}的天气信息是：{weather_info}"
return statement(speech)
@ask.intent("AMAZON.FallbackIntent")
def fallback():
speech_text = "对不起，我没有理解您的意思，请您再说一遍。"
return statement(speech_text).simple_card("Fallback", speech_text)
@ask.intent("AMAZON.HelpIntent")
def help():
speech_text = "您可以问我任何问题，例如查询天气、获取新闻等。"
return question(speech_text).reprompt(speech_text)
@ask.intent("AMAZON.CancelIntent")
def cancel():
speech_text = "好的，祝您有美好的一天！"
return statement(speech_text)
@ask.session_ended
def session_ended():
return "{}", 200
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
index.html 文件
这是一个简单的HTML模板文件：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>智能客服</title>
<link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}">
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>智能客服系统</h1>
<form id="chatForm">
<input type="text" id="userInput" placeholder="输入您的问题...">
<button type="submit">发送</button>
</form>
<div id="chatBox"></div>
</div>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/axios/0.21.1/axios.min.js"></script>
<script>
document.getElementById('chatForm').addEventListener('submit', function(event) {
event.preventDefault();
let userInput = document.getElementById('userInput').value;
document.getElementById('chatBox').innerHTML +=<p><b>用户:</b> ${userInput}</p>;
axios.post('/sendMessage', { message: userInput })
.then(response => {
let botResponse = response.data.message;
document.getElementById('chatBox').innerHTML +=<p><b>客服:</b> ${botResponse}</p>;
})
.catch(error => {
console.error('Error:', error);
});
});
</script>
</body>
</html>
运行应用
确保你在项目的根目录下，然后运行以下命令来启动Flask服务器：
python app.py
访问http://localhost:5000 即可看到你的智能客服应用。
这个示例展示了如何使用Flask和OpenAI的GPT模型来构建一个基本的智能客服系统，你可以根据需要进一步扩展和完善这个系统，例如添加更多的意图处理、优化UI界面等。
以上就是关于“app 智能客服代码”的问题，朋友们可以点击主页了解更多内容，希望可以够帮助大家!
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/711833.html
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