这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。 因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。...作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效果最优的深度注意力匹配神经网络DAM，并开源了基于PaddlePaddle...项目的地址： https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/deep_attention_matching_net 关键应用—聊天机器人多轮对话的回复选择...基于检索的聊天机器人最重要的一项任务是从给定的候选回复中，选取与问题最匹配的回复。...这样上下文和回复中的每句话都是在考虑了文本相关和依赖关系的情况下，且基于不同粒度进行匹配的。
众所周知，Java强在计算，而Node强在IO，在Node后端开发中，时常会遇到要求做聊天室和智能回复机器人的功能，这也正是Node的强项，今天给大家介绍一下Node中使用socket.io实现聊天室与智能机器人的原理..., '我是服务器的数据') }) }); app.listen(3000); socket.imit() 为谁发的消息给服务器，服务器把消息回复给谁，这个就是智能回复机机器人的原理，实际的运用中...，我们可以在服务端接收到客户端发送的关键词，然后拿关键词去数据库查询得到相关的信息返回给客户端。...关于智能回复机器人的具体实现可以看看我写的这篇博客：《Express结合Socket.io实现智能回复机器人》 io.emit() 为将消息发送给所连接服务器的人，即聊天室的原理，实际的应用中，每次将接收到的数据汇总后派发给所有连接服务器的人...关于聊天室的具体实现可以看看我写的这篇博客：《Express结合Socket.io实现聊天室功能》 以下是客户端代码的基本实现。 <!
跟机器人聊天，你也许最怕听到类似 “我也这么觉得” 的回答，基本就把天聊死了，这叫做 safe response，生成式对抗网络可以很好的解决这个尴尬。...query 的合理回复[6]，本文不做赘述； 另一种技术路线则试图通过构建端到端 (End-to-End) 的深度学习模型，从海量对话数据中自动学习 query 和 response 之间的语义关联...的相关研究中，人们就已经把 SMT （统计机器翻译）的相关模型和方法应用在答案筛选排序模块里，并取得了不错的效果[7]。...为了解决文本生成过程中的采样操作带来的误差无法传导的实际问题，从而实现基于对抗学习的聊天回复生成模型，三角兽研究团队在论文 Neural Response Generation via GAN with...6、结语：我们试图挑战的是人类的语言能力 两个直观的 idea ，开启了基于深度学习模型的端到端自动聊天系统的研究，引出了对抗学习在聊天回复生成中的曲折探索。
出于爱好和需要，想着自己来编写一个微信聊天机器人，能实现以下功能： 能实时获取到微信聊天消息； 能进行文本自动回复； 能够设置关键词； 能够根据关键词匹配，进行内容回复； 能实现聊天消息云端备份； 已回复的消息能自动标记已读...； ……待定 能够作为一个产品，让用户直接下载和安装使用。...可以到github上去下载源码，和release安装包。 免费。不收费。咱也用现在流行的模式，打赏。虽然之前完全没玩过。 虽然做了这个计划，想要按计划完成，可不是简单的事情。...因此，将这一过程和技术，记录下来，供人参考和使用。 网上关于微信聊天机器人的资料，现在已经蛮多的了。不过有些技术，仍然没有公布。有些针对的微信版本也比较旧。 开始： 名字。...先为产品想个名字吧，就简单点，叫：微信聊天精灵。定位清晰，就是辅助聊天；朗朗上口，简单好记。 图标。自己不会设计，去随便搜一个吧。 开发环境。
现在基于gpt做自己项目的问答机器人，效果非常的好。可以把自己的文档上传上去，让机器人根据文档来进行回答。 想要实现智能AI问答功能，现在大部分都是基于向量数据库的形式。...openai的chat接口 下面的源码是前端逻辑，实现的界面以及问答的聊天对话效果，发送回复以及流式输出 效果图的前端源码 ...askContent:"", msgList:[ {type:"ask",content:"自建私有数据知识库 · 与知识库AI聊天..."}, {type:"answer",content:"我是知识库机器人，一个专门响应人类指令的大模型"}, ], }...var hash = window.location.hash.substring(1); // 如果锚点后面有参数，把锚点后面的参数加入到search参数中
此外，他们只执行和处理被训练的场景。基于规则的聊天机器人有几个好处，例如： 聊天机器人不需要大量训练，这使得实施过程更快、更简单。 通过预先定义结构和答案，您可以更好地控制聊天机器人的行为和响应。...这些聊天机器人在半智能或完全人工智能支持的算法上运行。基于 GPT-3 构建的机器人就是一个完美的例子，它可以理解上下文并完全自行响应。 这种类型的机器人更适合复杂种类和大规模查询。...实体提取器（Entity Extractor）：实体提取器从用户的查询中提取关键信息。 知识库 这是回答用户问题的关键部分。问答系统解释问题并从知识库中给出相关答案。它可以手动训练或自我训练。...手动训练涉及领域专家创建常见用户查询列表并映射其答案。这有助于机器人快速确定重要问题的答案。 自动化训练涉及将公司的文件（如政策文件和其他问答类型的文件）提交给机器人，并要求其进行自我训练。...依赖解析（Dependency Parsing）：聊天机器人搜索用户文本中的主语、动词、宾语、常用短语和名词，以发现用户想要传达的相关短语。
第一篇传送门：《聊天机器人的发展状况与分类》。在上一篇文章中，介绍了聊天机器人目前的发展。本篇主要介绍基于规则的，检索的聊天机器人引擎 - Bot Engine....为了支撑这个模型，在设计Bot Engine过程中，要考虑如下的要点： 低成本的构建对话 能区分不同类型的对话 规范化输入 高效率的规则引擎 用户画像 回复时，考虑对话的历史记录 低成本的构建对话 构建聊天内容最好是不需要有开发技能...如果匹配上了，回复。 如果没有下文，或者没有规则能匹配上，进入次优匹配。 2） 次优匹配是将聊天主题的历史记录，使用TF-IDF算法进行排序。 简单说，就是使用一个函数计算用户聊天的对应主题频率。...并发 在排序后，去同时处理匹配运算，将命中的规则的回复，按照排序的顺序放到数组里，然后，从数组中取第一个元素。这样就比按照顺序一个一个检测快很多。...比如，一些Node.js模块：async https://www.npmjs.com/package/async 用户画像 在和用户聊天的过程中，获取到的用户相关的信息，有必要记录在数据库中，这其实是构建知识图谱的过程
来源 | OSCHINA 社区 原文｜https://my.oschina.net/u/3133713/blog/7634396 chatGPT-service 和 chatGPT-stream chatGPT-service...相关接口 # ws://localhost:9000/api/ws/chat # 安装wscat npm install -g wscat # 使用wscat测试websocket，然后输入你要查询的问题...，软件名字chat-stream，字数1000，后端基于golang语言开发，前端基于vue开发，使用websocket技术，能实时输出chatGPT的消息 Chat-Stream是一款开源的聊天机器人软件...Chat-Stream的主要功能是利用ChatGPT API来进行聊天机器人对话，它能够根据用户的输入，自动生成有意义的回复。此外，它还支持语音识别，能够根据用户说出的话语来生成回复。...总之，Chat-Stream是一款非常实用的开源聊天机器人软件，它可以根据用户的输入，生成有意义的回复，并且支持多种语言和社交媒体平台。
Oracle 中的树查询和 connect by 使用 connect by 和 start with 来建立类似于树的报表并不难，只要遵循以下基本原则即可： 使用 connect by 时各子句的顺序应为...： select from where start with connect by order by prior 使报表的顺序为从根到叶（如果 prior 列是父辈）或从叶到根（如果 prior 列是后代...where 子句可以从树中排除个体，但不排除它们的子孙（或者祖先，如果 prior 列是后代）。...connect by 中的条件（尤其是不等于）消除个体和它所有的子孙（或祖先，依赖于怎样跟踪树）。 connect by 不能与 where 子句中的表连接在一起使用。 下面是几个例子 1....排除个体，但不排除它们的子孙 SELECT n_parendid, n_name, (LEVEL - 1), n_id FROM navigation WHERE n_parendid IS NOT NULL
总结 前言 在 Elasticsearch 中，Term 查询和全文查询是两种完全不同的处理方式，在上一篇我们也简单对比了 Term 查询和全文查询中的 Phrase 中的区别，那么本文就彻底的来理清这两种查询之间的关系...进行查询返回，这里的 id 为文档中的 _id。...terms_set 查询和 terms 查询是一样的查询规则，不同的是 terms_set 查询可以定义匹配词项的数量，定义的数量只能从文档中的某一列中进行获取或者使用脚本进行配置： # 这里只能查询第一和第三两条数据...再看下面这个例子，会返回第二和第三两条数据（分词后的搜索和顺序无关）： # 查询出最少匹配中3个词项的结果 POST index_002/_search { "query": { "match...name": { "query": "hello wolf lonely", "slop": 1 } } } } 总结 本文主要讲述了 Term 查询和全文查询中
聊天机器人可以挖掘大量数据，为客户挑选最好的金块，无论是故障排除解决方案还是推荐新产品。此外，它们还为你的企业和客户提供了非常直观的界面。...根据具体情况，聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互，从而提供令人满意和未来的客户体验。...GUI 方法 我建议你做的第一件事是通过 官方介绍 和分步教程。它将使你从零到能够使用 GUI 创建智能体(单个聊天机器人应用程序)。 这里你可以开始构建智能体并按照本教程的步骤进行操作。...我们的第一个智能体 如果你已经关注该指南，你现在可以从 GUI 创建一个简单的聊天机器人。 所以，让我们亲自动手，创造我们的第一个智能体！...尝试重现对话，你可以从 GUI 右上角的栏中尝试智能体。 请注意，这里有三个实体。哪个？ 请记住，你可以使用两个系统实体(如小时，日期，语言，地点......)和自定义实体！
使用自然语言处理的人工智能聊天机器人几乎应用到了所有行业中。一个实际的应用是提供动态的客户支持，使用户能够提出问题并获得高度相关的响应。例如，在医疗保健方面，一位顾客可能会问“我今年体检费是多少？”...一个训练有素的聊天智能会明白这两个问题都有类似的含义并根据可用数据提供相关的答案。 许多人没有意识到，人工智能动力聊天机器人就像孩子一样：他们通过实例学习。...机器人和其他人工智能解决方案现在可以帮助人类在每个行业中完成数千项任务，偏见可能会限制消费者访问关键信息和资源。在卫生保健领域，消除偏见是至关重要的。...例如，如果大多数与聊天机器人交互的用户年龄在65岁以下，机器人就会忽略关于仅适用于65岁以上人群的医疗服务，如骨质疏松症筛查和跌倒预防咨询。...在设计我们的人工智能解决方案时，我们可能会发现许多其他方法来调整内容，用户体验，市场营销和基本功能，这样聊天机器人将服务其他人员。
当你开始使用 Linux 并关注关于 Linux 的网站和论坛时，你会经常遇到诸如 GUI、CLI 等术语，有时还会遇到 TUI。...说实话，像 GUI、CLI 或 TUI 这样的术语并不是 Linux 的专属术语。这些都是通用的计算术语，你会发现在非 Linux 的讨论中也会用到它们。...GUI 应用程序（或图形应用程序）基本上是指任何可以与你的鼠标、触摸板或触摸屏交互的东西。有了图标和其他视觉概念，你可以使用鼠标指针来访问功能。...命令总是有它的好处，特别是当你处理操作系统的核心功能和配置时，比如设置防火墙、管理网络甚至包管理。 你可能会有一个基于 GUI 的应用程序来完成同样的任务，但命令可以让你更精细地访问这些功能。...你会有更多的视觉效果，也可以使用鼠标和键盘与应用程序进行交互。 image.png 当你在 Ubuntu 中安装多媒体编解码器时，你可能会遇到 TUI，你必须接受 EULA 或做出选择。
Bot：自动化的完成某项任务，并以自然语言的方式进行沟通的机器人。 Chatbot：以自然语言为对话目的的机器人。 聊天机器人概念的出现非常早，甚至早过人工智能。...Siri是一个语音个人助理，给聊天机器人带来了新的应用场景。 到2016年，facebook发布了messager platform。...我们希望能够让机器人真正理解人类说的话并执行指令，在对话中还要向用户去个性化推荐产品，在现有的技术框架下就只能做封闭域。封闭域既可以做检索式的回复，也可以使用生成式的方式来做。...善用对话的私密性 基于对话的CUI和基于图形的GUI非常显著的区别就是CUI是一对一的对话，更具有私密性。GUI特别适合展示广度，而CUI在对话场景下更适合展示深度。...这个本身就是一个标注过程，告诉机器人它的回复是正反馈还是负反馈。 管理期望 有多少人工，就有多少智能。并不是所有事情都适合机器做，只把重复性、确定的事情交给机器。
让我们来了解搜索引擎优化、社交媒体和聊天机器人的交叉点，并概述一些在数字营销中利用它们的综合优势的策略。...人工智能驱动的工具可以模拟人与人之间的对话，整合到你的社交媒体中，可以弥合你的SEO和社交媒体策略之间的差距。聊天机器人根据用户行为、查询和偏好提供对相关内容的即时访问，使他们更容易找到所需的内容。...紧跟这些趋势并将其融入到内容中，可以提高搜索引擎优化和目标受众对您的关注度。洞察用户需求社交监听数据可以提供有关用户偏好和需求的宝贵见解，让您可以调整和定制内容与聊天机器人的互动。...您可以模仿这些用户的推理，将他们的反馈融入您的内容和聊天机器人互动中，从而提高搜索引擎优化和品牌声誉。通过整合聊天机器人扩大影响力将聊天机器人整合到您的社交媒体战略中可以改变内容扩增的游戏规则。...以下是衡量综合战略成功与否时需要考虑的几个关键绩效指标（KPI）。用户参与度用户在您的网站、社交渠道和聊天机器人互动中的参与度对于评估策略的有效性至关重要。
众所周知，Rasa是一个非常优秀的，用于构建开源AI助手的框架，它允许开发人员创建自然语言对话系统，包括聊天机器人、语音助手和智能助手。...本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上，通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。.../paulpierre/RasaGPT 概览 RasaGpt是一个建立在Rasa[1]和Langchain[2]之上的没有显示界面的LMM聊天机器人平台。...•与LLM库的库冲突和元数据传递。•支持在MacOS上运行Rasa的Docker化。•通过ngrok实现与聊天机器人的反向代理。...优化• 实施聊天记录• 实现查询路由抽象[40]，以了解使用哪种搜索策略（一次性与少量）• 探索其他索引方法，如树索引、关键字索引• 添加聊天记录以进行快速回忆和上下文设置• 添加次要对抗性代理（Dual
智能客服中的应用 3.1 自动问答 3.2 意图识别 3.3 情感分析与情绪识别 4. 聊天机器人中的应用 4.1 对话生成 4.2 上下文理解 5....2.4 情感分析 情感分析旨在判断文本中的情感倾向，如积极、消极或中性。这对于理解用户情感和情绪非常重要。例如，在智能客服中，判断用户的情感可以帮助提供更加个性化的回复。 3....聊天机器人可以根据用户的输入生成合适的回复，使对话更加自然。例如，当用户询问“天气如何？”时，聊天机器人可以生成相应的天气信息回复。 4.2 上下文理解 聊天机器人需要理解上下文才能进行连贯的对话。...技术原理与挑战 在智能客服和聊天机器人中应用NLP技术并不简单，其中存在一些技术原理和挑战： 5.1 语言模型 NLP中的核心是语言模型，它可以理解 和生成自然语言。...缺乏多样性的数据可能导致模型的偏见和不足。 5.3 上下文理解 在对话系统中，理解上下文是一个挑战。机器需要正确地理解之前的对话，以便在后续对话中提供有意义的回复。 6.
Java中GUI的默认窗体布局 常见的窗体布局方案
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