第1步：后端开发 需要后端系统来收集、处理和应付跨不同渠道发生的用户对话，无论是语音还是文本等。所有的流程都可以通过使用即时可用的NLP服务（如Wit.ai、Api.ai或LUIS）进行智能控制。...任务 工具 时间 花费 服务器设置和部署 AWS, Node.js, Microsoft Bot Framework 4 $160.00 第2步：NLP集成 一旦设置了后端，接下来就创建用于将NLP与每个特定频道集成的端点...任务 工具 时间 花费 Facebook频道整合和设置 Microsoft Bot Framework 4 $160.00 频道特定的用户界面配置 Facebook Messenger 4 $160.00...这个过程非常简单，包括设置NLP服务和使用服务的SDK处理消息。真正的挑战在于训练NLP意图和实体来理解用户上下文。...任务 工具 时间 花费 存储 SQL Server, MongoDB, Redis 40 $1,600.00 对话历史记录持续性和用户界面 .NET, Node.js, Angular 2 20 $800.00
AI 智能体应用的开发环境搭建是一个复杂但重要的过程，它直接影响到开发效率和最终产品的质量。下面我将详细介绍 AI 智能体应用开发环境的各个方面，希望能帮助您更好地进行开发。1....Microsoft Bot Framework: Microsoft Bot Framework 是微软开发的对话系统框架，可以用于构建各种聊天机器人。4....云平台AWS: 亚马逊云服务（AWS）提供了各种云计算服务，包括计算、存储、数据库、人工智能等，可以用于构建和部署 AI 智能体。...Azure: 微软 Azure 云平台（Azure）提供了各种云计算服务，包括计算、存储、数据库、人工智能等，可以用于构建和部署 AI 智能体。5....数据准备: 收集和处理用于训练智能体的数据。模型选择: 选择合适的 AI 模型和算法。模型训练: 使用数据训练 AI 模型。模型评估: 评估模型的性能。模型部署: 将训练好的模型部署到应用环境中。
如果你之前构建过对话式 LLM 应用程序（文本或语音），你会熟悉跟踪对话历史记录并使用该历史记录创建不断增加的「上下文」。...目前无法通过 OpenAI Realtime API 检索对话上下文、将「助手」音频消息加载到上下文中或可靠地加载多消息历史记录。...具体来说，用 WebRTC 将音频从你的应用发送到服务器，接收音频，然后在服务器端直接调用 OpenAI 实时 API。...如果使用 WebSockets，则需要自己想办法将这些音频处理功能集成到应用中。 最后，在长距离网络传输中，延迟和不稳定性是不可避免的。...其中，语音活动检测（VAD）负责听声音有没有停下来，LLM 来判断刚才说的是不是完整的一句话，是不是有话没说完。这两个判断将放在并行的子流程中同时运行。
Tracker Srore 对话的存储单元，将用户和机器人的对话保存在Tracker Store 中。Rasa提供了针对不同存储类型的开箱即用的实现，包括Redis、MongoDB等。...目前支持的有SQL、RabbitMQ、Kafka File System 提供无差别的文件存储服务，比如训练好的模型可以存储在不同位置。支持磁盘加载、服务器加载、云存储加载。...stories.yml 提供用户和bot的对话信息作为examples，用来训练bot的 Core (DM) 模型，能推广到看不见的对话路径。...某些组件仅生成pipeline中其他组件使用的信息，而一些组件可以流程完成后返回的输出属性。...from_text：使用用户的对话来 fill slots。 from_intent：若用户意图满足条件，使用得到的 value 来 fill slots。
完善的测试体系保障7x24小时稳定运行 开箱即用：宝塔/Docker/源码三种部署方式任选核心功能全景 插件生态系统支持事件监听、Agent代理、流程控制等扩展方式，已实现：智能工单系统知识库问答多轮对话管理第三方服务对接...# 调用天气API获取数据 return f"{city}今日晴，25℃～30℃"️ 企业级功能矩阵功能模块应用场景技术亮点智能限流防止API滥用令牌桶算法+动态调整上下文管理保持对话连贯性向量数据库存储黑名单系统内容安全管控实时模式匹配引擎...Bot✅ 20+Azure云原生企业支持核心优势：国产化适配更优插件开发门槛更低上下文管理更智能社区生态更活跃开发者生态 完善的中文文档体系 丰富的部署教程 活跃的开发者社区 持续增长的插件市场项目总结...LangBot作为新一代对话机器人平台，在以下场景具有独特价值：企业需要快速构建智能客服系统开发者希望灵活扩展AI能力需要对接多种大模型的服务商重视系统稳定性的生产环境同类项目推荐：Botpress：面向企业的对话管理平台...Rasa：开源机器学习对话系统Microsoft Bot Framework：企业级机器人开发框架项目地址https://github.com/the-lazy-me/Langbot-Wiki
二、具体 1、安装 是的，安装超级简单，用pip就可以啦 pip install chatterbot 2、流程 大家已经知道chatterbot的聊天逻辑和输入输出以及存储，是由各种adapter来限定的...=> Storage Adapters Read Only Mode 只读模式，当有输入数据到chatterbot的时候，数 据库并不会发生改变 Json Database Adapter 用以存储对话数据的接口...，对话数据以Json格式 进行存储。...Mongo Database Adapter 以MongoDB database方式来存储对话数据 输入形式 => Input Adapters Variable input type adapter...允许chatter bot接收不同类型的输入的，如strings,dictionaries和Statements Terminal adapter 使得ChatterBot可以通过终端进行对话 HipChat
特性 简单易用：提供了简洁而丰富的API，方便开发者快速构建对话系统。 多种语言支持：支持多种语言，包括中文，能够处理不同语言环境下的对话。...作为ChatterBot库的存储适配器，从而实现了使用MongoDB作为对话数据的存储后端。...这样的设置可以帮助开发者更灵活地管理和存储对话数据。 自定义逻辑与回答生成器 除了使用适配器外，ChatterBot还提供了自定义逻辑和回答生成器的功能，可以更灵活地控制对话流程和回答生成。...智能助手 ChatterBot库还可以用于构建智能助手，为用户提供个性化的服务和建议。...总体而言，ChatterBot库为开发者提供了一个便捷而强大的工具，能够构建智能对话系统，提供个性化的服务和建议，满足各种对话场景的需求。
定义一个插件类型 ConversationSummaryPlugin，其功能十分简单，将历史记录直接返回，input 参数表示历史记录。...，而不是聊天对话。...手动处理文档 本节内容稍多，主要讲解如何使用 Kernel Memory 从将文档导入、生成向量、存储向量、搜索问题等。 新建项目，安装 Microsoft.KernelMemory.Core 库。...为了便于演示，下面代码将文档和向量临时存储，不使用数据库存储。...将每一段文本使用向量模型解析出向量，存储到 IMemoryDb 接口提供的服务中，如 Postgres数据库。
对我个人而言，由于对语音比较了解，我倾向于使用语音来表述复杂事实，它的错误率未必会那么高。语音使得我能更快地提供更多信息。但对于大多数人而言，当使用基于文字的对话，他们倾向于使用复杂句式。...Bots 领域的景观一览 上栏：有吸引力的 Bots；左栏（由上至下）：连接器/分享服务，发现 Bot ，分析；右栏（由上至下）：AI 工具：NLP、ML、语音识别；Bot 开发者框架和工具，短讯 对话系统可被看作是一个连接器...微软在这方面有大动作：11 个月前，微软 Build 开发者大会上有一个重大的宣布，即 Microsoft Bot Framework（微软 Bot 框架），它让大家、第三方都能使用。...它们其实是搜索引擎部分功能的替代——它们允许用户不再需要点击网页链接，而能够直接获得想要搜索的答案。这减少了一部分麻烦。如果问题比较复杂，你也许只需要两三轮解释来是回答更明确。...在神经网络学习和符号自然语言之间缺乏交互界面 跨领域的扩展，但相当多的研究在想办法利用深度迁移学习和强化学习来实现 尚无明确的商业成功案例。
我们希望将这种通过自然的语言交流的过程呈现在当今的人机交互中，而语音交流的背后就是对话平台。 现在大家面对的设备有的屏幕很小，有的甚至没有屏幕，所以通过语音的交互，更为自然直观的。...因此，我们是需要对话式的自然语言交流的，通过语音助手来帮忙完成。 而语音助手又可以调用很多Bot，来完成一些具体的功能，比如说定杯咖啡，买一个车票等等。...微软想把有关的能力释放给全世界，让每个人都能够体验人工智能的好处，让开发者开发自己的Bot。但是开发者的机器不懂自然语言，怎么办呢？我们就通过一个叫Bot Framework的工具、平台来实现。...所以，通过LUIS，我们可以把意图和重要的信息抽取出来，让后面Bot来读取。 ? 图5 微软语言理解服务 微软的聊天对话技术也在与很多企业合作，赋能这些企业。比如，我们跟敦煌研究院合作。...所以大家都在研究，有没有一种办法，能够帮助机器进行迁移学习，能够更好的运用到语音自适应上。 通过强化学习实现自我演化。
我们希望将这种通过自然的语言交流的过程呈现在当今的人机交互中，而语音交流的背后就是对话平台。 ● 现在大家面对的设备有的屏幕很小，有的甚至没有屏幕，所以通过语音的交互，更为自然直观的。...因此，我们是需要对话式的自然语言交流的，通过语音助手来帮忙完成。 而语音助手又可以调用很多Bot，来完成一些具体的功能，比如说定杯咖啡，买一个车票等等。...微软想把有关的能力释放给全世界，让每个人都能够体验人工智能的好处，让开发者开发自己的Bot。但是开发者的机器不懂自然语言，怎么办呢？我们就通过一个叫Bot Framework的工具、平台来实现。...所以，通过LUIS，我们可以把意图和重要的信息抽取出来，让后面Bot来读取。 ? 图5 微软语言理解服务 微软的聊天对话技术也在与很多企业合作，赋能这些企业。比如，我们跟敦煌研究院合作。...所以大家都在研究，有没有一种办法，能够帮助机器进行迁移学习，能够更好的运用到语音自适应上。 5.通过强化学习实现自我演化。
）的框架，这是一个功能导向的流程，用于训练对话智能体。...最后，这个框架的目标是引导对话智能体，使其被部署去服务实际的用户，并达到可接受的任务完成率，之后，该框架应该能使用强化学习通过用户反馈直接提升自身性能。 1....（人主导） 可能包含不适合用作培训数据的对话（例如，如果群众工作者使用过于简单化或过于复杂的语言） 对话注释中可能有错误，需要开发人员过滤和清洗。...对话流多样（bot的设计）。 覆盖预期的用户行为。 标签的正确性。 在达到一定任务完成率，部署上线使用强化学习直接从用户反馈中改进它们。...数据集监督学习训练对话模型，后采用强化学习来优化模型。
在这篇文章中，我将向您介绍一些构建智能聊天机器人时所需要的工具。 文章的标题已经清楚地表明，我们将使用 Botkit 和 Rasa （NLU）来构建我们的机器人。...机器人开发框架 Howdy，Botkit和Microsoft（MS）Bot Framework都是在这方面中非常有力的竞争者。这几个框架的共同之处在于： 它们都是开源的。...阅读至此，您可能会疑惑为什么我使用NLU这个词来描述Api.ai和Wit.ai这个这两个工具，而不使用NLP自然语言处理（Natural Language Processing）这个术语来描述。...而sklearn是与spaCy一起使用的，用于为其添加ML功能来进行”意图”分类操作。 MITIE + sklearn： 该组合使用了两个各自领域里最好的库。...我曾使用过MITIE后端来训练Rasa。在演示部分，我们有一个“在线支持对话机器人”，我们训练它来解决以下类似消息，如： 我的手机无法使用。 我的手机没有开机。 我的手机坏了，无法再使用了。
生产化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链条，以便您可以自信地持续优化和部署。部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。...聊天机器人应用程序的链实例可能涉及使用LLM来理解用户输入，使用内存组件来存储过去的交互，以及使用决策组件来创建相关响应。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...通过不断地保存和检索上下文信息，memory模块能够增强对话的连贯性和精准度，为用户提供更好的服务体验。...它使用 token 长度而不是交互次数来确定何时清除交互，这样可以更灵活地控制内存中对话内容的保留。
技术：语法纠错：使用预训练语言模型（如BERT、GPT）检测语法错误。语义理解：理解用户意图，确保对话流畅。上下文感知：在多轮对话中保持上下文一致性。...工具与框架：Praat（语音分析工具）Librosa（音频处理库）自定义深度学习模型4.语音合成（Text-to-Speech, TTS）功能：将文本转换为自然流畅的语音，用于AI陪练的语音输出。...技术：基于规则的对话系统：适用于固定场景的对话（如面试练习、旅游对话）。基于机器学习的对话系统：使用Seq2Seq、Transformer等模型生成动态对话。...工具与框架：Rasa（开源对话框架）Dialogflow（Google）Microsoft Bot Framework6.个性化学习与推荐功能：根据用户的学习进度和水平，提供个性化的练习内容和反馈。...技术：数据加密：使用AES、RSA等加密算法保护数据传输和存储。隐私合规：遵守GDPR、CCPA等隐私法规。
同时，他还宣布了几项Bot项目，其中包括微软Bot架构（bot framework）；四月份，Facebook发布了基于Bots的聊天机器人平台Messenger Platform；五月份，Google...应用平台是基于一个统一的资源模型（模型中规定了手机满足需求时所需的内存和处理速度），但缺点是大量的应用程序充斥着用户的手机屏幕，尽管他们常使用的APPS不超过20个左右。...通过移动设备访问web服务的使用量较低。这种较低的使用率源于一个事实：很多流行网站的设计和优化是为了迎合非移动的PCs端，而PCs端通常都是典型的宽带接入方式。...新兴对话范式的最终模式：用户无需再下载Apps，AI Bots利用语音和自然语言处理能力监控并相应消息UI，自动地将必要的服务资源（可能存在云端）提供给用户。...当使用强大的深度强化学习技术进行构建时，以上两种Bots都有自己的、定义较为直接的奖励函数（强化学习的关键组件）。这两类Bots均可用于完成搜索信息或者完成预定机票、酒店等特定任务。 第三类A.I.
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...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。给不同的聊天主题加权重。在次优匹配中，都是处理用户曾经聊过的主题。...轻便灵活: 将SuperScript的源码读了一遍，觉得即便是作者不维护了，我也可以维护。 功能强大：在上面讨论的问题中，SuperScript都是有涉及的。...而Bot Engine, 一种处理对话的引擎，起着很关键的作用。在开源社区，还没有看到哪个呼声非常高的实现，SuperScript，至少在JavaScript社区，是一个不错的选择。...在下一篇文章中，我将介绍使用深度学习技术，依靠聊天语料，训练Bot Model.
如果度量值在正常预期范围之外，则该模型将报告异常，用于提醒赛车工程师通知车手先进站修理，以免因该问题而被迫退赛。 了解计算机视觉 计算机视觉是 AI 的一个领域，它负责处理视觉对象。...在 Microsoft Azure 中，你可以使用以下认知服务来构建自然语言处理解决方案： MICROSOFT AZURE 中的自然语言处理 服务 功能 文本分析 使用此服务可以分析文本文档并提取关键短语...了解对话式 AI 已完成 100 XP 3 分钟 对话式 AI 这一术语用于描述 AI 代理参与人类对话的解决方案。 通常，对话式 AI 解决方案使用机器人来管理与用户的对话。...若要在 Microsoft Azure 上创建对话式 AI 解决方案，你可以使用以下服务： MICROSOFT AZURE 中的对话式 AI 服务 功能 QnA Maker 使用此认知服务，...开发人员可以使用 Bot Framework 来创建机器人，并使用 Azure 机器人服务对其进行管理 - 集成后端服务（如 QnA Maker 和 LUIS）以及连接到针对 Web 聊天、电子邮件、Microsoft
Step 4 - 服务发布 Telegram是一个神奇的IM，它提供了聊天机器人应用商店。使用Telegram IM的用户可以快速体验和使用这些Bot。 ?...目前，在生产环境下，提供聊天服务的，一般都是基于检索的模型，而Seq2Seq的出现，有可能使基于生成的模型成为主流，因为Seq2Seq在长对话的情况下，依然可以表现的很好。..."订酒店"属于个人助理类服务，目前，api.ai已经支持了这种“追问用户更多信息”的功能，属于简单的问题。 而类似于客服机器人，更多情况是多问题-多交织的对话，就是长对话中，很难解决的问题。...这个问题的解决办法，应该是在训练时，就同时训练正确的回答和错误的回答，然后使用recall@k机制验证。...Bot Model是通过深度神经网络训练而来，可以回答任何问题。 在对话服务过程中，会产生新的数据，使用强化学习，给Bot Model正向的激励。
因此，LangChain4j 提供了ChatMemory抽象以及多个开箱即用的实现：ChatMemory可以作为一个独立的底层组件使用也可作为类似AI服务等高级组件的一部分使用ChatMemory作为ChatMessage...历史记录是用户在界面中看到的内容，表示实际发生的对话。内存则保存部分信息，这些信息会提供给 LLM，使其看起来像是“记住”了对话内容。...内存与历史记录非常不同，根据使用的内存算法，它可以以多种方式修改历史记录： 驱逐某些消息，总结多条消息，提取独立消息的摘要，去除不重要的细节，注入额外信息（如用于 RAG 的信息）或指令（如用于结构化输出的指令...(List) 来轻松将聊天消息序列化为 JSON。...可以将ChatMessage分别存储（例如，每条消息一个记录/行/对象）， 也可以将其一起存储（例如，整个ChatMemory作为一个记录/行/对象）。
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