前言
本项目旨在利用AIML技术构建一个聊天机器人，实现用户通过聊天界面与机器人交互的功能。通过提供的工程源代码，用户可以轻松地进行二次开发，例如使用网页与机器人进行交互，实现智能问答等。通过网页与机器人的交互，您可以实现智能问答、情感分析等多种功能，为您的应用场景带来更多可能性。快来一起探索AI技术的无限魅力吧！
当然针对现在最火爆的ChatGPT等通用大语言模型，伙伴们可以直接将其应用在模块实现第2部分，其它详细的接口使用操作，大家可以关注我博客的其它关于ChatGPT接口使用的说明。
总体设计
本部分主要包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图
系统整体结构如图所示。
系统流程图
AIML系统流程如下：
第一步：系统初始化
AIML系统在启动时，首先根据配置文件进行系统的初始化操作，把需要替换的词串（如把it’s替换为itis）、自身的相关信息（如名字、性别等）、人称转换信息以及此前的对话情景变量读入系统，并把AIML文件内容（即知识库）以树的结构形式加载到内存当中，形成内存知识树，这样当系统在响应用户输入的问句时，可直接在内存树中进行推理，提高了响应速度。加载完毕之后，等待用户输入问句。
第二步：接收用户输入，进行问句规范化处理
当AIML解析器接收到一行用户的输入后，首先把输入的文字分成单独的句子，进行问句规范化处理，分析当前句子中是否包含需要替换的字符串，如果有，则替换之。例如把问句中出现的“you’ve”替换为“youhave”，“I’m”替换为“Iam”等等。问句规范化处理完以后，以规范问句到内存知识树中查询推理答案。
第三步：问句查询推理
这一过程是AIML的核心部分，将规范化处理后的问句与内存知识树中的模式进行匹配，寻找最佳匹配结果，找到之后，读出该匹配模式对应的模板信息，进行下一步处理。
第四步：模板处理
也就是答案的后处理，模板中可能包含一些特殊标记需要处理，如读出机器人名字标记所代表的实际名称，还原星号部分所代表的内容，如果包含跳转标记，还需要在内存知识树中以跳转部分的内容做进一步的推理。模板处理完后返回用户结果，等待用户输入新问句。
系统流程如图所示：
运行环境
本部分包括 Python 环境、Tornado 环境。
Python 环境
需要 Python 2.7，下载地址：https://www.python.org/downloads/windows/。
Tornado 环境
Tornado 是使用 Python 编写的一个强大的、可扩展的 Web 服务器。
模块实现
本项目主要包括 3 个模块，前端、后端、语料库，下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。
1. 前端
前端框架地是采用 Bootstrap 框架。Bootstrap，来自 Twitter，是目前最受欢迎的前端框架。Bootstrap 是基于 HTML、CSS、JavaScript 的，它在 jQuery 的基础上进行了更为个性化和人性化的完善，形成一套自己独有的网站风格，并兼容大部分 jQuery 插件。Bootstrap 简洁灵活，使得 Web 开发更加快捷。其最大的优势是响应式布局，使得开发者
可以方便的让网页无论在台式机、平板设备、手机上都获得最佳的体验。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<!-- <meta charset="utf-8"> -->
<title>ChatBotx</title>
<!-- 新 Bootstrap 核心 CSS 文件 -->
<link href="https://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
<!-- jQuery文件。务必在bootstrap.min.js 之前引入 -->
<script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script>
<!-- 最新的 Bootstrap 核心 JavaScript 文件 -->
<script src="https://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js"></script>
<style type="text/css">
.top-margin-20{
margin-top: 20px; //设置上边距
}
#result_table,#result_table thead th{
text-align: center;
}
#result_table .td-width-40{
width: 40%;
}
</style>
<script type="text/javascript">
var AppDomain = 'http://localhost:8000/'
$(document).ready(function(){
$("#btn_sub").click(function(){
var user = 'XXX';
var resUser = 'Bot';
var request_txt = $("#txt_sub").val();
setView(user,request_txt);
$.ajax({
type: 'post',
url: AppDomain+'chat',
async: true,//异步
dataType: 'json',
// contentType: "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8",
data: (
{
"msg":encodeURI(request_txt)
}),
success: function (data)
{
console.log(JSON.stringify(data));
if (data.is_success == true) {
setView(resUser,data.message);
}
},
error: function (data)
{
console.log(JSON.stringify(data));
}
});
});
});
function setView(user,text)
{
var subTxt = user + " "+new Date().toLocaleTimeString() +'\n·'+ decodeURI(text);
$("#txt_view").val($("#txt_view").val()+'\n\n'+subTxt);
var scrollTop = $("#txt_view")[0].scrollHeight;
$("#txt_view").scrollTop(scrollTop);
}
</script>
</head>
<body class="container">
<header class="row">
<header class="row">
<a href="/" class="col-md-2" style="font-family: SimHei;font-size: 20px;text-align:center;margin-top: 30px;">
<span class="glyphicon glyphicon-home"></span>Home
</a>
<font class="col-md-4 col-md-offset-2" style="font-family: SimHei;font-size: 30px;text-align:center;margin-top: 30px;">
ChatBot
</font>
</header>
</header>
<hr>
<article class="row">
<section class="col-md-10 col-md-offset-1" style="border:border:solid #7FFFD4 1px;padding: 0; background-color: #FFDEAD;">
<span class="glyphicon glyphicon-user"></span> User: XXX
</section>
<section class="col-md-10 col-md-offset-1 row" style="border:solid #7FFFD4 1px;padding:0">
<section class="col-md-9" style="height: 400px;">
<section class="row" style="height: 270px;">
<textarea class="form-control" style="width:100%;height: 100%;resize: none;overflow-x: none;overflow-y: scroll;background-color:antiquewhite" readonly="true" id="txt_view"></textarea>
</section>
<section class="row" style="height: 130px;border-top:solid #7FFFD4 1px; ">
<textarea class="form-control" style="overflow-y: scroll;overflow-x: none;resize: none;width: 100%;height:70%;border: #fff;background-color:rgb(107, 170, 189)" id="txt_sub"></textarea>
<button class="btn btn-primary" style="float: right;margin: 0 5px 0 0;background-color:gray" id="btn_sub">Submit</button>
</section>
</section>
<section class="col-md-3" style="height: 400px;border-left: solid #7FFFD4 1px;">
</section>
</section>
</article>
</body>
</html>
2. 后端
后端我们采用的是 tornado 架构，之所以使用 tornado 是因为 Tornado 是使用 Python编写的一个强大的、可扩展的 Web 服务器。它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健，但却在创建和编写时有着足够的轻量级，并能够被用在大量的应用和工具中。Tornado 和主流 Web服务器框架（包括大多数 Python 的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os.path
import tornado.auth
import tornado.escape
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
from tornado.options import define, options
import os
import aiml
os.chdir(r'C:\Users\clys\Desktop\AIML\example1')
k = aiml.Kernel()
k.learn("cn-startup.xml")
k.respond("load aiml cn")
define('port', default=8000, help='run on the given port', type=int)
class Application(tornado.web.Application):
def __init__(self):
handlers = [ #handlers，它告诉 Tornado 应该用哪个类来响应请求。
(r'/', MainHandler),
(r'/chat', ChatHandler),
]
settings = dict(
template_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'templates'), #该句作是告诉 tornado 在哪里找模板文件
static_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'static'),
debug=True, #设置调制模式，默认为 false
)
tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings)
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self): #get 的作用是渲染界面
self.render('index.html') #发送 index.HTML 文件给浏览器
def post(self): #post 的作用是获取参数，并分析，返回结果
result = {
'is_success': True,
'message': '123'
}
respon_json = tornado.escape.json_encode(result)
self.write(str(respon_json))
def put(self):
respon_json = tornado.escape.json_encode("{'name':'XXX','age':123}")
#tornado.escape.json_encode(result)的作用是：json 对指定的 python 对象进行编码
self.write(respon_json)
class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler): # 定 义 一 个tornado.web.RequestHandler 的子类为 ChatHandler
def get(self):
self.render('chat.html')
def post(self):
try:
message = self.get_argument('msg', None)
print(str(message))
result = {
'is_success': True,
'message': str(k.respond(message))
}
print(str(result))
respon_json = tornado.escape.json_encode(result)
self.write(respon_json)
except Exception as ex:
repr(ex)
print(str(ex))
result = {
'is_success': False,
'message': ''
}
self.write(str(result))
def main():
tornado.options.parse_command_line()
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(Application())
http_server.listen(options.port)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
if __name__ == '__main__':
print('HTTP server starting ...')
main()
3. 语料库
1)标签解释：
<aiml>：定义一个 aiml 文件的开始与结束
<category>：定义一个知识的单元
<pattern>：定义一个模板，来匹配用户可能的输入
<template>：定义根据用户的输入需要返回的回答
因此表现在聊天界面的效果就是：
user:你好
bot:嗨，好久不见
user:你是谁
bot:我是灰太狼 1234
但是光是以上如此简单的模式，要适应大量的人类语言与句式，显得异常笨重，aiml 提供了许多其他 tag 来帮助人们构建更有效更灵活的问答模式。
代码示例：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<aiml version="1.0">
<meta name="author" content="Andelf"/>
<meta name="language" content="zh"/>
<category>
<pattern>登录</pattern>
<template>
你的用户名是?
</template>
</category>
<category>
<pattern>*</pattern>
<template>
<condition>
<li name="password" value="123456">密码正确, <get name="username" />已通过验证.</li>
<li name="password" value="">请登陆.</li>
</condition>
</template>
</category>
<category>
<pattern>*</pattern>
<that>你的用户名是</that>
<template>
<think><set name="username"><star/></set></think>
你的密码是?
</template>
</category>
<category>
<pattern>*</pattern>
<that>你的密码是</that>
<template>
<think><set name="password"><formal><star/></formal></set></think>
谢谢.
</template>
</category>
</aiml>
2)在正式构建聊天机器人之前，需要创建一个名为后缀为.xml 的启动文件，用于作为加载AIML 文件的主入口点。
代码示例：
<aiml version="1.0">
<category>
<pattern>LOAD AIML CN</pattern>
<template>
<!-- Template是模式的响应 -->
<!-- 这里学习一个aiml文件 -->n
<learn>zhoudk.aiml</learn>
<learn>corpus1000.aiml</learn>
<learn>maimeng.aiml</learn>
<learn>rude.aiml</learn>
<learn>sex.aiml</learn>
<learn>shengji.aiml</learn>
<!-- 你可以在这里添加更多的aiml文件 -->
<!--<learn>chat.aiml</learn>-->
</template>
</category>
</aiml>
4. 系统测试
1) 运行后端服务器
运行后端服务器界面如图所示：
2) 后台运行结果
在浏览器中输入以下地址
http://localhost:8000/
聊天界面如图所示：
后台运行结果如图所示：
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