PHP编写一个基于上下文的多轮次对话系统

àì夳堔傛蜴生んèń 2024-03-23 09:54 81阅读 0赞

要实现用PHP编写一个基于上下文的多轮次对话系统，你可以通过以下步骤来实现：

1.  在PHP中建立一个session来存储对话上下文数据，并在每个对话轮次中更新这个session。
2.  使用ChatGPT API来进行自然语言处理和生成回复。API将根据输入的上下文和内容生成回复。
3.  在开发过程中关注用户的输入和生成的回复，使用if-else或switch语句来处理不同的情况。例如，如果用户的输入问题涉及到特定的话题，那么下一次回答时可以考虑使用相关的话题。
4.  使用适当的算法或方法来确定自动回复的流程和顺序。在处理多轮对话时，需要确保回答内容是有意义的，并且前一次对话的结果会对后续对话产生影响。
5.  最后，你可以使用数据库来存储常见问题和答案。在对话开始之前，你可以先从数据库中检索信息，以便更快地获取答案。

下面是一些示例代码，用于构建一个简单的多轮对话系统：

// 建立session存储对话上下文
    session_start();
    if (!isset($_SESSION['context'])) {
        
        $_SESSION['context'] = array();
    }
    
    // 获取API token和model的参数
    $token = "YOUR_API_TOKEN";
    $model = "chatbot";
    
    // 获取用户输入
    $input = $_POST["message"];
    
    // 为API构建请求参数
    $params = array(
        "context" => $_SESSION['context'],
        "model" => $model,
        "input" => $input,
        "token" => $token
    );
    
    // 发送请求并获取回复
    $ch = curl_init();
    curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions");
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($params));
    curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
    $result = curl_exec($ch);
    curl_close($ch);
    
    // 将API返回的JSON数据转换为数组
    $response = json_decode($result, true);
    
    // 获取API返回的回复并更新上下文
    $reply = $response['choices'][0]['text'];
    $_SESSION['context'] = $response['context'];
    
    // 根据回复进行下一步操作
    if (strpos($reply, "Hello") !== false) {
        
        echo "Hello, how can I help you today?";
    } elseif (strpos($reply, "weather") !== false) {
        
        echo "Would you like me to check the weather for you?";
    } else {
        
        echo "I'm sorry, I don't understand. Can you please try again?";
    }

这段代码将从用户端收到用户的输入，将其发送到ChatGPT API，获取回复并根据回复做出下一步操作。在每个对话轮次中，它都会更新上下文并将其存储在session中。

###  ###

### 为了保持对话的上下文，需要提供以下数据参数： ###

###  ###

1.上一轮的对话ID：

记录上一轮的对话ID，以便在下一轮中使用。

previous_conversation_id = '12345'

2.上一轮的用户输入：

记录用户在上一轮中提供的输入。

previous_user_input = '我需要预订明天早上6点的火车票'

3.上一轮的机器人输出：

将机器人在上一轮中生成的响应存储在变量中。

previous_bot_response = '好的，请问您从哪个站出发？'

4.对话历史记录：

保存用户的所有输入和机器人的响应，以便在需要时查看。

conversation_history = [
        {
        
            'user_input': '我需要预订明天早上6点的火车票',
            'bot_response': '好的，请问您从哪个站出发？'
        },
        {
        
            'user_input': '我从北京站出发',
            'bot_response': '明天早上6点从北京站出发的火车票已售罄，您可以选择其他时间或车站。'
        }
    ]

5.机器人的上下文：

记录机器人在整个对话中已经获得的信息，以便在后续轮次中使用。

bot_context = {
        
        'departure_station': '北京站'
    }

6.当前轮的对话ID：

为了将当前轮与先前轮区分开来，需要在每次对话中使用独特的对话ID。

conversation_id = '67890'

示例代码：

在每个轮次中，可以将上一轮的对话ID、用户输入、机器人响应等添加到对话历史记录中，并使用当前轮次的对话ID创建新的对话。

# 上一轮的数据
    previous_conversation_id = '12345'
    previous_user_input = '我需要预订明天早上6点的火车票'
    previous_bot_response = '好的，请问您从哪个站出发？'
    
    # 对话历史记录
    conversation_history = [
        {
        
            'conversation_id': previous_conversation_id,
            'user_input': previous_user_input,
            'bot_response': previous_bot_response
        }
    ]
    
    # 机器人的上下文
    bot_context = {
        
        'departure_station': '北京站'
    }
    
    # 当前轮的数据
    conversation_id = '67890'
    current_user_input = '我从北京站出发'
    
    # 添加到对话历史记录
    conversation_history.append({
        
        'conversation_id': conversation_id,
        'user_input': current_user_input
    })
    
    # 生成机器人响应
    if bot_context.get('departure_station') == '北京站':
        bot_response = '明天早上6点从北京站出发的火车票已售罄，您可以选择其他时间或车站。'
    else:
        bot_response = '好的，请告诉我您要去哪个站。'
    
    # 添加机器人响应
    conversation_history[-1]['bot_response'] = bot_response