技术选型确定后，后面的工作都是基于这个技术框架来开展，我就不再做解释。

做客服型Chatbot，全文搜索引擎是必须的，大量的聊天语料包准备好后，需要有高效灵活的搜索引擎来查找对应的内容。

可用的全文搜索引擎系统很多，最终我把选择范围缩小到如下两个：

1）RediSearch

2）FlexSearch

RediSearch是Redis的一个插件模块，用于实现全文搜索，具有开源、高效、多字段检索、精确短语匹配、搜索结果聚集等特点。

参考网址：https://redis.io/docs/stack/search/

FlexSearch是一个Nodejs模块，具有开源、轻量、纯JS、零依赖、内存内索引等特点。

参考网址&#【【网址】】/nextapps-de/flexsearch

仔细对比两个产品，RediSearch明显具有成熟、灵活、参考资源多等优势，如果要做商用产品或长远打算，那就应该选择RediSearch。

再看FlexSearch的介绍和API接口，除了参考文档少的可怜、成熟案例少之外，好像也没有什么大的不足，也能满足我的要求。更有吸引力的是轻量、JS源码、有了问题可以追根溯源的去修改，这恰恰符合我的脾气。

那就选择FlexSearch吧，虽然我选择FlexSearch，并不代表它是最好的，如果你要做更高级的商用系统，我还是建议你用RediSearch。

使用全文搜索引擎，一个重要的工作就是分词。索引过程是先对原始文本进行分词，然后对分词结果索引；搜索过程是先对问句进行分词，在使用分词结果去查询。

中文分词相对于拉丁语等其他语言的分词有很大的不同，拉丁语使用空格、标点符号作为分词标记，每个单词具有明确意义，因此分词过程要简单的多。

而中文分词则要复杂抽象一些，每个独立汉字放到不同的词语中意义就不同，若以每个汉字作为分词结果，想要在海量的全文中搜索你期望的结果是不可预期的，干扰噪声会完全淹没你的期望结果。

中文分词需要向后扫描要处理的文本序列，将单字、多字组合与字典中的词语（或你自己预定义的词语、术语）来对比，以此确定分词位置和分词结果。

于是开始找中文分词器，还好，我们要选择的两个全文搜索系统都有可用的中文分词器。

RediSearch使用了Friso库进行中文分词，Friso 是使用 c 语言开发的一款开源的高性能中文分词器，使用流行的mmseg算法实现。完全基于模块化设计和实现，可以很方便的植入其他程序中。到Github浏览了一下这个库，发现相当不错！

参考网址&#【【网址】】/lionsoul2014/friso

FlexSearch则要更加灵活，可以自己选择好用的中文分词库。上述Friso之封装了了php5, php7, ocaml, lua的插件，并没有封装Nodejs包，若要使用需要自己封装，这个可以参考Nodejs的N-API或Node-Addon-API。对于我目前的开发项目，当然还用不着再去将Friso封装成Nodejs插件，这个有点走弯路了。在Nodejs家族里只要找一款中文分词库，那应该是很容易的，果不其然，github搜一下就有很多选择。

【【淘密令】】星最多，拿来测试一下，感觉分词效果还可以，就用它吧。

技术选型做好之后，开始设计聊天语料的文档结构。我们把每一轮聊天互动（一问一答）的内容定义为一个文档，使用json对象来描述。文档结构定义如下：

所有文档保存在数组中：

文档的query属性会交给全文搜索引擎进行索引，搜索过程就是搜索匹配的问句的过程，搜索到匹配问句后，将answer内容反馈给提问方。

对于海量的语料，文档问句词语的重复会是常见的，一个问句可能会返回多个结果，因此需要有手段选择最佳匹配，尽量让答复接近提问者的期望。这是一个较为复杂的问题，后面会有进一步说明。

技术选型做好了，文档结构也设计好了，下面就是编码实现了，好激动啊。前一周参考了那么多技术，论证也比较充分了，所以我计划再花1周时间来开发实现。

Nodejs+socketio，主要实现即时文本通信，还需要实现一些其他WebAPI接口，这个对于熟悉Nodejs的工程师是小菜一碟。

主逻辑代码app.js：

下面就是聊天机器人的核心逻辑了。实现一个全文搜索引擎封装文件 chatter.js

可以看到，在这个module中实现了较多的内容，包括创建全文索引系统、创建分词器，以及添加语料接口、查询接口、文档获取接口等。

最终能力的输出通过chat接口实现。看chat函数代码，原理简单，根据问句检索答句，如果有多条，则返回第一条。

语料的加载，在app.js通过实现一个loader来实现的：

loader的任务是将语料库加载到内存中，然后逐条传递给全文索引系统进行索引。

前端页面找我们前端美女实现，设计一个聊天界面那是分分钟的事情了，机器人的回答有一个汽包等待动画，就像ChatGPT那样，那是机器人在检索数据。

前端代码，通信部分大致是这样的：

人任何时候都不能高估自己啊，要时刻提醒自己爬得高摔得重。通过几天的努力，我的Chatbot已经可以给你聊条对话了，可是效果如何呢，评测一下大致如下：

简直是无聊，很多问题的答复落在要给答案上！

其实这是预料之中的事情，为啥，一是因为语料库内容有限，二是检索结果没有经过任何优化。Flexsearch对多关键字的检索（multi-search）打分，偏离的离谱，只能自己去优化。既然是开源的，那就可以优化，或者变着法子使用你的优点，绕开你的缺点。

优化一，找最佳匹配结果

如果查到多个记录，那就看看哪个匹配度最高，怎么计算匹配度高低呢？用了与i个简单的方法，那就是问句中的所有分词在哪个答案里出现的次数最多，就选则那个答案。

于是对查询过程进行优化：

1）搜索前主动分词、去重、排除干扰字词

2）搜索结果对比，寻找出现频次最多的结果

于是，在chatter中实现如下搜索接口：

优化后，测试一下，果然准确度大幅攀升，基本上答复符合预期。

优化二，优化商务语料包，定义自有词库

这一步也很重要，商务语料包是用来回答客户问题的，尽量要简洁、通俗（符合大众问句习惯）、去除干扰词。

例如，下面问句，显然第二句更好些：

然后就是定义词库，把客户常用词、公司的产品和术语做成一个词典给分词器，让按照自定义词典分词，这样检索命中率就会更好。

优化三，上下文相关搜索

上下文相关搜索是把相关的内容放置在更优先的反馈结果里，这样智能机器人返回的结果就更像真人的聊天内容，想想看，如果一次聊天对话能够仅仅围绕相同或相近的话题，是不是更有趣。

语料库里放着所有的问句和答句，如果要让chatbot更加博学和聪明，就要不断丰富你的语料库。语料库的答句风格也就是chatbot的风格，她可以是个温柔的助理，也可以是个野蛮的匹夫，这些取决于你的语料内容。

语料库我把它分成两个部分，用tag进行标注。一个是专用商务语料包，里面涵盖了各类客户常见问题和答案，这部分由我峨嵋你公司的商务人员负责提供和优化，并且不断丰富。一个是闲聊语料包，用于与客户闲聊，应对一些商务问题之外的问题，这个可以从网上搜，也可以通过商业渠道获取。

最终，我们编辑了1000条商务语料，并从网上找了100万条闲聊语料。100万条多吗，其实不多，全文搜索引擎几个毫秒就可以索索一边，不用担心效率问题。

前面已经说过了，研发类ChatGPT系统，需要的是人才、投入和海量的语料/资料，以及大量的语料清洗校正工作，所以一般的企业炒炒概念也就算了，这个艰巨的任务还是留给我们的科技巨头吧。

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，是全球技术精英经过多年技术积累，花费数十亿美刀研发出的东西，ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatGPT使用了Transformer神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人类反馈的强化学习)。RLHF 解决了生成模型的一个核心问题，即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）技术进展的成果。

抛开算法、算力的技术壁垒和投入，我们单从语料说起，ChatGPT使用的语料是数百亿条，除了聊天语料，还有海量的新闻资讯、天文地理、音乐绘画、财经政治等等书籍资料，也包括我们中文的大部分历史文集、诗词歌赋等。

传统的Chatbot不具备、或者具备有限的智能，主要任务还是搜索和回答，再进一步就是关联上下文环境的互动聊天，以及可插入任务中间件的互动聊天，譬如问天气、问路况、问航班、问行情、电器设备控制、行业问题答疑等等，都在传统聊天机器人的范畴之内。而ChatGPT，则是具有了学习、模仿、关联、归纳总结、创造等能力。

好了，聊到这里也算结束了，我的Chatbot还有很多地方需要优化提升，希望您给出宝贵意见哦，您现在可以给她聊几句了：http://v.【【微信】】/chat/

这个机器人脑路有限，多多包涵 ~:)

chatgpt写的代码如何使用 qgc二次开发

今天给各位分享怎么用chatGPT二次开发的知识，其中也会对qgc二次开发教程进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

• 1、怎么用chat写论文
• 2、chatGPT怎么读?
• 3、edge怎么用chat
• 4、chatpgt是什么
• 5、golang调用openaichatapi
• 6、chargpt是什么

1、此外，您还可以通过添加散热器或者更换散热器来降低主板的管温，以保证主板的正常使用。

2、有的老师明确向记者表示，已经发现有学生用ChatGPT撰写论文。某位高校老师甚至直言，估计今年开学后会出现一些ChatGPT所引发的学术乱象问题。

3、可以帮助你收集、管理和引用参考文献，支持多种引用格式和多个文献数据库。

4、初中议论文的写作格式一般为三段式：开头、主体和结尾。一般写作步骤如下：第一步：确定主题，引出论点；第二步：通过摆事实、讲道理来支持自己的观点。

chatgpt谐音读法为“拆特级皮提”，读的话也只需要读前面的，后面三个字母是缩写，一般不用读全称。chat的音标为：[tt]；含义为：聊天。这款对话机器人的表现还是十分的亮眼的。

chat gpt谐音读法为“拆特级皮提”，拼音读法：chai te ji pi ti。

chatgpt谐音读法为“拆特级皮提”。GPT为缩写，全称为“Generati【【微信】】rmer”，一般在说道chatGPT的时候是不会说这个全称的。ChatGPT，美国“开放人工智能研究中心”研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。

1、首先是能够让用户不接触到手机的情况下了解到一些接收到的信息，甚至快速回复。

2、微信支付不支持Edge浏览器，如果您正在使用Edge浏览器，您需要切换到其他支持微信支付的浏览器，例如Google Chrome，Safari或Firefox，以便在网站上进行微信支付。

3、登录微信电脑版官网进行下载即可。微信（【【微信】】）是腾讯公司于2011年1月21日推出的一个为智能终端提供即时通讯服务的免费应用程序，由张小龙所带领的腾讯广州研发中心产品团队打造。

4、首先复制edge浏览器的链接信息。其次随意点开一个浏览器网站。最后将连接复制到浏览器中点击打开即可。

1、ChatGPT是 OpenAI 于 11 月 30 日推出的一款聊天机器人，可以免费测试，能根据用户的提示，模仿类似人类的对话。ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。

2、定义：ChatGPT，它是由微软投资的AI实验室0peai于2022年11月底发布，能够模拟人类语言行为与用户进行自然交互的ChatGPT人机对话交互模型。

3、ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具。ChatGPT（全名：Chat Generati【【微信】】rmer），美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。

4、chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。

5、ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。

1、另外，这几天白天在使用OpenAI ChatGPT网页版时，很多次出现网站拥堵情况。因此，后续有必要调用API来做些事情。

2、可以尝试更换openaiapi的服务器，或者优化调用openaiapi的代码，减少不必要的操作，提高调用效率。此外，也可以尝试缓存openaiapi的响应数据，减少重复调用openaiapi的次数。

3、chat.openai自动写代码好用。虽然语言模型可以帮助人们快速生成代码，但它不能完全取代程序员。语言模型只能生成预先定义的代码，而程序员还需要使用他们的专业知识和技能来解决复杂的问题。

4、“网络错误”可能不是BUG。这可能是OpenAI故意设置的限制，因为OpenAI正受到ChatGPT请求的狂轰滥炸，无法响应所有请求。如果AI的响应时间超过一分钟，它就会自动失败。这意味着： 你的浏览器、账户或网络等都没有问题。

5、这个在国内正常情况下是打不开的，需要使用代理。

ChatGPT是 OpenAI 于 11 月 30 日推出的一款聊天机器人，可以免费测试，能根据用户的提示，模仿类似人类的对话。ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。

定义：ChatGPT，它是由微软投资的AI实验室0peai于2022年11月底发布，能够模拟人类语言行为与用户进行自然交互的ChatGPT人机对话交互模型。

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具。ChatGPT（全名：Chat Generati【【微信】】rmer），美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。

chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。

Chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型，OpenAI是一个研发机构，于2015年由硅谷投资者山姆・阿尔特曼和亿万富翁埃隆・马斯克作为非营利机构成立，并吸引了包括风险资本家皮特・蒂尔在内的其他几个人的投资。

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