马上注册，领取全豆号（服务市场）新人礼包。
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？立即注册 
x
开发康复师助理“小小刘”客服AI
本文档将指导您如何在OpenAI中实现一个客服AI，名为“小小刘”，用于帮助康复师刘医生回答患者问题。这个AI将根据自建的常见问题库提供预先设定的回答，并在每个回答的结尾加入引导语。
## 目录
1. 准备工作
2. 常见问题库的创建和整理
3. 调用OpenAI API
4. 实现“小小刘”客服AI
5. 示例代码
### 1. 准备工作
首先，您需要注册并登录OpenAI平台，然后获取API密钥。您可以在OpenAI官网(https://www.openai.com/)上完成这些操作。
### 2. 常见问题库的创建和整理
创建一个常见问题库，包含各类问题及其对应的回答。将问题进行分类，并整理成一个结构化的格式，例如JSON。问题库可以包含如下信息：
```json
{
"categories": [
{
"name": "联系方式",
"questions": [
{
"question": "患者咨询时电话",
"answer": "请告诉患者咨询电话0755-12345567，我的地址是深圳市宝安区龙兴大厦1108号。"
},
...
]
},
...
]
}
```
### 3. 调用OpenAI API
为了实现“小小刘”客服AI，您需要调用OpenAI的Completion API。这个API可以接收一个prompt（提示文本），并生成与之相关的回答。在这个例子中，输入的prompt是患者的问题，API将返回一个预先设定的回答。
以下是调用Completion API的方法：
- <div><font size="4">```python</font></div><div><font size="4">import openai</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4">openai.api_key = "your_openai_api_key"</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4">response = openai.Completion.create(</font></div><div><font size="4"> engine="davinci-codex",</font></div><div><font size="4"> prompt="<font face="宋体">患者咨询时电话</font><font face="Calibri">",</font></font></div><div><font size="4"> max_tokens=100,</font></div><div><font size="4"> n=1,</font></div><div><font size="4"> stop=None,</font></div><div><font size="4"> temperature=0.8,</font></div><div><font size="4">)</font></div><div><font size="4">```</font></div><div><font size="4"> </font></div>
### 4. 实现“小小刘”客服AI
根据患者的问题，从常见问题库中查找相应的预设回答。如果找到匹配的问题，返回预设回答，并在结尾添加引导语。如果没有找到匹配的问题，调用Completion API来生成回答。
以下是实现这个功能的伪代码：
- <div><font size="4">```</font></div><div><font size="4">def get_answer(prompt):</font></div><div><font size="4"> # <font face="宋体">在问题库中查找匹配的问题</font></font></div><div><font size="4"> for category in categories:</font></div><div><font size="4"> for question in category["questions"]:</font></div><div><font size="4"> if question["question"] == prompt:</font></div><div><font size="4"> # <font face="宋体">返回预设回答并添加引导语</font></font></div><div><font size="4"> return question["answer"] + " <font face="宋体">更多内容可以打开链接到微信小程序</font><font face="Calibri">“</font><font face="宋体">陪诊问问</font><font face="Calibri">”</font><font face="宋体">复诊预约。</font><font face="Calibri">"</font></font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4"> # <font face="宋体">如果没有找到匹配的问题，调用</font><font face="Calibri">Completion API</font><font face="宋体">生成回答</font></font></div><div><font size="4"> answer = call_completion_api(prompt)</font></div><div><font size="4"> return answer + " <font face="宋体">更多内容可以打开链接到微信小程序</font><font face="Calibri">“</font><font face="宋体">陪诊问问</font><font face="Calibri">”</font><font face="宋体">复诊预约。</font><font face="Calibri">"</font></font></div><div><font size="4">```</font></div>
### 5. 示例代码
以下是一个简单的Python示例，展示了如何实现“小小刘”客服AI：
- <div><font size="4">```python</font></div><div><font size="4">import openai</font></div><div><font size="4">import json</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4"># 1. <font face="宋体">加载</font><font face="Calibri">API</font><font face="宋体">密钥</font></font></div><div><font size="4">openai.api_key = "your_openai_api_key"</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4"># 2. <font face="宋体">加载常见问题库</font></font></div><div><font size="4">with open("faq.json", "r") as f:</font></div><div><font size="4"> faq_data = json.load(f)</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4">categories = faq_data["categories"]</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4"># 3. <font face="宋体">定义</font><font face="Calibri">Completion API</font><font face="宋体">调用函数</font></font></div><div><font size="4">def call_completion_api(prompt):</font></div><div><font size="4"> response = openai.Completion.create(</font></div><div><font size="4"> engine="davinci-codex",</font></div><div><font size="4"> prompt=prompt,</font></div><div><font size="4"> max_tokens=100,</font></div><div><font size="4"> n=1,</font></div><div><font size="4"> stop=None,</font></div><div><font size="4"> temperature=0.8,</font></div><div><font size="4"> )</font></div><div><font size="4"> return response.choices[0].text.strip()</font></div>
# 4. 定义“小小刘”客服AI回答函数
- <div><font size="4">```python</font></div><div><font size="4">def get_answer(prompt):</font></div><div><font size="4"> # <font face="宋体">在问题库中查找匹配的问题</font></font></div><div><font size="4"> for category in categories:</font></div><div><font size="4"> for question in category["questions"]:</font></div><div><font size="4"> if question["question"] == prompt:</font></div><div><font size="4"> # <font face="宋体">返回预设回答并添加引导语</font></font></div><div><font size="4"> return question["answer"] + " <font face="宋体">更多内容可以打开链接到微信小程序</font><font face="Calibri">“</font><font face="宋体">陪诊问问</font><font face="Calibri">”</font><font face="宋体">复诊预约。</font><font face="Calibri">"</font></font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4"> # <font face="宋体">如果没有找到匹配的问题，调用</font><font face="Calibri">Completion API</font><font face="宋体">生成回答</font></font></div><div><font size="4"> answer = call_completion_api(prompt)</font></div><div><font size="4"> return answer + " <font face="宋体">更多内容可以打开链接到微信小程序</font><font face="Calibri">“</font><font face="宋体">陪诊问问</font><font face="Calibri">”</font><font face="宋体">复诊预约。</font><font face="Calibri">"</font></font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4"># 5. <font face="宋体">使用</font><font face="Calibri">“</font><font face="宋体">小小刘</font><font face="Calibri">”</font><font face="宋体">客服</font><font face="Calibri">AI</font><font face="宋体">回答患者问题</font></font></div><div><font size="4">patient_question = "<font face="宋体">患者咨询时电话</font><font face="Calibri">"</font></font></div><div><font size="4">answer = get_answer(patient_question)</font></div><div><font size="4">print(answer)</font></div><div><font size="4">```</font></div>
这个示例首先加载OpenAI API密钥和常见问题库，然后定义一个调用Completion API的函数。接下来，定义“小小刘”客服AI的回答函数，根据患者的问题在常见问题库中查找预设回答并添加引导语，或调用Completion API生成回答。最后，使用“小小刘”客服AI回答患者的问题。
根据这个指南和示例代码，您可以实现一个简单的康复师助理“小小刘”客服AI，根据常见问题库和OpenAI API回答患者问题。
为了设计xbeanai平台，您需要考虑以下关键组件：
1. 用户界面（UI）和用户体验（UX）设计
2. 数字人（AI角色）创建和管理
3. 训练规则和模板设计
4. 用户输入管理和字符数统计
5. OpenAI API的集成
以下是一个简单的设计方案：
**1. 用户界面（UI）和用户体验（UX）设计**
创建一个简洁、直观的用户界面，让用户可以轻松地注册、登录、创建和管理数字人。用户可以自主创建数字人，设置其名称、描述、角色等属性。设计一个简单的仪表板，显示所有数字人，并提供创建新数字人的选项。
**2. 数字人（AI角色）创建和管理**
每个数字人都有一个唯一的ID，以便在数据库中存储和管理。用户可以创建、编辑和删除数字人。您可以使用数据库（如MySQL、PostgreSQL等）存储数字人的相关信息。
**3. 训练规则和模板设计**
提供一套可自定义的训练规则和模板，指导用户如何为他们的数字人提供有效的训练数据。这些规则和模板应涵盖各种角色和任务，如运营文案助手、客服助手等。规则和模板应包含明确的说明，如何有效地提供示例输入和期望输出。
**4. 用户输入管理和字符数统计**
为了确保每次训练分拆文本不超过单次Token限制，您需要实现一个字符数统计功能。在用户输入训练数据时，可以实时显示字符数，提醒用户注意限制。此外，您也可以实施自动分割功能，将较长的训练文本拆分成多个部分。
**5. OpenAI API的集成**
为了实现这一平台，您可以使用OpenAI的[Chat API](https://beta.openai.com/docs/api-reference/chat/create)。Chat API可以处理多轮对话，使您的数字人能够与用户进行交互。在调用API时，您需要设置适当的`role`（如"system"、"user"和"assistant"），并为您的数字人提供训练数据。
下面是一个简单的Python示例，展示如何使用OpenAI API：
- <div><font size="4">```python</font></div><div><font size="4">import openai</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4">openai.api_key = "your_api_key"</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4">response = openai.ChatCompletion.create(</font></div><div><font size="4"> model="gpt-4.5-turbo",</font></div><div><font size="4"> messages=[</font></div><div><font size="4"> {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},</font></div><div><font size="4"> {"role": "user", "content": "What is the weather like today?"},</font></div><div><font size="4"> ],</font></div><div><font size="4">)</font></div><div><font size="4"> </font></div><div><font size="4">print(response.choices[0].message.content)</font></div><div><font size="4">```</font></div>
这只是一个简化的设计方案。您可以根据需要对其进行扩展和优化，以满足您的具体需求。
|
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
照妖镜
