锦中融合门户系统

小明：你好，我最近在研究校园问答机器人，想了解一下怎么实现？

小李：哦，这个挺有意思的。你是不是想做一个能回答学生问题的系统？比如课程安排、图书馆开放时间之类的？

小明：对，就是这个意思。而且我还想让它支持中文，这样更贴近我们学校的需求。

小李：那你可以用自然语言处理（NLP）技术来实现。现在有很多开源库可以帮你，比如NLTK或者spaCy，不过如果你是新手的话，可能更适合用一些更简单的工具。

小明：那具体怎么做呢？有没有现成的例子？

小李：当然有。我们可以先从一个简单的问答系统开始，使用Python来写代码。比如，我们可以用一个字典来存储常见问题和答案，然后根据用户输入进行匹配。

小明：听起来不错。那我可以试试看。

小李：没错，不过这只是最基础的版本。如果你想让它更智能，就需要引入一些NLP技术，比如文本相似度计算、意图识别等。

小明：那这些技术怎么实现呢？

小李：可以用一些预训练的模型，比如BERT，或者使用词向量模型如Word2Vec。不过这些可能需要一定的计算资源。

小明：那我现在应该怎么开始？有没有推荐的框架？

小李：推荐你使用Rasa或者Dialogflow这样的框架。它们可以帮助你构建聊天机器人，并且支持自然语言理解。

小明：好的，那我先尝试用Rasa做个简单的例子吧。

小李：没问题。那我们可以先创建一个项目，然后定义一些意图和响应。

小明：那具体步骤是怎样的？

小李：首先，你需要安装Rasa的环境。你可以用pip来安装，命令是`pip install rasa`。

小明：好的，那我先装一下。

小李：安装完成后，你可以运行`rasa init`来初始化一个项目。这会生成一些基本的文件结构。

小明：那接下来呢？

小李：接下来你需要定义你的意图和响应。例如，你可以创建一个意图叫“greet”，然后添加几个示例句子，比如“你好”、“早上好”等。

小明：明白了。那响应部分应该写什么？

小李：响应就是当用户说出某个意图时，机器人应该回复的内容。比如，当用户说“你好”，机器人可以回复“你好！有什么可以帮助你的吗？”。

小明：那我要怎么测试这个系统呢？

小李：你可以用Rasa的交互模式来测试。运行`rasa run`，然后在终端里输入消息，看看机器人是怎么回应的。

小明：听起来很直观。那如果我想让机器人回答更复杂的问题呢？比如关于课程安排的？

小李：这时候你就需要让机器人能够理解用户的意图，并从数据库或知识图谱中提取信息。比如，你可以设置一个意图叫“course_schedule”，然后根据用户输入的关键词，比如“课程表”、“时间”等，来触发查询。

小明：那如何实现这种动态查询呢？

小李：你可以使用自定义动作（Custom Actions）。Rasa允许你编写Python代码来处理复杂的逻辑，比如连接数据库、调用API等。

小明：那具体的代码该怎么写呢？

小李：举个例子，假设你想让机器人查询课程安排，你可以创建一个自定义动作，然后在`actions.py`中编写代码，比如：

    from typing import Any, Text, Dict, List
    from rasa_sdk import Action
    from rasa_sdk.events import SlotSet

    class ActionGetCourseSchedule(Action):
        def name(self) -> Text:
            return "action_get_course_schedule"

        async def run(self, dispatcher, tracker, domain):
            # 这里可以连接数据库或调用API获取课程信息
            course_info = "计算机科学导论: 周一1-2节；数据结构: 周三3-4节"
            dispatcher.utter_message(text=course_info)
            return []
    

小明：哇，这个例子看起来不错。那我还需要在domain.yml中注册这个动作。

小李：对，没错。你需要在domain.yml中添加这个动作的定义，同时也要在stories.md中添加相关的对话流程。

小明：明白了。那我再想想，如果我要让机器人支持兰州本地的信息呢？比如学校的地理位置、食堂菜单等等。

小李：这也可以做到。你可以为每个主题创建单独的意图，比如“campus_location”、“canteen_menu”等，然后为每个意图配置相应的响应或动作。

小明：那如果用户问的是“兰州大学的图书馆几点开门？”，我该怎么处理？

小李：你可以将这个问题归类到“library_hours”意图下，然后在响应中给出具体的开门时间。或者，如果时间是动态变化的，可以通过API获取实时信息。

小明：那如果我想让机器人更智能一点，比如能理解上下文？

小李：那你可以使用Rasa的跟踪器（Tracker）来记录对话历史，从而实现上下文理解。比如，如果用户之前问过“图书馆几点开门？”，那么之后如果他问“周末也一样吗？”，机器人可以根据之前的对话内容来回答。

小明：这听起来很有用。那我可以利用Rasa的槽位（Slots）来保存用户的状态。

小李：没错，槽位可以帮助你存储用户提供的信息，比如用户提到的日期、地点等，以便后续使用。

小明：那我是不是还可以集成一些外部API？比如天气、地图服务？

小李：当然可以。Rasa支持通过自定义动作调用外部API。比如，你可以编写一个动作来获取兰州的天气信息，并返回给用户。

小明：太好了，这样我的机器人就能提供更丰富的信息了。

小李：没错。最后，你还应该考虑部署你的机器人。你可以把它部署到服务器上，或者使用Rasa X进行监控和优化。

小明：谢谢你的指导，我现在对校园问答机器人的开发有了更清晰的认识。

小李：不客气，希望你能成功开发出一个有用的校园问答机器人！如果有任何问题，随时来找我讨论。

小明：好的，我会继续努力的！