Python创建自己的聊天机器人_python智能客服机器人代码

聊天机器人是NLP(自然语言处理)上的一个重要研究和实际落地的方向，它们可以用于智能客服、生活助手，当然也可以用于自动聊天和回复。

现在如果我们想创建一个属于自己的聊天机器人，可以不用自己动手训练，网上有很多聊天机器人的API接口。本文就给大家介绍一些用Python调用这些API实现聊天机器人的方法。

一、图灵机器人

图灵机器人开放平台是北京光年无限科技旗下的智能聊天机器人开放平台。

图灵机器人-智能好用的聊天机器人 (turingapi.com)http://www.turingapi.com/如果要实现更好的聊天效果，可以按照自己的需求购买一些功能。

在这里介绍一下它的免费API接口，但缺点是每天的使用次数有限。实际操作过程中，我们可以通过更换KEY的方式增加调用的次数，这里我提供了4个可用的KEY，亲测有用。

下面是代码实现：

import requests
import random
 
KEY1 = '8edce3ce905a4c1dbb965e6b35c3834d'
KEY2 = 'c3386bd8e60a434a8c5b5106dc766887'
KEY3 = '40d56dcf5e1d4edc8a891eb824a11437'
KEY4 = 'a1f6dbf66978411c9127585f7779cd04'
 
KEY_LIST = [KEY1,KEY2,KEY3,KEY4]
 
 
def get_response(msg):
    # 这里我们就是在调用别人的api接口 实现最简单的与图灵机器人的交互”中做的一样
    # 构造了要发送给服务器的数据
    apiUrl = 'http://www.tuling123.com/openapi/api'
    data = {
        'key': random.choice(KEY_LIST),
        'info': msg,
        'userid': 'wechat-robot',
    }
    try:
        r = requests.post(apiUrl, data=data).json()
        # 字典的get方法在字典没有'text'值的时候会返回None而不会抛出异常
        return r.get('text')
    # 为了防止服务器没有正常响应导致程序异常退出，这里用try-except捕获了异常
    # 如果服务器没能正常交互（返回非json或无法连接），那么就会进入下面的return
    except:
        # 将会返回一个None
        return
 
reply = get_response('你在干嘛呢')
print(reply)

输出结果：

E:\anaconda3\python.exe E:/Pycharm软件/研究生期间项目/他人项目/攀哥/博客.py
 
我在外面啊
 
Process finished with exit code 0

二、青云客网络

青云客网络和图灵机器人有些类似，不过它不用通行码，也没有每天的调用限制。但是我个人觉得他的回复质量没有图灵机器人好。

青云客智能聊天机器人API (qingyunke.com)http://api.qingyunke.com/

下面是调用接口的格式和返回值意义：

下面是代码实现：

import requests
 
res = requests.post("http://api.qingyunke.com/api.php?key=free&appid=0&msg=" + '你在干嘛呢')
res = res.json()
print(res['content'])

输出结果：

E:\anaconda3\python.exe E:/Pycharm软件/研究生期间项目/他人项目/攀哥/博客.py
 
能干嘛呢，聊天呗，上网呗
 
Process finished with exit code 0

三、百度智能云Unit

相较于前两个接口，百度智能云Unit在调用时可能麻烦一点，因为要先在百度智能云上搭建自己的机器人，设置一些机器人的偏好。但也正因为如此，百度智能云Unit的回复相对于前两个接口质量更高，可以根据自己的实际需要和偏好对机器人进行设置，而且还可以用流程图的形式进行话术设计。

下面我先介绍一下如何在百度智能云Unit搭建自己的机器人。

首先进入官网：

百度智能云-智能时代基础设施 (baidu.com)https://cloud.baidu.com/

然后点击产品——人工智能——智能对话平台UNIT

然后在弹出的页面点击立即使用：

在点击个人版板块中的免费使用（创建过程可能会要求登录，这是直接注册或用百度的账号登录即可）：

 根据自己的需要申请好后，可以来到云端的总控制台：

点击我的机器人，再点击中间的加号创建机器人：

创建好机器人后点击我的技能，为机器人添加技能，也就是设置机器人的聊天内容和偏好：

然后可以选择自己的偏好，也可以测试聊天效果：

点击获取技能后，我们就能看到已经获取的技能：

回到我的机器人，点击我们刚刚创建的机器人——点击技能管理——点击添加技能，将我们刚刚获取的技能添加到机器人中。

注意添加的技能是有顺序的，比如添加的第一个是主题聊天—电影，那么机器人在回复是会更偏向于电影话题。

在调用API之前，我们还要记下三个参数：

1、机器人ID

机器人ID在点击我们创建的机器人后就能看到，比如我的ID：S62511

2、PAI KEY和Secret KEY

回到刚刚百度智能云主页，点击控制台并登录：

点击我们刚刚创建的产品：

可以看到对应的PAI KEY和Secret KEY。

将我们创建的机器人的ID、PAI KEY和Secret KEY三条信息记下，后面调用时会用到。

最后一步，调用我们刚刚搭建的聊天机器人的API，其中的三个参数：post_data、client_id和client_secret和分别填入上面得到的创建的机器人的ID、PAI KEY和Secret KEY，其中post_data只用修改后面的一个字段，填入机器人ID，如：\"service_id\":\"s62511\"。

下面是代码实现：

import json
 
baidu_server = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?'  #获取token的server
grant_type = 'client_credentials'
client_id = '自己的API KEY' #API KEY
client_secret = '自己的 Secret KEY' #Secret KEY   这里可以自己去百度注册，这里是我的API KEY 和 Secret KEY
 
#合成请求token的url
url = baidu_server+'grant_type='+grant_type+'&client_id='+client_id+'&client_secret='+client_secret
 
#获取token
res = requests.get(url).text
data = json.loads(res)  #将json格式转换为字典格式
token = data['access_token']
 
access_token = token
q = '在干嘛呢'  # 需要发送给UNIT服务器的内容放到这里即可
url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/unit/service/chat?access_token=' + access_token  # 不用动
post_data = "{\"log_id\":\"UNITTEST_10000\",\"version\":\"2.0\",\"service_id\":\"s62511\",\"session_id\":\"\",\"request\":{\"query\":\"%s\",\"user_id\":\"88888\",\"query_info\":{\"type\":\"TEXT\",\"source\":\"KEYBOARD\"}}}}" % (
    q)
# post_data中主要修改的是：service_id（提前准备好的机器人id）、type(TEXT为常规的文本型，EVENT为一组K-V（json），且其中必须包含一个名为『event_name』的key，其他自便)、source（"ASR","KEYBOARD"。ASR为语音输入，KEYBOARD为键盘文本输入。针对ASR输入，UNIT平台内置了纠错机制，会尝试解决语音输入中的一些常见错误）
# print('post_data:',post_data)
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}  # 不用管
response = requests.post(url, data=post_data.encode('utf-8'), headers=headers)
# post_data.encode('utf-8')，需要先将post_data编码为‘utf-8’格式，否则会出错
result = response.json()
reply = result['result']['dialog_state']['contexts']['SYS_PRESUMED_HIST'][1]
print(reply)

运行结果

E:\anaconda3\python.exe E:/Pycharm软件/研究生期间项目/他人项目/攀哥/博客.py
 
在看电影,你呢
 
Process finished with exit code 0

可以看到，我把主题聊天—电影技能放在了最前面，所以机器人的回答会更偏向于电影话题。

以上就上三种用Python实现聊天机器人的方法，有什么问题欢迎来评论区讨论。