PHP编写一个基于上下文的多轮次对话系统

最新推荐文章于 2025-05-16 22:06:58 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-16 22:06:58 发布 · 605 阅读

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#php #数据库 #开发语言

本文介绍了如何使用PHP建立一个基于上下文的多轮对话系统，通过session存储对话上下文，结合ChatGPTAPI进行自然语言处理。代码示例展示了如何处理用户输入，更新对话历史和机器人上下文，以及如何根据API的回复进行下一步交互。

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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：

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。
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。
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。
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。
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