ChatterBot聊天机器人教程01

本文档介绍了如何使用ChatterBot库创建一个简单的聊天机器人。首先,通过在chatbot.py文件中导入ChatBot并实例化,选择了JsonFileStorageAdapter作为存储适配器。接着,讲解了输入输出适配器,如终端适配器,以及如何配置逻辑适配器,如TimeLogicAdapter和MathematicalEvaluation,以处理时间查询和数学问题。最后,演示了一个运行在终端的简单聊天机器人例子,用户可以输入数学问题和询问时间,机器人将提供准确的答案。
  • 创建第一个BOT聊天

创建一个名为chatbot.py新文件。然后打开chatbot.py,导入包和实例化一个ChatBot。

from chatterbot import ChatBot

bot = ChatBot('Norman')

  • 存储适配器

聊天机器人有自带的适配器类,允许它连接到不同类型的数据库。在本教程中,我们将使用JsonFileStorageAdapter,这是可以存储在硬盘上的一个JSON格式文件存储数据的简单存储适配器。此功能使得这款存储适配器进行测试和调试非常好。JsonFileStorageAdapter不能用来存储大量数据。我们将选择JsonFileStorageAdapter在我们的聊天机器人的构造函数中指定它。

bot = ChatBot(

"Norman",

storage_adapter="chatterbot.storage.JsonFileStorageAdapter",

database="./database.json")

数据库参数用于指定的路径。在这个例子中,我们将调用数据库 database.json。database.json文件如果它不存在会被自动创建。JsonFileStorageAdapter是聊天机器人的默认适配器。如果你没有在你的构造函数指定适配器,该适配器JsonDatabase会自动使用。

  • 输入和输出适配器

输入终端适配器只读取来自终端的用户的输入。输出端适配打印聊天机器人的反应。

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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