一、软件安装

1. 安装 Visual Studio Code

VSCode官方下载：Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

根据自己的电脑系统选择相应的版本下载

 安装完成！

2. 安装Tongyi Lingma

打开VSCode，点击左侧菜单栏【extensions】，在extensions的搜索框里输入【tongyi】，点击【Install】安装

TONGYI Lingma是阿里推出免费的AI编程辅助工具，目前对日常编程支持度很好。

TONGYI Lingma安装成功！

 TONGYI Lingma 账号登录，会跳转到阿里云，输入手机账号密码登录即可。

3. 安装 Github Copilot

二、AI编程实践

 需求：制作一个简单的客服机器人

假装自己是一个产品经理，从未写过代码，看AI能否帮我们解决这个问题。

问ChatGPT-4o Mini ：【我是一个新手，我想制作一个简单的客服机器人，请问应该如何设计？】

 

ChatGPT-4o Mini  回答的完整内容：

制作一个简单的客服机器人是一个非常有趣的项目，尤其对新手来说，它能帮助你了解自然语言处理、自动化以及如何与用户交互。以下是设计一个基本客服机器人的步骤：

### 1. **确定机器人的功能与范围**
首先要明确你想让机器人执行哪些任务，通常客服机器人会具备以下一些功能：
- **回答常见问题**：提供自动化的回答，如产品信息、订单状态、退换货政策等。
- **收集信息**：收集用户的基本信息或问题描述。
- **转接人工客服**：当机器人无法解答时，将对话转接给人工客服。

### 2. **选择技术和工具**
对于一个新手来说，可以使用一些现成的开发平台，省去复杂的技术难题：

#### 选项1：**使用聊天机器人平台**
如果你不想从头开始编写代码，可以选择一些现成的机器人平台，它们提供了可视化的设计界面，可以帮助你快速创建简单的客服机器人：
- **Dialogflow**（由Google提供）
- **Rasa**（开源，适合有一定编程基础的用户）
- **ManyChat**（专注于社交平台如Facebook Messenger的聊天机器人）
- **Chatbot.com**（支持无编程开发）

这些平台大多数都提供自然语言理解（NLU）模块，可以帮助你理解用户的意图，并根据预设的规则进行应答。

#### 选项2：**使用编程语言和库**
如果你有一定的编程基础，可以使用以下工具：
- **Python**：Python非常适合做简单的聊天机器人，常用的库有：
  - **NLTK**：自然语言处理库。
  - **spaCy**：更强大的自然语言处理库。
  - **ChatterBot**：一个简单易用的Python库，适合聊天机器人。
  - **Flask/Django**：用于部署和搭建Web接口。

### 3. **设计聊天流程**
客服机器人通常会有一个基本的对话流，下面是一个简单的例子：
- **欢迎语**：如“您好！有什么我可以帮您的吗？”
- **用户输入**：用户询问问题或描述问题。
- **匹配意图**：机器人通过自然语言理解技术，识别用户问题的意图。
- **生成回复**：根据匹配到的意图，机器人给出相应的答复。
- **结束或转接人工客服**：如果问题解决了，机器人可以结束对话，或者当无法解决时，转接人工客服。

### 4. **设计对话内容**
根据你想要解决的客户服务问题，提前准备一些常见问题和答案。比如：
- **“你们的工作时间是什么？”**
  - 回复：我们每天9:00AM到6:00PM为您服务。
  
- **“如何查询订单状态？”**
  - 回复：您可以通过输入订单号查询订单状态。

你也可以使用**预设模板**和**关键词匹配**来快速响应一些常见问题。

### 5. **集成与测试**
如果你使用的是平台或框架，你可能需要将机器人集成到网站、APP或社交媒体平台中（如微信、Facebook Messenger）。如果是通过编程实现，则需要创建一个服务器来接收用户请求，并返回机器人的回答。

- **集成到网站**：你可以使用像**Flask**或**Django**这样的小型Web框架来开发Web接口，并将机器人集成到网页中。
- **集成到社交平台**：如微信、Slack、Telegram等，很多平台都有API，你可以将机器人部署到这些平台进行交互。

### 6. **用户反馈与优化**
- **日志记录**：记录用户的对话日志，可以帮助你了解机器人在哪些地方回答不准确或无法回答的问题。
- **机器学习训练**：通过用户反馈和新的对话数据，定期训练和优化机器人的语言理解能力。

### 7. **部署与维护**
将机器人部署到实际环境中后，要定期进行监控和优化，确保其稳定运行。可以设置定期的更新和维护，添加新的功能和解决新的问题。

---

### 小结
制作一个简单的客服机器人，可以通过以下步骤完成：
1. 确定机器人的功能与范围。
2. 选择合适的技术或平台（如Dialogflow、Rasa等）。
3. 设计聊天流程与常见问题。
4. 集成机器人到网站或社交平台。
5. 进行测试、优化与维护。

通过不断学习和优化，客服机器人能够变得更加智能和高效。希望这个大纲能帮助你开始你的项目！如果你有具体的问题或者需要更详细的帮助，可以继续问我！

 

可以看出回答的内容很泛， 接着我们来缩小范围。

继续问【我只想要用户提交问题，然后通过大模型回答问题的客服机器人，应该如何实现？】

ChatGPT-4o Mini  回答的完整内容：

如果你的目标是构建一个简单的客服机器人，用户提交问题后通过大语言模型（如OpenAI的GPT）回答问题，实际上可以按照以下步骤实现。这个设计的核心就是通过一个大模型来理解和回答用户的问题，而不涉及复杂的流程管理、意图识别等。

### 1. **选择合适的API接口**
由于你希望通过大模型回答用户问题，最简单的方式是调用现有的大模型API，比如OpenAI的API（如GPT-4、GPT-3.5等），通过该接口与模型交互，获取问题的答案。

- **OpenAI GPT API**：可以用来发送用户的提问，并获取GPT模型的回答。
- **其他大模型API**：例如Anthropic的Claude、Google的PaLM等也有类似功能。

### 2. **搭建一个简单的Web接口**
为了让用户能够提交问题，你需要一个简单的Web接口。在这里，我假设你使用Python和Flask来实现这个Web应用。

#### 步骤1： 安装必要的库
首先，确保你安装了Flask和OpenAI的Python客户端库：

```bash
pip install flask openai
```

#### 步骤2： 获取OpenAI API密钥
- 注册OpenAI账户，并生成API密钥：[OpenAI API](https://platform.openai.com/)
- 获取API密钥后，保存在一个安全的地方。

#### 步骤3： 编写Flask应用
接下来，编写一个简单的Flask应用，允许用户提交问题并通过OpenAI的API获取答案。

```python
import openai
from flask import Flask, request, jsonify

# 设置OpenAI的API密钥
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return '''<form method="post" action="/ask">
                  <label for="question">请输入您的问题：</label><br>
                  <input type="text" id="question" name="question" size="50"><br><br>
                  <input type="submit" value="提交">
                </form>'''

@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():
    user_question = request.form['question']
    
    # 使用OpenAI的API来回答用户的问题
    response = openai.Completion.create(
        engine="gpt-4",  # 可以选择使用不同的模型，如gpt-3.5、gpt-4
        prompt=user_question,
        max_tokens=150,
        temperature=0.7
    )
    
    answer = response.choices[0].text.strip()
    
    # 返回答案
    return jsonify({
        'question': user_question,
        'answer': answer
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
```

这个Flask应用的简单结构如下：
- **根页面 (`/`)**：显示一个提交问题的表单。
- **`/ask` 路由**：接收用户提交的问题，调用OpenAI的API生成回答，并将回答返回给用户。

#### 步骤4： 运行Flask应用
在终端中运行Flask应用：

```bash
python app.py
```

Flask应用会启动并在本地服务器上运行。你可以通过浏览器访问 `http://127.0.0.1:5000/`，输入问题，提交后会看到机器人的回答。

### 3. **部署到云平台**
如果你希望让其他用户也能使用这个机器人，你可以将这个应用部署到云平台上，常见的选择有：
- **Heroku**：适合快速部署Python应用。
- **Vercel** 或 **Netlify**：这些平台也支持Python后台服务，尤其适合简单的Web应用。
- **AWS、Google Cloud、Azure**：如果你有更多的技术要求，选择这些云平台也可以。

以**Heroku**为例，你可以按照以下步骤进行部署：
1. **创建一个`requirements.txt`** 文件，列出需要的Python库：
   ```text
   Flask==2.1.2
   openai==0.27.0
   ```
2. **创建一个`Procfile`**，告诉Heroku如何启动你的应用：
   ```text
   web: python app.py
   ```
3. **将代码推送到GitHub**，然后连接到Heroku进行部署。

### 4. **扩展与优化**
尽管这个设计已经可以让用户提交问题并得到回答，但你可以根据需要做一些扩展和优化：

- **缓存回答**：可以考虑使用缓存（如Redis），避免重复的问题每次都调用API，从而提高效率并减少费用。
- **输入限制与过滤**：在实际使用中，需要过滤掉一些不当或恶意的输入，确保机器人不会回答敏感内容。
- **日志记录**：记录用户的提问和机器人的回答，方便后期分析和优化。
- **UI优化**：可以设计更友好的用户界面，例如使用JavaScript、React等实现更动态的交互体验。

### 小结
简单的客服机器人可以通过调用大模型（如OpenAI的GPT）实现。基本步骤包括：
1. 获取OpenAI的API密钥并安装相关库。
2. 使用Flask等框架搭建Web接口，允许用户提交问题。
3. 使用OpenAI的API返回问题的答案。
4. 部署到云平台让更多用户访问。

这样，你就能快速实现一个基于大模型的客服机器人，用户只需要提交问题，系统就能自动生成回答。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，随时告诉我！

 

希望再具体一点，于是接着问

【那么怎么实现服务器端部分，如何写一个后端服务器】

ChatGPT-4o Mini  回答的完整内容：

要实现一个简单的后端服务器，你可以使用 **Python** 和 **Flask** 来快速构建服务器端部分。Flask 是一个轻量级的 Web 框架，适合用来搭建小型应用。下面我将详细介绍如何从零开始实现后端服务器，使其能够处理用户提交的问题，并通过 OpenAI 的 API 获取答案。

### 1. **搭建后端服务器**

#### 1.1 安装必要的库

首先，你需要安装以下 Python 库：
- **Flask**：用于构建 Web 服务器。
- **OpenAI**：用于与 OpenAI API 进行交互，获取 GPT 模型的回答。

打开终端，执行以下命令安装：

```bash
pip install flask openai
```

#### 1.2 获取 OpenAI API 密钥

- 注册 OpenAI 账号并生成 API 密钥：[OpenAI API](https://platform.openai.com/).
- 保存你的 API 密钥，并确保它在代码中可用。

#### 1.3 编写 Flask 后端代码

接下来，我们将创建一个 Flask 应用来处理用户请求，并通过 OpenAI API 返回相应的答案。

**`app.py`**：

```python
import openai
from flask import Flask, request, jsonify

# 设置OpenAI的API密钥
openai.api_key = 'your-openai-api-key'  # 请替换为你自己的API密钥

# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)

# 首页路由，显示一个简单的HTML表单，供用户提交问题
@app.route('/')
def index():
    return '''
        <form method="POST" action="/ask">
            <label for="question">请输入您的问题：</label><br>
            <input type="text" id="question" name="question" size="50"><br><br>
            <input type="submit" value="提交">
        </form>
    '''

# 提问路由，处理用户提交的问题并通过OpenAI API获取答案
@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():
    user_question = request.form['question']
    
    # 调用OpenAI的API来生成问题的答案
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine="gpt-4",  # 你可以选择不同的模型，如 "gpt-3.5-turbo" 或 "gpt-4"
            prompt=user_question,
            max_tokens=150,
            temperature=0.7
        )
        
        # 获取模型的回答
        answer = response.choices[0].text.strip()
        
        # 返回JSON格式的回答
        return jsonify({
            'question': user_question,
            'answer': answer
        })
    except Exception as e:
        # 如果发生错误，返回错误信息
        return jsonify({'error': str(e)})

if __name__ == '__main__':
    # 启动Flask应用，默认端口为5000
    app.run(debug=True)
```

#### 代码说明：
1. **Flask基础应用**：我们创建了一个简单的 Flask 应用，并定义了两个路由：
   - **`/`**：显示一个简单的表单，用户可以在其中输入问题。
   - **`/ask`**：处理 POST 请求，接受用户提交的问题，调用 OpenAI API 获取回答。
   
2. **调用 OpenAI API**：使用 `openai.Completion.create` 方法向 OpenAI API 提交用户的问题并获取回答。此处我们使用 `gpt-4` 模型，你可以根据需求选择不同的模型（如 `gpt-3.5`）。

3. **返回回答**：Flask 会将 API 返回的回答（`answer`）作为 JSON 返回给用户。如果发生错误，会返回错误信息。

### 2. **运行后端服务器**

1. **确保你有一个有效的 OpenAI API 密钥**，并将其替换到代码中的 `openai.api_key` 位置。

2. 在终端中运行 Python 文件：

```bash
python app.py
```

Flask 会启动一个本地服务器，默认情况下，服务器会运行在 `http://127.0.0.1:5000/`。

3. 打开浏览器，访问 `http://127.0.0.1:5000/`，你将看到一个简单的表单，用户可以在此表单中输入问题并提交。

4. 提交问题后，后台将调用 OpenAI API 并返回相应的答案。

### 3. **部署到线上环境**

当你完成本地开发后，可能需要将后端应用部署到生产环境，以便其他用户能够访问。你可以使用以下平台进行部署：

#### 3.1 使用 **Heroku** 部署

Heroku 是一个非常适合小型应用的云平台，支持快速部署。以下是将 Flask 应用部署到 Heroku 的步骤：

1. **创建一个 `requirements.txt`**，列出所有依赖的库：
   ```text
   Flask==2.1.2
   openai==0.27.0
   ```

2. **创建一个 `Procfile`**，告诉 Heroku 如何启动你的应用：
   ```text
   web: python app.py
   ```

3. **初始化 Git 仓库**（如果你还没有初始化 Git）：
   ```bash
   git init
   git add .
   git commit -m "Initial commit"
   ```

4. **将应用推送到 Heroku**：
   - 登录 Heroku：`heroku login`
   - 创建应用：`heroku create`
   - 将代码推送到 Heroku：`git push heroku master`

5. 完成后，你的应用将部署到 Heroku，并可以通过 Heroku 提供的 URL 进行访问。

#### 3.2 使用 **AWS**、**Google Cloud** 或 **Azure** 部署

如果你需要更多的控制权，或者希望应用托管在企业级云平台上，你可以使用 AWS、Google Cloud、Azure 等平台来部署你的 Flask 应用。这些平台的部署方法稍微复杂一些，通常涉及创建虚拟机、安装环境、配置 Web 服务器（如 Nginx 或 Apache）等。

### 4. **扩展功能**

你可以在此基础上继续扩展你的后端功能：
- **问题缓存**：为了减少 API 调用次数，可以缓存重复的问题及其答案。例如，可以使用 Redis 缓存用户问题的答案。
- **输入验证与清理**：可以添加一些对用户输入的检查和过滤机制，避免恶意或无意义的问题。
- **日志记录**：记录用户的提问和机器人的回答，以便后期分析与优化。

### 小结

通过 Flask 和 OpenAI API，你可以快速构建一个简单的后端服务器，实现用户提交问题并通过 GPT 模型获取答案的功能。关键步骤包括：
1. 安装 Flask 和 OpenAI SDK。
2. 编写处理问题的后端代码，使用 OpenAI API 获取答案。
3. 运行和部署服务器，提供 Web 界面供用户提问。

如果你有任何问题，或者需要进一步的帮助，请随时向我提问！

 

可以看到它的结果比前面更具体了。接下来我们按它的步骤进行操作，看能否成功呢？

GPT提示：【1.1 安装必要的库】

我的实操： 【1.1 安装必要的库】

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GPT提示：【1.2 获取 OpenAI API 密钥】

我的实操： 【1.2 获取 OpenAI API 密钥】

此处省略截图

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GPT提示：【1.3 编写 Flask 后端代码】

我的实操： 【1.3 编写 Flask 后端代码】

在VSCode软件的项目文件夹下，新建app.py文件，该文件写入如下代码。

import openai
from flask import Flask, request, jsonify# 设置OpenAI的API密钥
openai.api_key = 'your-openai-api-key'  # 请替换为你自己的API密钥# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)# 首页路由，显示一个简单的HTML表单，供用户提交问题
@app.route('/')
def index():return '''<form method="POST" action="/ask"><label for="question">请输入您的问题：</label><br><input type="text" id="question" name="question" size="50"><br><br><input type="submit" value="提交"></form>'''# 提问路由，处理用户提交的问题并通过OpenAI API获取答案
@app.route('/ask', methods=['POST'])
def ask():user_question = request.form['question']# 调用OpenAI的API来生成问题的答案try:response = openai.Completion.create(engine="gpt-4",  # 你可以选择不同的模型，如 "gpt-3.5-turbo" 或 "gpt-4"prompt=user_question,max_tokens=150,temperature=0.7)# 获取模型的回答answer = response.choices[0].text.strip()# 返回JSON格式的回答return jsonify({'question': user_question,'answer': answer})except Exception as e:# 如果发生错误，返回错误信息return jsonify({'error': str(e)})if __name__ == '__main__':# 启动Flask应用，默认端口为5000app.run(debug=True)"""
代码说明：
1. Flask基础应用：我们创建了一个简单的 Flask 应用，并定义了两个路由：/：显示一个简单的表单，用户可以在其中输入问题。/ask：处理 POST 请求，接受用户提交的问题，调用 OpenAI API 获取回答。2. 调用 OpenAI API：使用 openai.Completion.create 方法向 OpenAI API 提交用户的问题并获取回答。此处我们使用 gpt-4 模型，你可以根据需求选择不同的模型（如 gpt-3.5）。3. 返回回答：Flask 会将 API 返回的回答（answer）作为 JSON 返回给用户。如果发生错误，会返回错误信息。
"""

代码运行：

 

GPT提示：【2. 运行后端服务器】

我的实操： 【2. 运行后端服务器】

打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:5000/

---

好了，这就基本实现了通过chatgpt的指导，让一个不会编程的人，完成制作客服机器人的需求。

如果还想要调整前端界面，让其交互更美观，或是部署到线上环境，可以继续参照上述示例，让GPT生成对应代码，然后我们再逐步copy验证。