创建简单聊天AI机器人 _api

用WebAPI 和 Node.js 创建一个简单的 AI 聊天机器人
首先，我们要用 Node.js 搭建一个 Web 应用框架。创建你的应用目录，就像这样：
.├── index.js├── public│├── css││└── style.css│└── js│└── script.js└── views└── index.html
然后，执行下面的命令来初始化你的 Node.js 应用：
nbsp;npm init -f
-f 命令表示接受默认的配置（你也可以去掉，然后手动配置你的应用），这样会生成一个 .json 文件，包含一些基本信息。
现在，安装下面的依赖库：
nbsp;npm install express socket.io apiai --save
–save 命令将会在 .json 中自动更新依赖。
我们将要使用库，一个 Node.js 写的 Web 应用服务框架，可以在本地运行服务器。为了实现在浏览器和服务器之间实时双向交流，我们将会使用 .IO 。同时，我们将会安装自然语音处理服务工具，API.AI用来构建一个 AI 聊天机器人。
.IO 是一个在 Node.js 中轻松使用的库。通过在客户端和服务端建立连接，只要 WebAPI（语音消息）或者 API.AI API （AI 消息）返回了文本数据，我们的聊天信息就能在浏览器和服务器之间往返。
现在，让我们创建 index.js 文件，并实例化以及监听服务器：
const express = require('express');const app = express();app.use(express.static(__dirname + '/views')); // htmlapp.use(express.static(__dirname + '/public')); // js, css, imagesconst server = app.listen(5000);app.get('/', (req, res) => {res.sendFile('index.html');});
下一步，我们将使用 WebAPI 集成前端代码。
用接口接收语音
WebAPI 有一个主要的控制接口，叫，从麦克风接收用户的语音并加以识别。
创建用户界面
这个应用的 UI 很简单：一个打开语音识别的按钮。打开 index.html，将前端的 ja文件（.js）和 .IO包含进去。
……
然后，我们在 body 中添加一个按钮：

为了让我们的按钮看起来像 demo 中的那样，我们需要在源代码中引用 style.css 文件。
用 ja捕捉声音
在 .js 中，调用的实例，WebAPI 的控制接口：
const SpeechRecognition = window.SpeechRecognition || window.webkitSpeechRecognition;const recognition = new SpeechRecognition();
我们同时使用了有前缀和没有前缀的对象，因为目前支持 API 的前缀属性。
同时，我们使用了语法，因为 ES6，const 关键字和箭头函数以及API 接口和都在浏览器中支持。
你可以随意地设置一些属性变量来自定义语音识别：
recognition.lang = 'en-US';recognition.interimResults = false;
然后，拿到按钮的 DOM 引用，监听点击事件来初始化语音识别：
document.querySelector('button').addEventListener('click', () => {recognition.start();});
一旦开始语音识别，就能用事件将刚刚说的话转成文本：
recognition.addEventListener('result', (e) => {let last = e.results.length - 1;let text = e.results[last][0].transcript;console.log('Confidence: ' + e.results[0][0].confidence);// We will use the Socket.IO here later…});
这将返回对象，你可以在这个对象的数组中得到文本结果。同时，你可以看到上面代码中返回的转录。
现在，是时候使用 .IO 来向服务端发送文本了。
用 .IO 实时交互
你可能会好奇为什么我们不用简单的 HTTP 或者 AJAX 来代替。你可以通过 POST 方法向服务端发送数据，但是，通过 .IO，我们使用发送数据，因为是双向交流的最佳解决方案，尤其是当我们从服务端向浏览器推送事件时。通过持续的连接，我们不用重新加载浏览器或者频繁地持续发送 AJAX 请求。
在 .js 中实例化：
const socket = io();
然后插入你监听的事件代码：
socket.emit('chat message', text);
现在重新回到 Node.js 代码，接收这条文本，然后使用 AI 响应用户。
从 AI 中得到答复
许多平台和服务都能够让你在应用中用语音-文本自然语言处理来集成 AI 系统，包括 IBM 的，微软的 LUIS 和脸书的 Wit.ai 。为了快速构建对话界面，我们将使用 API.AI ，因为它提供了免费的开发者账户，让我们可以使它的 Web 接口和 Node.js 库快速地建立一个小型对话系统。
设置 API.AI
创建一个账户后，你就创建了一个“代理” 。参考文档指南的第一步。
接着，点击左边菜单的 “Small Talk”，然后开启启用服务选项。
用 API.AI 界面自定义你的 small-talk 代理。
点击菜单中你的代理名字旁边的齿轮图标，回到 “基本设置” 页面，拿到 API 密钥。你将会在 Node.js SDK 中使用“客户端访问令牌” 。
使用 API.AI
我们将使用 Node.js SDK 来将我们的 Node.js 应用连接到 API.AI 。回到 index.js，用你的访问令牌初始化 API.AI：
const apiai = require('apiai')(APIAI_TOKEN);
如果你只想在本地运行，你可以在这里硬编码你的 API 密钥。这里有几种方式来设置环境变量，但我通常使用 .env 文件来声明变量。在中的源码中css如何做一个提交按钮，我用 . 隐藏了我的证书文件。但是你可以参考 .env-test 文件看看它是如何设置的。
现在我们要用服务端的 .IO 来接收浏览器的数据。
一旦建立连接收到消息css如何做一个提交按钮，使用 API.AI 的接口来响应用户：
io.on('connection', function(socket) {socket.on('chat message', (text) => {// Get a reply from API.AIlet apiaiReq = apiai.textRequest(text, {sessionId: APIAI_SESSION_ID});apiaiReq.on('response', (response) => {let aiText = response.result.fulfillment.speech;socket.emit('bot reply', aiText); // Send the result back to the browser!});apiaiReq.on('error', (error) => {console.log(error);});apiaiReq.end();});});当 API.AI 返回结果后，用 Socket.IO 的 socket.emit() 方法发送到客户端。
用接口让 AI 发出声音
回到 .js，用 WebAPI 的控制器接口创建一个合成声音的函数。这个函数接收一个字符串参数，让浏览器读出文本：
function synthVoice(text) {const synth = window.speechSynthesis;const utterance = new SpeechSynthesisUtterance();utterance.text = text;synth.speak(utterance);}
上面的代码首先创建了一个 . 这个 API 接入点，你可能会注意到这次是没有前缀属性的，这个 API 比更广泛地被支持，所有的浏览器都弃用了的前缀。
接着创建了一个 ance() ，然后设置要被合成声音的文本。你可以设置其他的属性，比如 voice，来选择浏览器和操作系统支持的声音类型。最终调用 .speak() 来发出声音。
现在再次用 .IO 来获得服务端响应，一旦消息收到了，就调用上面的函数。
socket.on('bot reply', function(replyText) {synthVoice(replyText);});
让我们来试试我们的 AI 机器人吧！
【创建简单聊天AI机器人】本文到此结束，希望对大家有所帮助。