Advertisement

PHP版AI聊天机器人(v3.0)(含全站源码及教程)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本资源提供PHP版AI聊天机器人的v3.0版本全套源代码和详细搭建指南,适用于开发者快速入门与二次开发。 人工智能聊天机器人(全站源码和教程):你可以教机器人知识,并提问所教授的内容或它已知的知识。由于当前知识库中的内容较少,请按照使用说明先进行教学后再提问。 该系统具有动画效果的人工智能对话界面,支持在游戏中体验与AI的互动交流。3.0版本更新包括完善抽象思维能力、增加甲乙句处理功能以及大幅提升整体智能化水平;同时在翻转板背面新增聊天记录展示,并修复了词性辨析无法录入等已知问题。 游戏模式能够兼容所有主流浏览器。 【安装方法】:运行需要MySQL数据库和PHP环境(如AppServ)。新建一个数据库并将snow.sql文件导入其中,字符集设置为utf8,排序规则设为utf8_general_ci。修改config配置文件中的信息以匹配你的系统设置后即可开始使用。 【问答示例】 提问时需指定动作执行者或对象: - 谁、什么:猫吃鼠 -> 猫吃什么?答:鼠。 - 教授句子“猫给老鼠一个苹果”,问:“猫给老鼠什么?”答:“苹果”; - 用句式“谁让谁做什么”提问,例如教机器人学习到的“猫叫老鼠跳舞”,则可以询问:“猫让谁跳舞?” 答案为鼠; 若要查询动作本身(谓语动词),请使用以下格式: - 教授句子:猫吃鼠 -> 问: 猫怎么(对)鼠?,答:吃;

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • PHPAI(v3.0)()
    优质
    本资源提供PHP版AI聊天机器人的v3.0版本全套源代码和详细搭建指南,适用于开发者快速入门与二次开发。 人工智能聊天机器人(全站源码和教程):你可以教机器人知识,并提问所教授的内容或它已知的知识。由于当前知识库中的内容较少,请按照使用说明先进行教学后再提问。 该系统具有动画效果的人工智能对话界面,支持在游戏中体验与AI的互动交流。3.0版本更新包括完善抽象思维能力、增加甲乙句处理功能以及大幅提升整体智能化水平;同时在翻转板背面新增聊天记录展示,并修复了词性辨析无法录入等已知问题。 游戏模式能够兼容所有主流浏览器。 【安装方法】:运行需要MySQL数据库和PHP环境(如AppServ)。新建一个数据库并将snow.sql文件导入其中,字符集设置为utf8,排序规则设为utf8_general_ci。修改config配置文件中的信息以匹配你的系统设置后即可开始使用。 【问答示例】 提问时需指定动作执行者或对象: - 谁、什么:猫吃鼠 -> 猫吃什么?答:鼠。 - 教授句子“猫给老鼠一个苹果”,问:“猫给老鼠什么?”答:“苹果”; - 用句式“谁让谁做什么”提问,例如教机器人学习到的“猫叫老鼠跳舞”,则可以询问:“猫让谁跳舞?” 答案为鼠; 若要查询动作本身(谓语动词),请使用以下格式: - 教授句子:猫吃鼠 -> 问: 猫怎么(对)鼠?,答:吃;
  • PHP
    优质
    这段简介可以描述为:“PHP聊天机器人源码”是一款利用PHP语言编写的自动化对话程序代码,适用于网站或应用内集成智能聊天功能,便于开发者二次开发和定制。 能够与你对话真是太好了!文件直接放到服务器上就可以运行了,代码非常简单!
  • AI
    优质
    AI聊天机器人是一款利用人工智能技术开发的应用程序,能够理解并回应用户的问题与指令。它提供24小时不间断的服务,并能进行自然语言交流,帮助解答疑问、完成任务或娱乐消遣。 该应用程序展示了如何为AI聊天机器人编写VB客户端。
  • QQ PHP V3.2.rar
    优质
    这是一个基于PHP编写的QQ聊天机器人源代码文件(版本V3.2),开发者可以下载后进行二次开发和自定义设置,以实现自动回复、娱乐互动等功能。 PHP版 QQ聊天机器人源码介绍: 5A 聊天机器人是一款采用 PHP 和 MySQL 开发的QQ机器人,集成了强大的功能、集群管理和群娱乐于一体,是必备神器;其设计智能灵活,支持海量插件随心扩展,并且身材小巧、运行敏捷。后台可以放心无忧地使用,机器人能够实现全天24小时在线。 程序说明: 5A 聊天机器人的官网采用 Smart QQ 接口开发,在运行期间会累积在线天数。不过需要注意的是,如果在机器人正在运行时用电脑登录QQ,则可能会把机器人挤下线;但手机QQ可以同时登录使用,互不干扰。 此外,5A 聊天机器人支持通过扫描二维码的方式进行登录,无需记录机器人的密码或 QQ 号码信息,只需使用手机QQ扫一扫即可开始使用。这种方式既方便又安全。
  • PHP微信自动回复的网.zip
    优质
    这是一个包含PHP编写的微信自动回复聊天机器人代码的压缩包,适用于开发者搭建自己的微信自动回复服务。 微信机器人颠覆了传统的微信公众号模式,适用于各种场景应用。采用独创的模块化设计,摒弃了以往网站复杂的功能设置,使您能够自由搭配、灵活运用。它能满足不同人群的需求。
  • 基于微信公众号的PHPChatGPT
    优质
    本项目提供了一个基于微信公众号平台的PHP版本ChatGPT聊天机器人开源代码,支持自然语言处理和智能对话功能,方便开发者快速集成和二次开发。 实现原理如下:1. 当腾讯服务器推送用户消息过来时,系统会调用OpenAI的API接口,并将用户的问题及返回的结果存入日志文件中;2. 在5秒内若没有收到OpenAI的消息响应,则让腾讯服务器发来的请求超时。3. 等到腾讯第二次或第三次查询的时候,第一次请求调用OpenAI的结果已经写入了日志文件,此时直接从文件中获取结果返回给用户即可。微信官方会在15秒内发送三次请求,为了在个人订阅号中实现通过调用OpenAI接口回复消息的需求,在此时间内必须生成回应信息。随着OpenAI推出了全新的gpt-3.5-turbo模型,这一需求得以满足。
  • AI词汇集锦.zip
    优质
    本资料包汇集了构建和训练AI聊天机器人的关键术语与概念,旨在帮助开发者和技术爱好者深入了解聊天机器人的工作原理及优化技巧。 有48个TEXT文本段落件以及2个SQL文件,总大小约为30M。
  • 本地部署的AIChatGLM3
    优质
    ChatGLM3是一款强大的本地部署AI聊天机器人,它基于先进的自然语言处理技术,为用户提供安全、私密且高效的对话体验。 保姆级一步步将智谱AI部署到本地的指南适用于需要在本地独立运行AI模型的人群。 ### ChatGLM3 介绍与本地部署指南 #### 一、ChatGLM3 介绍 ChatGLM3 是由智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的一款对话预训练模型。该系列中的开源版本 ChatGLM3-6B 继承了前两代模型的优点,并进一步提升了其性能和功能。相较于之前的版本,ChatGLM3-6B 主要有以下几个方面的改进: 1. **更强大的基础模型**:ChatGLM3-6B 的基础模型在训练过程中采用了更加多样化的数据集、增加了更多的训练步数,并优化了训练策略。这使得 ChatGLM3-6B 在处理语义理解、数学计算、逻辑推理、代码编写以及知识问答等多种类型的任务时表现得更为出色,在同类模型中处于领先地位。 2. **更完整的功能支持**:ChatGLM3-6B 除了支持基本的多轮对话外,还新增了对工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)以及 Agent 任务的支持。这些扩展功能极大地提高了模型的应用范围和实用性。 3. **更全面的开源序列**:除了 ChatGLM3 对话模型本身外,还开源了基础模型和长文本对话模型,这意味着开发者可以根据自己的需求选择不同的模型进行定制化开发。 #### 二、硬件要求 为了顺利部署 ChatGLM3-6B,建议具备以下硬件条件: - 至少配备 NVIDIA RTX 2080Ti 或更高性能的显卡; - CPU 主频不低于 3GHz,内存不低于 16GB; - 硬盘空间至少预留50GB用于存储模型及相关文件。 #### 三、部署步骤 下面是将 ChatGLM3 部署到本地的具体步骤: 1. **安装 Git** - 安装 Git 可以方便地从 GitHub 上拉取项目代码。下载并安装最新版本的 Git。 2. **安装 Miniconda3** - Miniconda3 是一个轻量级且包含 Python 和 Conda 的发行版,非常适合用来创建隔离的 Python 环境。 - 访问官方网站下载并安装最新版本。 3. **下载模型** - 从智谱 AI 提供的链接获取 ChatGLM3-6B 的模型文件。注意检查文件完整性。 4. **下载仓库中的程序** - 使用 Git 将 ChatGLM3-6B 源代码库克隆到本地计算机上。 5. **使用 Conda 创建虚拟环境** - 在命令行中使用 Conda 命令创建一个新的虚拟环境,并激活该环境。 6. **安装程序依赖包** - 根据项目文档的要求,使用 pip 或 conda 安装所有必要的依赖包。 7. **运行程序** - 根据文档指引启动 ChatGLM3-6B 服务。确保所有配置正确无误。 8. **低配版运行程序** - 如果硬件资源有限,可以考虑以下两种方法来降低运行成本: - 使用模型量化技术减少内存占用; - 尝试仅使用 CPU 来运行 ChatGLM3-6B。 #### 总结 通过上述步骤,用户可以将 ChatGLM3 成功部署到本地环境中。ChatGLM 不仅在性能上有所提升,而且在功能支持方面也更加丰富。无论是对于需要本地独立部署 AI 模型的专业人士,还是对于希望探索先进对话技术的研究人员来说,都是一个非常有价值的选择。随着模型开源社区的不断壮大和完善,未来 ChatGLM 还有望带来更多的创新和应用。