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fetch('http://www.dlbhg.com/v2/scd2024041642001bb23c31/ai-chatbot', {
method: 'POST',
headers: {
{ "Content-Type": "application/json"}
// 其他可能需要的headers
},
body: JSON.stringify({ /* 請求數據 */ })
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error('Error:', error));

JAVA集成API案例

// Java代碼示例，展示如何調用輕語虛擬助手平臺API

import java.net.http.HttpClient;

import java.net.http.HttpRequest;

import java.net.http.HttpResponse;

import java.net.URI;



public class ChatbotApiExample {

    public static void main(String[] args) {

        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();

        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()

                .uri(URI.create("http://www.dlbhg.com/v2/scd2024041642001bb23c31/ai-chatbot"))

                .header("Content-Type", "application/json")

                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("{\"key\":\"value\"}")) // 示例數據

                .build();



        try {

            HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

            System.out.println(response.body());

        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

輕語虛擬助手平臺API是否有替換方案？

如果想尋找輕語虛擬助手平臺的替換解決方案，以下是一些建議替代方案：

Rasa – 一個強大的機器學習框架，用于構建聊天機器人和AI助手。
Dialogflow (formerly API.AI) – Google提供的對話式AI平臺，有開源的部分。
Microsoft Bot Framework – 用于構建企業級AI聊天機器人的框架。

以下是使用Rasa Open Source進行聊天機器人開發和集成的完整流程，從安裝到前端集成的示例：

安裝Rasa

首先，使用Python的包管理器pip安裝Rasa。

pip install rasa

初始化Rasa項目

創建一個新的Rasa項目，這將在當前目錄下創建一個新文件夾，其中包含示例數據和配置文件。

rasa init

定義NLP數據

編輯data/nlu.yml文件，添加用戶的意圖和示例話語。

nlu:

  - intent: greet

    examples: |

      - 你好

      - 嘿

      - 你好，機器人

定義對話故事

編輯data/stories.yml文件，定義對話流程。

stories:

  - story: 歡迎用戶

    steps:

      - intent: greet

      - action: utter_greet

訓練模型

訓練Rasa模型以識別NLP數據和對話故事。

rasa train

集成到前端

使用Rasa REST API將聊天機器人集成到前端應用中。以下是一個使用JavaScript的示例，展示如何通過AJAX請求與Rasa服務器交互：

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <title>Rasa Chatbot Integration</title>

</head>

<body>

    <div>

        <input type="text" id="user-input" placeholder="輸入你的消息...">

        <button id="send-button">發送</button>

    </div>

    <div id="bot-response">機器人回應將顯示在這里</div>



    <script>

        document.querySelector('#send-button').addEventListener('click', function() {

            var userInput = document.querySelector('#user-input').value;

            var xhr = new XMLHttpRequest();

            xhr.open("POST", "http://localhost:5005/model/parse", true);

            xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/json");

            xhr.onreadystatechange = function() {

                if (this.readyState === XMLHttpRequest.DONE && this.status === 200) {

                    var response = JSON.parse(this.responseText);

                    // 將機器人的回應顯示在頁面上

                    document.querySelector('#bot-response').innerText += response.text + '\n';

                    document.querySelector('#user-input').value = '';

                }

            }

            xhr.send(JSON.stringify({ "text": userInput }));

        });

    </script>

</body>

</html>