用类实现一个多轮对话的chatbot，并用gradio封装

### 创建基于类的多轮对话Chatbot并使用Gradio封装

为了构建一个多轮对话的聊天机器人，可以定义一个Python类来管理对话状态和逻辑。这个类负责处理用户的输入，并根据当前上下文返回合适的响应。

#### 定义对话管理器类
通过创建`DialogueManager`类，能够有效地追踪会话历史记录以及维护对话流程的状态：

class DialogueManager:
    def __init__(self):
        self.context = []

    def add_message(self, message):
        """Add a new user or bot message to the context."""
        self.context.append(message)

    def get_response(self, input_text):
        """Generate response based on current dialogue history and latest input."""
        # Here you can implement more complex logic such as calling OpenAI API with accumulated conversation.
        reply = f"Echo: {input_text}"
        
        # Add both incoming text and generated answer into context
        self.add_message({"role": "user", "content": input_text})
        self.add_message({"role": "assistant", "content": reply})

        return reply

此部分展示了如何初始化对话管理对象、更新消息队列以及生成回应[^1]。

#### 使用Gradio集成图形化界面
接下来利用Gradio库快速搭建交互式的Web应用，使用户可以通过浏览器与上述实现的聊天机器人互动：

import gradio as gr


def chat_interface(user_input, state=None):
    if not isinstance(state, DialogueManager):  # Initialize dialogue manager when needed
        state = DialogueManager()
    
    output = state.get_response(user_input)
    return output, state


iface = gr.Interface(
    fn=chat_interface,
    inputs=[gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Enter your question here..."), 'state'],
    outputs=["text", 'state']
).launch(share=True)

这里说明了怎样设置Gradio接口函数接收来自前端的消息作为参数传递给后台处理器(`chat_interface`)；同时保存对话状态以便支持连续性的交流过程[^2]。