如何实现智能回复的网页嵌入式聊天窗口,具体示例代码
时间: 2024-03-21 18:41:53 浏览: 24
实现智能回复的网页嵌入式聊天窗口需要结合自然语言处理和机器学习技术,并涉及到前端和后端的交互。以下是一个简单的示例代码,仅供参考:
前端代码:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>智能回复聊天窗口</title>
</head>
<body>
<div id="chatbox"></div>
<input type="text" id="input" placeholder="请输入问题" />
<button onclick="send()">发送</button>
<script>
function send() {
let input = document.getElementById("input").value;
let xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open("POST", "/api/chat");
xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/json");
xhr.onload = function() {
if (xhr.status === 200) {
let response = JSON.parse(xhr.responseText);
addMessage(input, "user");
addMessage(response.text, "bot");
}
};
xhr.send(JSON.stringify({ text: input }));
}
function addMessage(message, sender) {
let chatbox = document.getElementById("chatbox");
let div = document.createElement("div");
div.innerHTML = message;
div.classList.add(sender);
chatbox.appendChild(div);
}
</script>
<style>
.user {
background-color: #ddd;
}
.bot {
background-color: #f1f1f1;
}
</style>
</body>
</html>
```
后端代码:
```python
from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat():
input_text = request.json['text']
# 在这里调用智能回复模型,生成回答 response_text
response_text = "你好,我是智能回复机器人!"
response = {'text': response_text}
return jsonify(response)
if __name__ == '__main__':
app.run()
```
在这个示例代码中,我们使用了 Flask 框架作为后端服务器,接收前端发送的聊天请求,并调用智能回复模型生成回答。前端代码中,我们使用了 AJAX 技术向后端发送请求,并将回答展示在聊天窗口中。需要注意的是,这个示例代码仅仅是一个简单的演示,实际应用中还需要考虑更多的安全性和性能问题。