如果您有一个想法，想要在Web上构建一个聊天机器人，那么使用Elixir和Phoenix LiveView应该是您应该考虑的选择之一。不仅Elixir是一种快速和可靠的编程语言，它还可以轻松地处理并发和分布式计算。而Phoenix LiveView是一个新型的框架，能够提供实时交互和动态更新，同时保持高性能。
在本教程中，我们将使用OpenAI的GPT-3 API来构建一个聊天机器人。GPT-3是一种强大的AI语言模型，它具有非常高的自然语言处理能力，可以生成高质量的文本和对话。
首先，确保您已经安装了Elixir和Phoenix LiveView。然后，我们需要创建一个新的Phoenix项目：
mix phx.new chatbot –live
这个命令会创建一个包含Phoenix LiveView的新项目。
接下来，我们将添加一个用于授权的secrets.exs文件。在secrets.exs中，我们需要提供OpenAI API的访问密钥，以便我们可以使用GPT-3模型。
config :myapp, MyAppWeb.Endpoint,
secret_key_base: “xxx”,
openai: [
api_key: “xxx”
]
接下来，让我们创建一个控制器和一个Socket连接，并将它们用于管理聊天机器人的状态。
在lib/chatbot_web/controllers/chat_controller.ex文件中，创建一个新的ChatController：
defmodule ChatbotWeb.ChatController do
use ChatbotWeb, :controller
alias Chatbot.GPT3
def index(conn, _params) do
conn = assign(conn, :gpt3, GPT3.start())
render conn, “index.html”
end
def new_message(conn, %{“message” => message}) do
conn = assign(conn, :gpt3, GPT3.generate(conn.assigns.gpt3, message))
render conn, “index.html”
end
end
在lib/chatbot_web/channels/chat_channel.ex文件中，我们也需要创建一个新的ChatChannel：
defmodule ChatbotWeb.ChatChannel do
use Phoenix.Channel
def join(“room:” <> _room_id, _params, socket) do
{:ok, socket}
end
def handle_in(“new_message”, %{“message” => message}, socket) do
ChatbotWeb.Endpoint.broadcast(“room:lobby”, “new_message”, %{message: message})
{:noreply, socket}
end
end
在lib/chatbot/gpt3.ex文件中，我们将编写GPT-3 API的客户端，以便我们可以获取并响应数据。
defmodule Chatbot.GPT3 do
@moduledoc “””
A simple GPT-3 client.
“””
def start do
{:ok, conn} = :hackney.start()
conn
end
def generate(conn, text) do
url = “https://api.openai.com/v1/completions/”
response =
:hackney.post(
url,
[
{“Authorization”, “Bearer #{Application.get_env(:myapp, :openai)[:api_key]}”}
],
Poison.encode!(
%{
model: “text-davinci-002”,
prompt: “Conversation\nUser: #{text}\nAI:”,
max_tokens: 150
}
)
)
case response do
{:ok, _headers, body} ->
%{result: parse_response(body), text: text}
_ ->
%{result: “”, text: text}
end
end
defp parse_response(response) do
response =
response
|> Poison.decode!
|> Keyword.get(:choices)
|> hd()
|> Keyword.get(:text)
end
end
然后，在lib/chatbot_web/live/chat_live.ex文件中，我们将编写用于呈现和更新聊天机器人的LiveView：
defmodule ChatbotWeb.ChatLive do
use Phoenix.LiveView
alias ChatbotWeb.Endpoint
def render(assigns) do
~E”””
“””
end
def mount(_params, _session, socket) do
ref = Endpoint.subscribe(“room:lobby”)
{:ok, assign_new(socket, %{
gpt3: Chatbot.GPT3.start(),
ref: ref,
messages: []
})}
end
def handle_info({:broadcast, “room:lobby”, message}, socket) do
{:noreply, update(socket, :messages, &[&1 ++ [message[:message]]])}
end
def handle_event(“submit_message”, %{“message” => message}, socket) do
message = String.trim(message)
case message do
“” ->
{:noreply, socket}
_ ->
%{result: result, text: text} = Chatbot.GPT3.generate(socket.assigns.gpt3, message)
message = “You: #{text}\nBot: #{result}”
Endpoint.broadcast(“room:lobby”, “new_message”, %{message: message})
{:noreply, update(socket, :messages, &[&1 ++ [message]])}
end
end
end
好的，现在让我们尝试启动这个聊天机器人：
mix phx.server
然后可以通过http://localhost:4000/chat访问聊天机器人的页面。
在页面上输入一些文本，然后按下回车键，您将看到聊天机器人直接回复您的输入。还可以使用其他OpenAI GPT-3 API选项，例如更改模型，调整max_tokens或添加更多的prompt。
综上所述，使用Elixir和Phoenix LiveView构建聊天机器人是一项简单而有趣的任务。通过利用Elixir的强大性能和Phoenix LiveView的实时交互功能，您可以快速构建一个具有高质量对话能力的聊天机器人。
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