Comment utiliser le langage Go pour le développement intelligent d’un service client ?

Dans la société moderne, les gens ont une demande extrêmement élevée d'un service client efficace et instantané, et l'émergence d'un service client intelligent vise précisément à répondre à cette demande. Le langage Go est progressivement privilégié par les développeurs en raison de ses excellentes performances de concurrence et de sa facilité d’apprentissage. Cet article explique comment utiliser le langage Go pour le développement intelligent d'un service client.

1. Comprendre le service client intelligent

Avant de commencer à utiliser le langage Go pour développer un service client intelligent, nous devons comprendre ce qu'est le service client intelligent. En termes simples, le service client intelligent est une méthode de service client qui utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour réaliser des questions et réponses automatiques, une reconnaissance vocale automatique, une compréhension sémantique automatique, des recommandations automatiques et d'autres fonctions. Il peut fournir aux clients des réponses rapides et précises et dispose de capacités de service ininterrompu 24 heures sur 24. Nous devons appliquer ces technologies au langage Go pour atteindre l’objectif d’un service client intelligent.

2. Préparation

Avant de commencer à utiliser le langage Go pour le développement intelligent d'un service client, nous devons effectuer les préparations suivantes :

1. Installer le langage Go

L'installation du langage Go est très simple, nous pouvons le télécharger sur le site officiel Installez le package d'installation correspondant au système d'exploitation (https://golang.org).

2. Installer des bibliothèques dépendantes

Le langage Go possède de nombreuses bibliothèques open source puissantes. Nous devons installer certaines bibliothèques dépendantes couramment utilisées pour nous aider à développer un service client intelligent.

Les bibliothèques dépendantes couramment utilisées incluent :

a gin : un framework Web similaire à Flask en Python, qui peut nous aider à créer rapidement des applications Web.

b. gRPC : un framework RPC multilingue efficace qui prend en charge plusieurs protocoles de sérialisation.

c. TensorFlow : un puissant framework d'apprentissage automatique qui peut nous aider à construire le modèle de base d'un service client intelligent.

Nous pouvons utiliser la commande go get pour installer les bibliothèques dépendantes ci-dessus.

3. Créer un service client intelligent

Ici, nous prendrons comme exemple la création d'un système de service client intelligent basé sur le Web pour présenter le processus de développement d'un service client intelligent en langage Go.

1. Créer un serveur Web

Nous utilisons le framework gin pour créer un service Web et utilisons le code suivant pour créer un serveur HTTP.

package main

import "github.com/gin-gonic/gin"

func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/", func(c *gin.Context) {
        c.JSON(200, gin.H{
            "message": "Welcome to the Smart Customer Service System!",
        })
    })
    r.Run() // listen and serve on 0.0.0.0:8080
}

Après avoir exécuté le code ci-dessus, ouvrez http://localhost:8080 dans le navigateur et vous pourrez voir le message de bienvenue.

2. Implémentation d'un robot de questions et réponses

En utilisant TensorFlow pour implémenter des questions et réponses intelligentes, nous pouvons utiliser l'exemple de code open source ChatBot pour implémenter notre propre système de réponse. Le modèle open source fourni par TensorFlow peut nous aider à réaliser des opérations de traitement du langage naturel et de reconnaissance d'intention.

Avant cela, vous devez ajouter le modèle entraîné et les données textuelles au projet. Vous pouvez consulter la documentation officielle de TensorFlow pour savoir comment effectuer cette étape.

Après avoir obtenu le modèle et les données textuelles, nous pouvons construire un processeur pour compléter la fonction de questions et réponses :

package main

import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    tf "github.com/galeone/tfgo"
    pb "github.com/galeone/tfgo/image.Tensorflow_inception_v3"
    "github.com/galeone/tfgo/tensorflow/core/framework/tensor_go"
    "github.com/gorilla/websocket"
    "log"
    "net/http"
)

var upgrader = websocket.Upgrader{
    ReadBufferSize:  1024,
    WriteBufferSize: 1024,
    CheckOrigin: func(r *http.Request) bool {
        return true
    },
}

type Message struct {
    Name string      `json:"name"`
    Body interface{} `json:"body"`
}

func main() {
    router := gin.Default()

    ai := NewAI()
    defer ai.Close()

    router.GET("/ws", func(c *gin.Context) {
        conn, err := upgrader.Upgrade(c.Writer, c.Request, nil)
        if err != nil {
            log.Println(err)
            return
        }
        defer conn.Close()

        for {
            var msg Message
            err := conn.ReadJSON(&msg)
            if err != nil {
                log.Println(err)
                break
            }

            response := ai.Query(msg.Body.(string))

            err = conn.WriteJSON(Message{
                Name: "response",
                Body: response,
            })
            if err != nil {
                log.Println(err)
                break
            }
        }
    })

    router.Run(":8080")
}

type AI struct {
    sess   *tf.Session
    graph  *tf.Graph
    labels []string
}

func NewAI() *AI {
    graph := tf.NewGraph()
    model, err := ioutil.ReadFile("model.pb")
    if err != nil {
        log.Fatalf("Unable to read %q: %v", "model.pb", err)
    }
    if err := graph.Import(model, ""); err != nil {
        log.Fatalf("Unable to read model %q: %v", "model.pb", err)
    }

    labels := make([]string, 0)
    file, err := os.Open("labels.txt")
    if err != nil {
        log.Fatalf("Unable to open labels file: %v", err)
    }
    defer file.Close()

    scanner := bufio.NewScanner(file)
    for scanner.Scan() {
        labels = append(labels, scanner.Text())
    }

    sess, err := tf.NewSession(graph, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    return &AI{
        graph:  graph,
        sess:   sess,
        labels: labels,
    }
}

func (ai *AI) Query(input string) string {
    pb := tf.Output{
        Op:    ai.graph.Operation("input"),
        Index: 0,
    }

    prob := tf.Output{
        Op:    ai.graph.Operation("output"),
        Index: 0,
    }

    tensor, err := tensorflow.NewTensor(input)
    if err != nil {
        log.Fatalln("Cannot construct tensor: ", err)
    }

    result, err := ai.sess.Run(map[tf.Output]*tensorflow.Tensor{
        pb: tensor,
    }, []tf.Output{
        prob,
    }, nil)

    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    prob_result := result[0].Value().([][]float32)[0]
    max_prob_index := 0
    max_prob := prob_result[0]

    for i, prob := range prob_result {
        if prob > max_prob {
            max_prob = prob
            max_prob_index = i
        }
    }
    return ai.labels[max_prob_index]
}

func (ai *AI) Close() {
    ai.sess.Close()
}

Dans le code ci-dessus, nous avons implémenté un robot de discussion de base et assuré une interaction avec la page frontale via WebSocket. serveur signifie.

4. Résumé

Cet article présente comment utiliser le langage Go pour le développement intelligent d'un service client. Nous comprenons d'abord le concept de service client intelligent, puis préparons le travail, notamment l'installation du langage Go et d'autres bibliothèques dépendantes. Ensuite, nous avons construit un système de service client intelligent basé sur le Web et avons pris un simple robot de questions et réponses comme exemple pour présenter comment utiliser Tensorflow pour mettre en œuvre le système de questions et réponses.

Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, l'application du service client intelligent a également reçu de plus en plus d'attention. Pour les développeurs, l'utilisation du langage Go pour développer un service client intelligent offre de bonnes capacités d'itération rapide et d'excellentes performances. Je pense que dans un avenir proche, nous verrons l’émergence d’applications de service client intelligentes en langage Go plus intéressantes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!