釋放 ChatGPT：關於構建 ChatGPT 食譜聊天機器人

歡迎觀看我們最新的視頻系列「如何構建」。 ChatGPT- 驅動的食譜聊天機器人與 Botpress."

在本系列中，我們將引導您完成創建 ChatGPT 食譜聊天機器人從頭開始，利用 Botpress' 強大 generative AI 特徵。我們的分步視頻系列旨在説明初學者釋放 Botpress 和 ChatGPT. 

在這些視頻中，您將學習基本的聊天機器人構建技能，例如捕獲使用者資訊、進行 API 調用、在輪播中顯示內容，以及利用 AI 任務的強大功能來設計互動式、引人入勝的對話。

該視頻系列可能都是關於食譜聊天機器人的，但不要擔心 - 您將掌握的技能可用於許多其他情況：酒店預訂，保險報價，客戶服務聊天 - 您的名字。在與使用者交談時，它們幾乎都使用相同的三部分結構。因此，當您與我們一起構建時，您將很好地創建自己的 ChatGPT 適合您組織的聊天機器人，無論您想到什麼行業或應用程式。

視頻系列細分

視頻 1：概述

在食譜機器人視頻系列的第一個視頻中，我們自己的戈迪來自 Botpress 介紹我們將共同構建的聊天機器人專案。該聊天機器人旨在通過根據使用者的喜好推薦食譜來幫助用戶確定他們的晚餐計劃。Gordy帶我們瞭解了聊天機器人的三個主要部分：捕獲用戶資訊，使用API獲取食譜，以及提供上下文問答。

Gordy強調的最有趣的功能之一是AI任務卡，它利用了 ChatGPT 簡化聊天機器人構建過程，使其比以往任何時候都更快、更容易。在第一個視頻結束時，您將渴望深入瞭解本系列的其餘部分，我們將創建一個新的機器人並從頭開始構建食譜聊天機器人。

視頻 2：捕獲資訊

在我們系列的第二個視頻中，Gordy 直接進入了構建聊天機器人的第一階段：捕獲用戶資訊。他指導我們完成創建新機器人和清理預設範本的過程，以便為專案提供乾淨的石板。為了規劃聊天機器人，Gordy為每個任務創建了空節點，首先是問候使用者，詢問人數，詢問飲食偏好，最後獲得食譜搜索查詢。 

Gordy 演示了如何使用「捕獲卡」提取用戶資訊，例如人數，並將其存儲在變數中。然後，他通過創建自定義選項供使用者選擇來繼續捕捉飲食偏好。最後一步涉及利用 ChatGPT 以處理配方搜索查詢。通過使用AI任務卡，Gordy指示 ChatGPT 對使用者的輸入進行分類並提取相關關鍵字。 

在整個視頻中，Gordy 測試了 Botpress 模擬器，以確保一切按預期工作。有了機器人的基本骨架，為即將發佈的視頻設置了舞臺，我們將在其中學習如何使用“執行代碼”卡調用外部 API 併為使用者獲取真實世界的配方。請繼續關注更多令人興奮的機器人構建冒險！

視頻 3：調用外部 API

在該系列的第三個視頻中，Gordy 繼續使用 Botpress 工作室的 generative AI 特徵。在本集中，他重點介紹如何使用外部 API 根據使用者的輸入獲取真實世界的數據。正在使用的API是Spoonacular，它提供了一個大型的食物資料庫和一個慷慨的免費層。

在註冊 Spoonacular 並獲得 API 金鑰后，Gordy 演示了如何在 Botpress 工作室，用於安全地存儲和管理 API 金鑰。接下來，他概述了調用 API 和處理數據的計劃。 

為了編寫進行 API 調用所需的代碼，Gordy 利用 Botpress' GPT“執行代碼”功能。通過提供詳細的提示，他讓 GPT 產生必要的代碼，其中包括處理 API 調用參數並將結果保存到工作流中。然後，他修改節點以將 API 調用結果顯示為文本。 

在模擬器中測試聊天機器人后，API 數據用成功檢索大量資訊。在下一個視頻中，Gordy 將專注於將這些數據轉換為具有視覺吸引力的輪播，為使用者提供更易於理解和引人入勝的體驗。

視頻 4：在輪播中動態顯示內容

在上一個視頻中從 Spoonacular 的外部 API 獲取數據後，第四個視頻的重點是解析數據並將其從大塊文本轉換為具有視覺吸引力的輪播。Gordy 演示了完整的輪播的外觀，每個食譜都有圖像、標題和按鈕。挑戰在於將來自 API 的原始資料轉換為這種使用者友好的格式。 

為了創建輪播，戈迪再次採用了 Botpress' GPT“執行代碼”功能，以幫助編寫必要的代碼。雖然生成的代碼需要一些手動調整，但 GPT 提供了一個堅實的起點。然後，他繼續編寫代碼來處理 API 返回的不同數量的配方，並展示了如何將 GPT 用於轉換。

在設置必要的節點並使用正確的變數名稱填充它們后，Gordy 測試了聊天機器人並成功生成了一個包含三張食譜卡的輪播。 

視頻 5：調用外部 API

第五個視頻的重點是整合 ChatGPT 支援上下文問答，允許使用者詢問有關從Spoonacular API獲得的食譜的問題，並獲得相關的準確答案。

為了實現這一目標，Gordy計劃了一系列節點來提示用戶提問，並使用 ChatGPT，並詢問使用者是否有其他問題。他演示了設置AI任務和過渡的過程，強調了提供上下文資訊的重要性，併為AI提供了一個“出路”來對抗幻覺問題。

Gordy 展示了如何通過運行一段代碼來創建聊天記錄變數，確保聊天機器人遵守 5,000 個字元的提示限制。然後，他通過詢問有關食譜的各種問題來測試聊天機器人，人工智慧成功地提供了準確且與上下文相關的答案。

視頻 6：發佈和共享機器人

我們系列的第六個視頻從機器人構建轉向機器人共用。Gordy繼續解釋如何在網站上發佈和嵌入Recipe機器人，讓更多的受眾與聊天機器人互動。只需點擊一下， Botpress Cloud Studio 允許我們發佈機器人，然後我們可以分發一個連結，供其他人使用“共用”按鈕與機器人交互。

為了將機器人集成到網站中，Gordy 演示了在 Botpress 管理員儀錶板。他複製提供的代碼並將其嵌入到 GitHub 頁面中，使機器人可以直接從網站訪問。

視頻 7：利用 AI 賦予機器人個性

在本系列的第七個視頻中，Gordy 展示了我們如何通過使用 AI 個性功能來提高配方機器人的參與度。賦予食譜機器人個性的目的是將其轉變為一個活潑的健談者，避免重複的互動。

為機器人注入不同的問候語或問題風格，以前涉及手動製作，這可能非常耗時。使用 AI 個性功能 Botpress 這個過程變得容易多了。

Gordy導航到聊天機器人設置並演示了「個性重寫」。通過描述所需的個性類型——在這種情況下，是動畫兒童電影中的卡通廚師——他能夠影響機器人的溝通方式，包括表情符號的使用。 

AI 個性功能的美妙之處在於，它使一致的機器人個性在整個對話中大放異彩，無論它採取什麼方向。

視頻 8：如何處理會話失敗

在Recipe Bot系列的第八個視頻中，Gordy深入探討了“後備”的概念，即旨在處理意外用戶回應和不合作使用者的基本應急計劃。目標？使用我們的配方機器人創建更強大、更有彈性的對話流。

Gordy 首先確定機器人初始問題中可能存在的問題，例如當使用者提供不清楚或不尋常的答案時。為了解決這個問題，工作室提供了一個簡單的解決方案：重試。通過增加重試次數，我們可以巧妙地升級提示中的詳細資訊，以尋求使用者更準確的答案。

但是，僅重試並不總是足夠的。對於使用者提供不可行的答案（例如，需要一百萬人的配方）的場景，Gordy 引入了驗證的概念。驗證允許我們定義有關採集卡提取的數據的精確規則。 

回退規劃的第三層涉及處理故障的轉換，如果機器人在重試用盡后無法從使用者提取正確的資訊，則可以添加該轉換。這可以防止機器人陷入重複相同問題的迴圈中，而是允許對話自然進行。

視頻9：思維鏈提示

在該系列的第九部分中，Gordy 通過增強其 AI 任務的魯棒性和解決 AI 幻覺，將配方機器人提升到一個新的水準。

在視頻的開頭，Gordy 提出了一個有趣的挑戰——如果使用者請求與我們機器人的目的無關的東西，比如 Minecraft 配方怎麼辦？為了處理此類超出範圍的查詢並防止不必要的 API 調用，Gordy 實現了分類任務。此初始任務篩選使用者的消息，確定它是“食物食譜”請求還是“超出範圍”。然後，我們使用轉換來創建回退節點，以捕獲超出範圍的問題，並告知用戶機器人的特定功能。

視頻的第二部分深入探討了一個引人入勝的人工智慧挑戰：人工智慧幻覺。當 AI 模型像 ChatGPT 自信地斷言一些事實上不正確的東西。戈迪提出了兩種策略來解決這個問題——（1）在提示中提供事實資訊，（2）採用一種稱為思維鏈提示的技術。

由Google開發的「思維提示鏈」將複雜的問題分解為更小的元件。然後，這些元件中的每一個都通過AI進行處理，並且使用回應來生成最終的，事實準確的答案。Gordy 演示了如何在工作室中實現此技術，從而提高配方機器人的準確性，尤其是對於複雜的用戶查詢。

視頻 10：如何使用配方機器人範本

在該系列的第十個也是最後一個視頻中，戈迪將食譜機器人之旅完整地迴圈了一圈。他首先向我們展示了如何訪問我們在 Botpress 演播室。

接下來，我們將介紹一個關鍵元件，以使機器人範本正常工作 - 添加API 金鑰。使用 Spoonacular 建立帳戶並獲取金鑰後，它會添加到工作室中的機器人中，就像這樣，食譜機器人現在可以處理烹飪問題了。

範本機器人配備了該系列中演示的所有功能，包括思維鏈工作流。但是，如果您希望機器人只提供最終答案，而沒有整個思維鏈過程，Gordy 展示了如何輕鬆修改工作流程。

最終視頻強調了 Botpress，展示了包含豐富功能的機器人範本如何快速啟動機器人構建過程，從想法到功能齊全的概念驗證。

代碼片段

視頻 3 中顯示的用於調用 Spoonacular API 的代碼片段

var options = {
  method: 'GET',
  url: 'https://api.spoonacular.com/recipes/complexSearch',
  params: {
    query: workflow.baseQuery,
    diet: encodeURIComponent(workflow.dietType),
    apiKey: env.apiKey,
    number: '3',
    ignorePantry: 'false',
    sort: 'popularity',
    sortDirection: 'asc',
    addRecipeInformation: 'true',
    addRecipeNutrition: 'false'
  }
}
const response = await axios.request(options)
if (response.status == 200) {
  workflow.recipes = response.data.results
} else {
  console.log(`API call failed with status code ${response.status}`)
}

視頻 4 中顯示的用於呈現配方輪播的代碼片段

workflow.recipes = []
const myCards = workflow.recipeInfo.map((recipe) => {
  workflow.recipes.push({
    title: recipe.title,
    vegetarian: recipe.vegetarian,
    vegan: recipe.vegan,
    glutenFree: recipe.glutenFree,
    dairyFree: recipe.dairyFree,
    veryHealthy: recipe.veryHealthy,
    cheap: recipe.cheap,
    veryPopular: recipe.veryPopular,
    readyInMinutes: recipe.readyInMinutes,
    servings: recipe.servings,
    summary: recipe.summary
  })
  // create the card object
  return {
    type: 'card',
    title: {
      dynamicValue: `${recipe.title}`,
      valueType: 'dynamic'
    },
    subtitle: {
      dynamicValue: '',
      valueType: 'dynamic'
    },
    imageUrl: {
      dynamicValue: `${recipe.image}`,
      valueType: 'dynamic'
    },
    actions: [
      {
        action: 'url',
        label: 'View Recipe',
        value: `${recipe.sourceUrl}`
      }
    ]
  }
})
workflow.cards = []
for (var card of myCards) {
  workflow.cards.push({
    //in order to render a card, we only need these three fields
    title: card.title,
    imageUrl: card.imageUrl,
    actions: card.actions[0]
  })
}

視頻 5 中顯示的用於準備聊天記錄的代碼片段

workflow.chatHistory = []
event.state.session.history.map((message) => {
  if (message.preview != 'What would you like to know about these recipes?') {
    workflow.chatHistory.push(`${message.sender}:${message.preview}`)
  }
})

const myStr = `Using the provided recipe information and chat history as context, try to answer the question as honestly as possible. If you don't know the answer, say "I don't know." 

Your answer should be friendly and complete, using the same words from the question as much as possible.
Recipe info: ${JSON.stringify(workflow.recipeInfo)}
Chat history: ${JSON.stringify(workflow.chatHistory)}
User question: ${event.preview}}`
console.log(`The prompt is ${myStr.length} characters long`)
if (myStr.length > 5000) {
  console.log('The prompt is too long! Omitting the chat history...')
  workflow.chatHistory = []
}

結論

在這個全面的視頻系列中，Gordy 探討了構建 ChatGPT- 使用電動食譜聊天機器人 Botpress.該系列涵蓋了基本的聊天機器人構建技術，例如捕獲使用者信息、進行 API 調用、在輪播中顯示內容，以及利用 AI 任務的強大功能來創建互動式、引人入勝的對話。我們還深入研究了更高級的主題，例如集成 ChatGPT 對於上下文問答，為機器人注入生動的個性，創建後備，並執行思維鏈提示。

如果您還沒有，我們邀請您探索視頻系列並開始構建自己的視頻系列 chatbots 用 Botpress.構建配方機器人時展示的技能和技術可轉移到不同行業的各種聊天機器人應用程式中。隨著該系列的完成，我們鼓勵您加入我們的下一個機器人構建系列！

憑藉 ChatGPT 和 Botpress 觸手可及，您現在已做好充分準備，可以創建動態、引人入勝的活動 chatbots 滿足您組織的特定需求。開始使用 - 它是免費的！

快樂的機器人構建！