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spingboot

为聊天机器人的前提准备工作搭建的环境调用

中文句子朗读,英文句子朗读,都是调用google的api 实现

对话采用tensorflow 训练的聊天机器人

swagger api 页面 http://localhost:8888//AI_customer_service/swagger-ui.html#/

导入自定的jar 进入jars 目录 执行以下命令

mvn install:install-file -Dfile=./javamitie.jar -DgroupId=orderplus.com.cn -DartifactId=javamitie - Dversion=1.0 -Dpackaging=jar

反向生成到层的文件 添加完插件后

mybatis-generator:generate –e

修改批量删除的方法,因为采用循环一个一个删除,会出现中间中断删了一部分的情况

添加了项目路径后的访问路径如下:

http://localhost:8888/AI_customer_service/emailSellResponseBegginController/list http://localhost:8888/AI_customer_service/emailSellResponseMidController/list http://localhost:8888/AI_customer_service/emailSellResponseEndController/list http://localhost:8888/AI_customer_service/emailSellResponseOthersController/list

#使用过程描述: 1,修改application.proproperties 的数据库访问路径 2,然后打包,mvn clean package -DskipTests,会在target 目录下生成 ***.war 文件 3, 运行,java -jar ***.war 4, 访问 http://localhost:8888/AI_customer_service/swagger-ui.html#

投诉自动回复流程 前端发送过来的数据,---> 内容根据句子进行分割----> 根据句子提取对应的意图 --->根据意图查找模板-----> 回复模板

涉及的表如下:bt_ai_intent 意图管理 0.1版本 bt_ai_intent_phrase 意图短语管理表0.1版本 bt_ai_intent_template_relations 意图模板关系表 0.1版本 bt_ai_paypal_response_templates 投诉回复模板表 0.1版本 bt_ai_raw_data_log 每次接受到的信息

paypal 处理

1,根据tx 号 判断是否全部发货 获取第二步的信息 2,根据orderNo siteID 查询 物流信息 获取第三步需要的信息 3,根据 ExpressNo 查询物流状态

4,根据 ExpressNo 创建一个物流查询请求 5,根据 ExpressNo 进行查询

全部发货的状态下进行条件判断

1,正常在途,小于7天物流在更新
2,物流显示已经妥投,
3,长期不更新 快递30天以上不更新,小包45-60天不更新
4,物流显示未妥投已经退回

todos

1,部分发货的返回结果,需要进一步分细节处理,tracking_number 对应已经发货和未发货,需要进一步处理。 2,

空文件

简介

为聊天机器人的前提准备工作搭建的环境 展开 收起
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