小编点评

## 代码简介 这份代码构建了一个名为 `QAService` 的服务层，用于处理聊天机器人与用户的对话。该服务层包含三个主要类： * `QuestionClassifier`：用于处理自然语言分类。 * `QuestionPaser`：用于处理自然语言理解。 * `AnswerSearcher`：用于处理答案搜索。 **主要功能:** * 用户通过 API 发送问题，服务层将问题分类、解析和搜索答案。 * 针对不同的问题类型，服务层返回不同的回答。 ## 代码结构 该代码使用 `FastAPI` 库构建服务接口。 * `qa_service.py` 包含了 `QAService` 的实现。 * `qa_router.py` 包含了 `get_search` 方法，这是 PostMan 调用接口的入口点。 ## 代码说明 * `item` 是一个用于描述请求参数的类。 * `get_search` 方法接受一个 `Item` 对象作为参数，并返回一个 JSON 格式的响应。 * 响应中包含以下信息： * `answer`：处理的结果 * `status_code`： HTTP 响应状态码 ## 示例 `qa_router.py` 中的 `get_search` 方法展示了如何接收请求参数并返回响应： ```python @qa.post("/consult")async def get_search(param: Item): answer = qa.chat_main(param.question) return JSONResponse(content=answer, status_code=status.HTTP_200_OK) ``` **总结** 该代码展示了如何使用 `FastAPI` 创建一个服务层，并通过 API 提供聊天机器人与用户的对话服务。

正文

采用 Fast API 搭建服务接口： https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17684079.html
Fast API 文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/

构建服务层

qa_service.py

from service.question_classifier import *
from service.question_parser import *
from service.answer_search import *


class QAService:
    def __init__(self):
        self.classifier = QuestionClassifier()
        self.parser = QuestionPaser()
        self.searcher = AnswerSearcher()

    def chat_main(self, sent):
        answer = '您的问题，我还没有学习到。祝您身体健康！'
        res_classify = self.classifier.classify(sent)
        if not res_classify:
            return answer
        res_sql = self.parser.parser_main(res_classify)
        final_answers = self.searcher.search_main(res_sql)
        if not final_answers:
            return answer
        else:
            return '\n'.join(final_answers)

同时将 answer_search.py、question_classifier.py、question_parser.py 从test 目录中，移到 service 包中

QuestionClassifier 中的 路径获取方式进行修改 ../dic/xxxx 替换为 dic/xxx

接口路由层

FastAPI 请求体：https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body/
创建路由接口文件
qa_router.py

#!/usr/bin/python3

import logging
from fastapi import APIRouter, status
from fastapi.responses import JSONResponse
from pydantic import BaseModel
from service.qa_service import QAService
import json

router = APIRouter()
qa = QAService() #实类化 QAService 服务


class Item(BaseModel):
    name: str = None
    question: str


@router.post("/consult")
async def get_search(param: Item):
    answer = qa.chat_main(param.question)
    return JSONResponse(content=answer, status_code=status.HTTP_200_OK)

PostMan 调用

URL: http://127.0.0.1:8000/api/qa/consult

{"question": "请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事"}

返回值：
"可能是：干眼"

源代：https://gitee.com/VipSoft/VipQA

参考：https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG