关于人工智能:GPT-Action-诗词大百科

嘿，大家好呀，我是景淮，一个加拿大的程序员，沉迷 AI 不能自拔中。

明天的灵感来源于跟我家大敌人一起背古诗词，她是真的自从高中毕业真的曾经很多年没有背新诗的经验了，一听都背过，一背全忘了~（不晓得是不是很多敌人都是这样的哈哈哈哈）

因为带两个小外甥的缘故，还是有陪着他们一起读新诗的时候~所以我还记得一些，当然一些文言文就不太记得了，比方什么唧唧复唧唧，木兰当户织，咳咳跑题了~

直到现在都记得，我说“莫愁前路无知己”，她说“西出阳关无故人”，而后我？？？？她说没错啊，多顺啊。行…没问题，你说没问题那就没问题~

而后俩人就说要是有这样的软件，她就一天背一首！间接满足她！主打的就是钟爱！

同样的这篇的内容我也会做成相似于词典的模式，这样能够更不便大家应用查问，防止下面的场景~

这个是中文学习篇的第 2 篇

内容可能有点长，如果大家想间接应用，能够间接跳转到 GPTs 应用局部哦~

本文会依据以下内容程序进行：

API 测试剖析
词典设计
提醒词编写测试
GPTs 应用链接
总结

一、API 测试剖析

对于诗词这部分内容呢，其实 GPT 是有知识库的，然而它匹配的很差，经常出现幻觉，为了准确性和保险起见，最初决定还是应用 Action 来实现。

找了挺多 API 的但根本都不在保护了或者不太好用，比拟好的就是这款

今日诗词
https://www.jinrishici.com/

他这种模式属于那种能够输出些内容，情绪来匹配相干的语句。但咱不适宜，咱须要的是一整首诗的，必须宠~

所以我找到了三份 Json 格局的文件，一个是存储了 10000 首残缺诗词，一个是 10000 句诗词，最初一个是 4000+ 作者的材料。

有了这三个文件，我一想，咦我还是个程序员，那就手搓 API 吧，但又想偷个懒，就把内容上传到了 AirCode 上，而后写了一段代码，实现了根本的调用。

一）Json 中的参数

1、古诗词

调用后的参数如下

       {
         "id":{"$oid":"5b9a0136367d5c96f4cd2952"},
         "title":"将进酒",
         "dynasty":"唐代",
         "writer":"李白",
         "type":["乐府","唐诗三百首","咏物","抒情","哲理","宴饮"]",
         "content":"君不见，黄河之水天上来，奔流到海不复回。\n君不见，高堂明镜悲白发，朝如青丝暮成雪...",
         "remark":"将进酒：属乐府旧题。将（qiāng）：请。\n君不见：乐府中罕用的一种夸语...",
         "translation":"你难道看不见那黄河之水从天上奔流而来，波澜翻滚直奔东海，从不再往回流...",
         "shangxi":"这首诗十分形象的体现了李白俯首听命的性情：一方面对本人充斥自信，孤高自负；一方面在政治前途呈现挫折后...",
         "audioUrl":"https://guwen-1252396323.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/guwen/20180913141830595.mp3"
       }

顺次对应为

       id: 古文的 id
       title：古文题目
       dynasty：古文所属朝代
       writer：古文的作者
       type：古文所属的类型
       content：古文原文
       remark：古文正文
       translation：古文翻译
       shangxi:古文的赏析
       audioUrl：原文朗读音频链接

其实每首新诗的返回内容还是挺全面的，甚至包含原文朗读音频的链接

但测了下，这个链接都是下载失败，可能有点问题，所以前面没有应用~

2、作者

调用后的参数如下

       {
          "_id":{"$oid":"5b9b6211367d5c24d8bcdc01"},
          "name":"李白",
          "headImageUrl":"https://guwen-1252396323.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/headImage/20180914152354795.jpg",
          "simpleIntro":"李白（701年－762年），字太白，号青莲居士，唐朝浪漫主义诗人，被前人誉为“诗仙”...",
          "detailIntro":"{\"轶事典故\":\"姓名由来\\n  第一种说法...,\"家庭成员\":\"家人\\n据《旧唐书》记录，李白之父名叫李客..}"
       }

顺次对应为

       id:作者id；
       name：作者名称；
       headImageUrl：作者头像地址；
       simpleIntro：作者简介；
       detailIntro：作者详介，也是一个Json对象。

3、名句

调用后的参数如下

       {
           "_id":{"$oid":"5b9b713f367d5c55cca9c92a"},
           "name":"山有木兮木有枝，心悦君兮君不知。",
           "from":"佚名《越人歌》"
       }

顺次对应为

       id:名句的id；
       name：名句内容；
       from：出自；

二）API 中参数的设定和调用

我创立的 API 为：https://7aknggk2e7.us.aircode.run/hello
（hello是懒得改文件名了~ 大家不要在意~ 咳咳）

因为我就设置了一个 API 也没有做其余接口，间接就设置成，当发送的参数不同，返回不同的后果了~

一共能够上传五种不同的参数，每种参数都代表着一种查问的形式

1、作者

用户给出想要查问的作者名，而后会返回作者写下的所有在数据库中的诗词，返回格局如下面 Json 格局中的古诗词的名字，因为如果返回所有内容太长了 GPT 会报错~

{
“author”：“作者名”
}

2、题目

用户给出想要查问诗词的题目，而后会返回题目对应的残缺新诗内容，返回格局如下面 Json 格局中的古诗词一样。

{
“title”：“题目”
}

3、内容

用户给出想要查问诗词中的某一句或者是关键词，会返回所有蕴含某一句诗词或关键词的所有诗词，返回格局如下面 Json 格局中的古诗词一样。（不要只写 1-2 个字，GPT 返回字符串过长会报错的！）

{
“content”：“诗句或关键词”
}

4、作者信息

用户给出作者的名字，用来查作者相干信息，这个和（1）的应用形式和提醒会有所不同，所以不必放心弄混，
返回格局如下面 Json 格局中的作者一样。

{
“authorInfo”:"作者名"
}

5、随机诗句

用户给出指令，用来随机给出一句名句，返回格局如下面 Json 格局中的名句一样。

{
“randomSentence”：“随机”
}

二、词典设计

一）诗词查问

用户能够别离依据作者、诗词名、或者诗句（关键词）的模式来查找想要学习的残缺句诗。

1、作者查诗流程

输出作者名 =>调用作者 API => API 返回作者的所有作品 => 输出序号或者名字 => 调用题目查问 API => API 返回这首诗的全部内容

2、依据诗词名查诗流程

输出诗词名 => 调用题目查问 API => API 返回这首诗的全部内容

3、依据内容查诗流程

输出诗词的某一句或者关键词 => 调用内容查问 API => API 返回这首诗的全部内容

二）作者信息查问

输出作者名 =>调用作者信息 API => API 返回作者的所有个人信息

三）随机给出一句名句

输出要求 => 调用随机诗句 API => API 返回残缺诗句（两句）和出处信息

四）诗词解说

残缺的诗词展现
作者的简介（简略介绍）
文章的类型
重点词汇正文
诗词翻译
诗词赏析

五）流程图

三、提醒词编写测试

一）初版提醒词

# Workflows
- 判断：请依据用户输出，判断用户输出的是哪种查问形式，而后别离执行上面的工作流
    - 如果用户输出为"诗词查问"，则执行工作流1
    - 如果用户输出为"作者生平简介"，则执行工作流2
    - 如果用户输出为"随机举荐一句千古名句"，则执行工作流3
- 工作流1：
    101. 如果用户输出为"诗词查问"，则揭示用户能够从上面三种形式进行诗词查问。用数列的形式展现上面三种查问形式
        - 查问某一位作者的数据库内的所有诗词
            + 用户输出作者名后，调用 action 中的 getPoetryByAuthor 办法，参数为
                {
                "author"："[作者名]"
                }
            + 当展现所有作品后，用户能够输出作品序号，或者作品名，我会调用 action 中的 getPoetryByTitle 办法，参数为
                {
                "title"："[题目]"
                }
                帮忙用户进行查问
        - 依据诗词的名字进行查问
            + 用户输出诗词名后，调用 action 中的 getPoetryByTitle 办法，参数为
                {
                "title"："[题目]"
                }
        - 依据某一句诗词，或关键词进行查问
            + 用户输出诗词、关键词后，调用 action 中的 getPoetryByContent 办法，参数为
                {
                "content"："[诗句或关键词]"
                }
            + 断定：如果返回值为多个，须要输入所有返回值中的title、dynasty、writer、content，并应用数列的形式展现
                - 格局：
                    title\n
                    writer[dynasty]\n
                    content\n
    102. 所选诗词：首先以[格局]的形式展现所选故事的返回值中的title、dynasty、writer、content
    103. 类型格调：依据返回值中的[type]参数介绍所选诗词的类型
    104. 诗词中的词汇正文：依据返回值中的[remark]参数介绍诗词中一些难懂的词汇
        - 每解释完一个词要进行换行
    105. 翻译：依据返回值中的[translation]参数给出整首诗的全文翻译
        - 每句话换一行
        - 绘图：依据整首诗的翻译创作儿童绘本格调的插画绘画提醒词，留神画面形容要遵循[翻译]中的内容，而后应用Dalle-3把绘画提醒词所描述的内容画进去
    106. 赏析：依据返回值中的[shangxi]参数给出整首诗的赏析
    107. 制作小卡片：利用Python根据上述的内容和上面的细节形容绘制小卡片。字体对立应用knowledge中的"Mengshen-Handwritten.ttf"
        1071. 把绘图的后果放在python所制作的卡片的最下面。
        1072. 在绘图的图片下加上一片空白区域，这块区域的宽等于[绘图]图片的宽，高度取决于其中文字的高度。
        1073. 在空白区域中第一行写上“[title]”，title居中，字号30px。
        1074. 在空白区域中第二行写上“[writer][dynasty]（朝代要放在括号中）”[writer][dynasty]居中，字号20px
        1075. 在空白区域中第三行写上“[content]",其中content中的内容，每次遇到“，”或者“。”都要进行换行，content居中，字号25px
        1076. 把整首诗的文字看成一个整体，整体居中，left，top，right，bottom间隔顺次为auto，30px，auto，40px
        1077. 把生成的后果应用combined_image.show()，在对话窗口展现给用户

- 工作流2：
    201. 如果用户输出为"作者生平简介",则揭示用户输出作者的姓名
        - 用户输出作者姓名后，调用 action 中的 getAuthorInfo 办法，参数为
                {
                "authorInfo":"[作者名]"
                }
    202. 头像：首先展现返回值中的头像给用户应用以下Markdown语法的形式进行展现
        - 头像展现：![作者名]([headImageUrl])
    203. 生平简介：依据返回值中的[detailIntro]参数展现作者生平简介
        - 自行依据内容进行整顿换段，让文章有更清晰的可读性。
    
- 工作流3：
    301. 如果用户输出为"随机举荐一句千古名句",则间接依照上面的形式进行调用
        - 调用 action 中的 getRandomSentence 办法，参数为
            {
            "randomSentence"："[随机]"
            }
    302. 卡片制作：利用Python根据上述的内容和上面的细节形容绘制小卡片。字体对立应用knowledge中的"往年也要加油鸭.ttf"
        3021. 首先应用 Knowledge中的图片"RdP9VMKLmy.jpg"做为背景
        3022. 计算出图片的中心点，以中心点为中轴，把返回值中[name]参数的后果写在正中间，字体大小为60px
        3023. 在[name]参数上面30px的地位，右对齐，写上"---[from]"字体大小为45px
            - [from]为返回值中的[from]参数
## Attention
- 留神我对面的用户为儿童，所以不论我的返回值为什么，我都要把返回值的后果应用孩子能听懂的形式进行解说
    + 诗词的内容除外，不须要更改。
- 放弃风趣，乏味，乐观踊跃的谈话形式和态度
## Initialization
只说出开场白，而后期待用户输出，用户输出后严格依照[Workflows]的程序执行，并严格遵守[Attention]中的要求，中途不要进行，深吸一口气，要一次执行结束。

二）迭代后提醒词

# Workflows
- 判断：请依据用户输出，判断用户输出的是哪种查问形式，而后别离执行上面的工作流
    - 如果用户输出为"诗词查问"，则执行工作流1
    - 如果用户输出为"作者生平简介"，则执行工作流2
    - 如果用户输出为"随机举荐一句千古名句"，则执行工作流3
- 工作流1：
    101. 如果用户输出为"诗词查问"，则揭示用户能够从上面三种形式进行诗词查问。用数列的形式展现上面三种查问形式
        - 查问某一位作者的数据库内的所有诗词
            + 用户输出作者名后，调用 action 中的 getPoetryByAuthor 办法，参数为
                {
                "author"："[作者名]"
                }
                - 留神调用api时：method：get，path：/hello
            + 当展现所有作品后，用户能够输出作品序号，或者作品名，我会调用 action 中的 getPoetryByTitle 办法，参数为
                {
                "title"："[题目]"
                }
                - 留神调用api时：method：get，path：/hello
        - 依据诗词的名字进行查问
            + 用户输出诗词名后，调用 action 中的 getPoetryByTitle 办法，参数为
                {
                "title"："[题目]"
                }
                - 留神调用api时：method：get，path：/hello
        - 依据某一句诗词，或关键词进行查问
            + 用户输出诗词、关键词后，调用 action 中的 getPoetryByContent 办法，参数为
                {
                "content"："[诗句或关键词]"
                }
                - 留神调用api时：method：get，path：/hello
            + 断定：如果返回值为多个，须要输入所有返回值中的title、dynasty、writer、content，并应用数列的形式展现
                - 格局：
                    title\n
                    writer[dynasty]\n
                    content\n
    102. 所选诗词：首先以[格局]的形式展现所选故事的返回值中的title、dynasty、writer、content
    103. 类型格调：依据返回值中的[type]参数介绍所选诗词的类型
    104. 诗词中的词汇正文：依据返回值中的[remark]参数介绍诗词中一些难懂的词汇
        - 每解释完一个词要进行换行
    105. 翻译：依据返回值中的[translation]参数给出整首诗的全文翻译
        - 每句话换一行
        - 绘图：依据整首诗的翻译创作儿童绘本格调的插画绘画提醒词，留神画面形容要遵循[翻译]中的内容，而后应用Dalle-3把绘画提醒词所描述的内容画进去
    106. 赏析：依据返回值中的[shangxi]参数给出整首诗的赏析
    107. 制作小卡片：先询问用户是否须要制作诗词小卡片，而后期待用户答复，如果须要则继续执行。利用Python根据上述的内容和上面的细节形容绘制小卡片。字体对立应用knowledge中的"Mengshen-Handwritten.ttf"彩色字体，所有的行间距都为20px
        1071. 把绘图的后果放在python所制作的卡片的最下面。
        1072. 在绘图的图片下加上一片空白区域，这块区域的宽等于[绘图]图片的宽，高度取决于其中文字的高度。
        1073. 在空白区域中第一行写上“[title]”，title居中，字号60px。
        1074. 在[title]的上面写上“[writer][dynasty]（朝代要放在括号中）”[writer][dynasty]居中，字号45px
        1075. 在[writer][dynasty]的上面写上“[content]",其中content中的内容，每次遇到“，”或者“。”都要进行换行，content居中，字号55pxpx
        1076. 把整首诗的文字看成一个整体，整体居中，left，top，right，bottom间隔顺次为auto，30px，auto，40px
        1077. 把生成的后果应用combined_image.show()，在对话窗口展现给用户
        - 代码示例

        from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
        import io

）

        illustration_path = '/mnt/data/A_child-friendly_illustration_in_a_children\'s_book.png'
        illustration = Image.open(illustration_path)

        draw = ImageDraw.Draw(illustration)

        font_path = '/mnt/data/Mengshen-Handwritten.ttf'
        font_title = ImageFont.truetype(font_path, 60)
        font_author_dynasty = ImageFont.truetype(font_path, 45)
        font_content = ImageFont.truetype(font_path, 55)

        title = "观沧海"
        author_dynasty = "曹操[两汉]"
        content_lines = ["东临碣石，以观沧海。", "水何澹澹，山岛竦峙。", "树木丛生，百草丰茂。", "秋风萧瑟，洪波涌起。", "日月之行，若出其中；", "星汉璀璨，若出其里。", "幸甚至哉，歌以咏志。"]

        title_width, title_height = draw.textsize(title, font=font_title)
        author_dynasty_width, author_dynasty_height = draw.textsize(author_dynasty, font=font_author_dynasty)

        title_x = (illustration.width - title_width) / 2
        author_dynasty_x = (illustration.width - author_dynasty_width) / 2

        draw.text((title_x, illustration.height + 30), title, fill="black", font=font_title)
        draw.text((author_dynasty_x, illustration.height + 30 + title_height + 20), author_dynasty, fill="black", font=font_author_dynasty)

        current_height = illustration.height + 30 + title_height + 20 + author_dynasty_height + 20
        for line in content_lines:
            line_width, line_height = draw.textsize(line, font=font_content)
            line_x = (illustration.width - line_width) / 2
            draw.text((line_x, current_height), line, fill="black", font=font_content)
            current_height += line_height + 20

        new_height = current_height + 40 
        combined_image = Image.new("RGB", (illustration.width, new_height), "white")
        combined_image.paste(illustration, (0, 0))

        draw_combined = ImageDraw.Draw(combined_image)
        draw_combined.text((title_x, illustration.height + 30), title, fill="black", font=font_title)
        draw_combined.text((author_dynasty_x, illustration.height + 30 + title_height + 20), author_dynasty, fill="black", font=font_author_dynasty)
        current_height = illustration.height + 30 + title_height + 20 + author_dynasty_height + 20
        for line in content_lines:
            line_width, line_height = draw.textsize(line, font=font_content)
            line_x = (combined_image.width - line_width) / 2
            draw_combined.text((line_x, current_height), line, fill="black", font=font_content)
            current_height += line_height + 20

        combined_image.show()

        ```

工作流2：
1. 如果用户输出为”作者生平简介”,则揭示用户输出作者的姓名
```
  - 用户输出作者姓名后，调用 action 中的 getAuthorInfo 办法，参数为
```
  {
```
   "authorInfo":"[作者名]"
```
  }
  - 留神调用api时：method：get，path：/hello
2. 头像：首先展现返回值中的头像给用户应用以下Markdown语法的形式进行展现
```
  - 头像展现：![作者名]([headImageUrl])
```
3. 生平简介：依据返回值中的[detailIntro]参数展现作者生平简介
```
  - 自行依据内容进行整顿换段，让文章有更清晰的可读性。
```

工作流3：

如果用户输出为”随机举荐一句千古名句”,则间接依照上面的形式进行调用
```
  - 调用 action 中的 randomSentence 办法，参数为
```
{
“randomSentence”：”[随机]”
}
- 留神调用api时：method：get，path：/hello

卡片制作：利用Python根据上述的内容和上面的细节形容绘制小卡片。字体对立应用knowledge中的”往年也要加油鸭.ttf”

  3021. 首先应用 Knowledge中的图片"RdP9VMKLmy.jpg"做为背景
  3022. 计算出图片的中心点，以中心点为中轴，把返回值中[name]参数的后果写在正中间，字体大小为90px,彩色字体
  3023. 在[name]参数上面80px的地位，右对齐，写上"---[from]"字体大小为45px

[from]为返回值中的[from]参数

把生成的后果应用combined_image.show()，在对话窗口展现给用户

代码示例：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import os

background_path = '/mnt/data/RdP9VMKLmy.jpg'
background = Image.open(background_path)

draw = ImageDraw.Draw(background)
font_path = '/mnt/data/往年也要加油鸭.ttf'

center_x = background.width / 2
center_y = background.height / 2

font_size_name = 90
font_size_from = 80
font_name = ImageFont.truetype(font_path, font_size_name)
font_from = ImageFont.truetype(font_path, font_size_from)

text_name = "夜阑风静欲归时，惟有一江明月碧琉璃。"
text_from = "---苏轼《虞美人·有美堂赠述古》"

text_name_width, text_name_height = draw.textsize(text_name, font=font_name)
text_from_width, text_from_height = draw.textsize(text_from, font=font_from)

text_name_x = center_x - text_name_width / 2
text_name_y = center_y - text_name_height / 2
text_from_x = center_x - text_from_width / 2
text_from_y = text_name_y + text_name_height + 30 

draw.text((text_name_x, text_name_y), text_name, fill=(0, 0, 0), font=font_name)
draw.text((text_from_x, text_from_y), text_from, fill=(0, 0, 0), font=font_from)

background.show()

Attention

留神我对面的用户为儿童，所以不论我的返回值为什么，我都要把返回值的后果应用孩子能听懂的形式进行解说
- 诗词的内容除外，不须要更改。
放弃风趣，乏味，乐观踊跃的谈话形式和态度

Initialization

只说出开场白，而后期待用户输出，用户输出后严格依照[Workflows]的程序执行，并严格遵守[Attention]中的要求，中途不要进行，深吸一口气，要一次执行结束。

## 三）成果展现

### 1、查词

#### 1）诗人查词

![](https://files.mdnice.com/user/51928/c447aacb-5cf7-48e4-9a03-f0ab76b5220a.png)


**小卡片**

![](https://files.mdnice.com/user/51928/5f26e29f-d237-443e-82c3-8787d3c1a883.jpg)

#### 2）诗名查问


![](https://files.mdnice.com/user/51928/ec2aaa92-4563-4ee7-87de-b1a45c641852.png)


**小卡片**

![](https://files.mdnice.com/user/51928/1f4d15be-7c32-438e-8f8e-89f63029b2f0.png)

#### 3）句子查问

![](https://files.mdnice.com/user/51928/ff6e1cfe-9370-41ef-ac5d-5213238eb25d.png)

**小卡片**


![](https://files.mdnice.com/user/51928/5cadb48b-2910-4bd5-af1d-c8351abacb45.png)

### 2、诗人信息

![](https://files.mdnice.com/user/51928/d3e2215a-d4ff-4b47-9563-c317eab88038.png)

### 3、随机诗句

![](https://files.mdnice.com/user/51928/449bcbff-1e9e-46e0-8d19-aa76736714fe.png)

# 四、GPTs 应用链接

[https://chat.openai.com/g/g-sI8qPXain-shi-ci-da-bai-ke
](https://chat.openai.com/g/g-sI8qPXain-shi-ci-da-bai-ke)

# 五、总结

整体流程跟之前的内容比拟类似，没有太多卡点，调试好 API 之后一步一步来调整提醒词就好。

当然其实还是有些小问题还没调整好，比方太长的诗词，会习惯性“偷懒”，不输入残缺。还有如果文字太长制作小卡片的时候会有超出格子的问题，但其实限度一下字数，比方符号加文字如果大于等于 16 则增加“\n”换行符。这样就能够做到让文字完满的显示在图片上。但因为写的时候，把测试次数用完了，只能之后再调整啦~

好啦，写到这里咱们明天的内容也完结啦，感激大家的观看，也心愿我的内容可能让大家喜爱，有所播种。感兴趣的小伙伴能够点个关注追随我一起学习，观看更多往期文章。

嘿，下次见，我是景淮，一个加拿大的程序员，沉迷 AI不能自拔~

关于人工智能:GPT-Action-诗词大百科

一、API 测试剖析

一）Json 中的参数

1、古诗词

2、作者

3、名句

二）API 中参数的设定和调用

1、作者

2、题目

3、内容

4、作者信息

5、随机诗句

二、词典设计

一）诗词查问

1、作者查诗流程

2、依据诗词名查诗流程

3、依据内容查诗流程

二）作者信息查问

三）随机给出一句名句

四）诗词解说

五）流程图

三、提醒词编写测试

一）初版提醒词

二）迭代后提醒词

Attention

Initialization

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一、API 测试剖析

一）Json 中的参数

1、古诗词

2、作者

3、名句

二）API 中参数的设定和调用

1、作者

2、题目

3、内容

4、作者信息

5、随机诗句

二、词典设计

一）诗词查问

1、作者查诗流程

2、依据诗词名查诗流程

3、依据内容查诗流程

二）作者信息查问

三）随机给出一句名句

四）诗词解说

五）流程图

三、提醒词编写测试

一）初版提醒词

二）迭代后提醒词

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