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：
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：
-
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
-
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： -
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
** 小卡片 **
#### 2）诗名查问
** 小卡片 **
#### 3）句子查问
** 小卡片 **
### 2、诗人信息
### 3、随机诗句
# 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~