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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

  1. 残缺的诗词展现
  2. 作者的简介(简略介绍)
  3. 文章的类型
  4. 重点词汇正文
  5. 诗词翻译
  6. 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:

    1. 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
    2. 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

        1. 把生成的后果应用 combined_image.show(),在对话窗口展现给用户
        2. 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


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** 小卡片 **

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

#### 3)句子查问

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** 小卡片 **


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### 2、诗人信息

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### 3、随机诗句

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# 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~

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