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Django实现智能问答助手-进一步完善

article 2024/11/26 16:51:52

扩展

增加问答数据库，通过 Django Admin 添加问题和答案。
实现更复杂的问答逻辑，比如使用自然语言处理（NLP）库。
使用前端框架（如 Bootstrap）增强用户界面

1.注册模型到 Django Admin（admin.py）

在应用目录下的admin.py文件中，注册QuestionAnswer模型，使得可以在 Django Admin 界面中对其进行管理操作，代码如下：

from django.contrib import admin
from. import models
# 注册QuestionAnswer模型，使得可以在 Django Admin 界面中对其进行管理操作
# Django 就知道要在 Admin 后台中显示QuestionAnswer模型，并且可以进行添加、编辑、删除等常规操作了
admin.site.register(models.QuestionAnswer)

通过以上代码，Django 就知道要在 Admin 后台中显示QuestionAnswer模型，并且可以进行添加、编辑、删除等常规操作了。

2. 数据库迁移

完成模型定义和注册后，需要进行数据库迁移，让 Django 根据模型创建相应的数据库表结构。打开命令行，进入项目根目录（包含manage.py文件的目录），依次执行以下命令：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

makemigrations命令会根据模型的定义生成迁移文件，它会检测模型的变化并生成相应的脚本，告诉 Django 要对数据库做哪些改变。
migrate命令则是将这些迁移脚本实际应用到数据库中，创建或更新对应的表结构。

3. 完善视图逻辑（可能在views.py中）

之前的视图函数可以进一步优化，例如更好地处理可能出现的错误情况等，以下是优化后的示例（在views.py中）：

from django.shortcuts import render
from.models import QuestionAnswer

def home(request):
    if request.method == 'POST':
        user_question = request.POST.get('question')
        if user_question:
            # 这里可以实现简单的匹配逻辑，优化了判断，避免空查询
            answer = QuestionAnswer.objects.filter(question__icontains=user_question).first()
            if answer:
                response = answer.answer
            else:
                response = "抱歉，暂时没有找到相关答案哦。"
            return render(request, 'qa/home.html', {'response': response})
        else:
            return render(request, 'qa/home.html', {'response': "请输入有效的问题呀。"})
    return render(request, 'qa/home.html')

在这个优化后的视图函数中：

增加了对user_question是否为空的判断，如果为空则返回相应提示，让用户输入有效的问题，增强了用户交互的友好性。
对于找不到答案的情况，返回了更友好的提示语句。

4.实现更复杂的问答逻辑，使用自然语言处理（NLP）库

安装必要的库*

首先确保已经安装了 nltk 库，如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install nltk

导入必要的模块和下载相关资源（针对 nltk），views.py文件

from django.shortcuts import render
from.models import QuestionAnswer
import nltk
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.corpus import stopwords

# 下载nltk所需的停用词资源（只需执行一次，可在项目启动时或首次运行相关代码时）
nltk.download('stopwords')

修改后的视图函数 home

def home(request):
    if request.method == 'GET':
        return render(request, 'qa/home.html', {'response': ""})

    if request.method == 'POST':
        user_question = request.POST.get('question')
        if user_question:
            # 进行自然语言处理相关的预处理操作
            stemmer = PorterStemmer()
            stop_words = set(stopwords.words('english'))

            # 对用户问题进行分词、词干提取、停用词去除等预处理
            words = nltk.word_tokenize(user_question)
            words = [stemmer.stem(word) for word in words if word not in stop_words]

            # 重新组合处理后的问题
            processed_question = " ".join(words)

            # 这里可以实现更复杂的匹配逻辑，基于预处理后的问题进行查找
            answer = QuestionAnswer.objects.filter(question__icontains=processed_question).first()
            if answer:
                response = answer.answer
            else:
                response = "抱歉，暂时没有找到相关答案哦。"
            return render(request, 'qa/home.html', {'response': response})
        else:
            return render(request, 'qa/home.html', {'response': "请输入有效的问题呀。"})
    return render(request, 'qa/home.html')

在上述修改后的代码中：

首先导入了 nltk
相关的模块用于进行自然语言处理操作，包括词干提取（PorterStemmer）和获取停用词（stopwords）。
在处理 POST 请求且用户输入了有效问题后，对用户问题进行了一系列自然语言处理的预处理操作：先创建了词干提取器
PorterStemmer 和获取了英语的停用词集合。
对用户问题进行分词，然后对每个分词进行词干提取并去除停用词，最后重新组合成处理后的问题。
基于处理后的问题在 QuestionAnswer 模型中进行答案的查找匹配，根据是否找到答案来设置相应的 response值并返回给模板进行展示。