客服机器人源码实现，自动回复，关键词匹配算法

客服机器人是一种基于人工智能技术的自动化客服解决方案，它可以模拟人类客服工作并与客户进行对话，以提供即时且准确的帮助和支持，我在自己客服系统（gofly.v1kf.com）中使用了下面的算法实现关键词匹配，先计算分值，然后拿出分值最高的匹配项

 

 

 我实现封装的函数库如下：

package lib

import (
    "strings"
)

// 定义一个结构体表示每条数据
type MatchData struct {
    ID    uint
    Text  string
    Score int
}

// 定义一个结构体表示匹配器
type Matcher struct {
    data []MatchData
}

// 定义一个构造函数，用于创建 Matcher 实例
func NewMatcher(data []MatchData) *Matcher {
    return &Matcher{data: data}
}

// 定义一个 Match 方法，用于计算最匹配的数据切片
func (m *Matcher) Match(input string, exactMatch bool) (MatchData, bool) {
    // 遍历每条数据
    var maxScore int
    var result MatchData
    for _, d := range m.data {
        // 将数据切片中的中文逗号替换为英文逗号
        text := strings.ReplaceAll(d.Text, "，", ",")
        // 切分单词
        words := strings.Split(text, ",")
        // 初始化分值
        score := 0
        // 遍历每个单词
        for _, w := range words {
            // 如果是精准命中，判断输入字符串是否等于单词
            if exactMatch && input == w {
                score++
            }
            // 如果是包含，判断输入字符串是否包含单词
            if !exactMatch && strings.Contains(input, w) {
                score++
            }
        }
        // 如果当前分值比最大分值大，则更新最大分值和结果
        if score > maxScore {
            maxScore = score
            result = d
        }
    }

    // 如果最终分值为0，则返回 false
    if maxScore == 0 {
        return MatchData{}, false
    }

    // 返回最匹配的结果
    return result, true
}

测试一下效果，可以写下面的测试用例。实际使用的时候，预设的数据就是自己知识库的数据，查出具体ID，然后拿着ID去获取内容

 

 

 

 

这个类库的原理是，主要是针对输入的文本和预设数据集中的文本进行匹配，找到最匹配的数据项。在匹配过程中，输入的文本首先会被切割成若干个单词，然后遍历预设数据集中的每一条数据，计算输入文本与该条数据的匹配程度，即分值，最终返回分值最高的数据项。匹配分值的计算方式可以通过参数 exactMatch 来指定是精确匹配还是包含匹配。

具体来说，匹配器首先将预设数据集中的每一条数据进行处理，将其中的中文逗号替换为英文逗号，然后将该数据切割成若干个单词，存储为一个字符串切片。对于输入文本，也会将其中的中文逗号替换为英文逗号，然后将其切割成若干个单词。然后，匹配器会遍历每一条数据，遍历其中的单词，计算每个单词在输入文本中出现的次数，将次数累加起来，作为该条数据与输入文本的匹配分值。在遍历过程中，可以通过参数 exactMatch 来指定匹配方式。最后，匹配器返回匹配分值最高的数据项，如果分值为 0 则表示未匹配成功。