介绍
@level.ai/chatito 是一个用于自动生成语言模型的 npm 包，能够大大简化语言模型的构建过程。该工具采用了 chatito DSL，比传统的语言模型构建方法更加简单易用。
本文将向大家介绍如何使用 @level.ai/chatito，帮助您快速入门。
安装
安装 @level.ai/chatito 可以使用 npm 或 yarn 包管理器，打开终端并输入以下命令即可：
npm install @level.ai/chatito
如果您使用的是 yarn 包管理器，请使用以下命令：
yarn add @level.ai/chatito
安装完毕之后，使用如下代码引入 chatito：
const chatito = require('@level.ai/chatito');使用
基础用法
chatito 提供了一个简单的 DSL 语言，用于定义生成语言模型的语法，以下是一个简单的例子，展示如何定义一个包含十个名字的数据集：
-- -------------------- ---- ------- -------- - ---- - ---- - ----- - ----- - ------ - ------ - ------- - ------- - ------ - ----- ----------- - --- - -- ----- - ----- ------- - ---- -- - ------- -------------- -- ---- -- - --- -----------
上述 chatito 文件中定义了两个数据集 nouns 和 greeting，然后使用其构建了一个语言模型，该语言模型将随机组合问候语和名字，输出类似 Hey my name is Peter 或者 Hello I'm Rachel 等问候语。
在 Node.js 中使用 chatito 的生成函数可以得到一组 JSON 格式的语言模型：
-- -------------------- ---- ------- ----- --------- - --------------- -------- - ---- - ---- - ----- - ----- - ------ - ------ - ------- - ------- - ------ - ----- ----------- - --- - -- ----- - ----- ------- -------------- -- ---- -- - --- ----------- --- ------------------------------------- ----- ----
执行上面的代码，将得到如下输出结果：
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-通过这个语言模型，我们可以方便地生成对应的问候语。
复杂用法
在构建实际的语言模型时，经常需要进行一些复杂的操作，例如使用引用和循环等。
引用
我们可以在 chatito 文件中定义一个引用类型的 entity，然后在其他地方进行引用。以下是一个例子：
-- -------------------- ---- ------- -------- - ---- - ---- - ----- - ----- - ------ - ------ - ------- - ------- - ------ - ----- ----------- - --- - -- ----- - ----- ----- - --- - ------- - --- --- ------- -------------- -- ---- -- - --- ----------- --------- - ---------
在上述 chatito 文件中，我们定义了两个数据集 nouns 和 greeting，另外定义了两个模板 bye 和 hello，hello 模板中引用了 @person，@person 则引用了数据集 nouns。
在 Node.js 中，我们可以按照以下方法得到语言模型：
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得到的语言模型与基础用法相同。
循环
我们可以使用 * 符号来标识循环参与模板创建。 以下是一个例子：
-- -------------------- ---- ------- --------- - ----- - ------ - ------ - ----- - ----- ------ ----- -- ----- -------------
在上述 chatito 文件中，我们定义了一个数据集 fruits， 然后创建了一个模板，其中 fruits 将被循环的嵌入，生成一个水果列表。
在 Node.js 中，我们可以按照以下方法得到语言模型：
-- -------------------- ---- ------- ----- --------- - --------------- --------- - ----- - ------ - ------ - ----- - ----- ------ ----- -- ----- ------------- --- ------------------------------------- ----- ----
得到的语言模型如下：
{
"fruit list": [
{ "text": "We have,\n - apple\n - banana\n - orange\n - grape\n - lemon\n", "entities": {} }
],
"fruits": ["apple", "banana", "orange", "grape", "lemon"]
}实践
使用 chatito 可以大大简化语言模型的构建过程，可以用于构建聊天机器人、语音回答机器人等，并提高开发效率。
以下是一个简单的 chatito 文件，定义了一个问候机器人，用于向用户问好：
-- -------------------- ---- ------- ----------- - --- - -- - ----- ------- - ------- - ----- - --------- - --- ------- ------------- --- - -------- ------ ---- ----- --- ---- -- ------------ -- ---- ---- ------- ---- ------ - ---- ----- --- ---- -- -------- -- ---- ---- -- ---- -- ---- --- ----
我们可以通过以下代码将 chatito 语言模型转换为真实的对话机器人：
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---执行上述代码后，将得到一个与您对话的机器人，试试和它聊天吧！
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