Chat exercise

🤖 聊天机器人核心概念学习笔记

主题： 基于 Jupyter Notebook 构建简单循环聊天机器人

核心概念：

• 目标： 构建一个能够持续交互的简单聊天机器人。
• 数据结构： 使用一个消息列表 (List of Messages) 来存储整个对话历史。
• 循环机制： 采用 while True 无限循环，使程序能够持续运行直到被手动中断。
• 用户输入： 利用内置的 input() 函数，在每次循环中获取用户的文本输入。
• 对话流程 (Workflow)：
• 获取输入： 使用 input() 函数获取用户文本。
• 记录用户消息： 调用 add_user_message() 函数，将用户输入添加到消息列表中。
• 调用 API： 将完整的消息列表传递给 chat() 函数（API 调用）。
• 获取响应： 接收 API 返回的生成文本（AI 的回复）。
• 记录助手消息： 调用 add_assistant_message() 函数，将 AI 的回复添加到消息列表中。
• 输出结果： 打印生成的文本，并返回循环开始，等待下一次输入。
• 关键功能： 通过不断将用户输入和 AI 回复都添加到消息列表中，从而实现了对话的历史维护和上下文保持。

Takeaways

• 使用 while True 无限循环实现聊天机器人的持续交互运行。
• 对话历史通过一个消息列表 (List of Messages) 来存储和维护。
• 核心流程是：获取用户输入 → 记录用户消息 → 调用 API → 接收 AI 回复 → 记录助手消息。
• 通过将用户输入和 AI 回复都添加到消息列表中，实现对话的上下文保持。