在AI带货直播工具的开发中，多段关键代码共同构建了整个系统的核心功能，以下是五段不可或缺的源代码示例：
1、环境搭建与初始化
from flask import Flask
import tensorflow as tf
# Flask应用初始化
app = Flask(__name__)
# 加载预训练的AI模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model')
# 初始化直播间配置
room_config = {
'product_list': ['product1', 'product2', 'product3'],
'streaming_status': False
}
@app.before_first_request
def initialize():
print("系统初始化完成, AI带货直播间准备就绪。")
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)2、实时语音识别与理解
from speech_recognition import Recognizer, Microphone
def recognize_speech():
r = Recognizer()
with Microphone() as source:
print("请说点什么:")
audio = r.listen(source)
try:
text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
print("你说的是: " + text)
except Exception as e:
print(e)
# 在直播中实时调用此函数3、自然语言处理与意图识别
from transformers import pipeline
def identify_intent(text):
intent_classifier = pipeline("zero-shot-classification",
model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
candidates = ["购买咨询", "产品介绍", "价格询问", "优惠活动"]
intent = intent_classifier(text, candidates=candidates)[0]['label']
return intent
# 示例使用
intent = identify_intent("请问这款手机的价格是多少?")
print(intent) # 输出: 价格询问4、智能响应生成
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium')
def generate_response(intent, context):
prompt = f"用户意图:{intent},上下文:{context},请回复:"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
response = model.generate(input_ids, max_length=100, num_beams=4, top_p=0.95,
early_stopping=True)
return tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
# 示例使用
response = generate_response("价格询问", "这款手机性能卓越，拥有高清屏幕和强大处理器。")
print(response)5、商品信息展示与推荐
# 假设有一个数据库查询函数
def fetch_product_info(product_id):
# 数据库查询代码(省略)
return {
"name": "最新款智能手机",
"price": "999元",
"image_url": "https://example.com/product_image.jpg"
}
# 在直播间展示商品信息
def display_product(product_info):
print(f"【新品推荐】{product_info['name']}, 原价{product_info['price']}元")
print(f"产品描述: {product_info['description']}") # 假设description已在查询结果中
# 示例使用
product_id = "12345"
product_info = fetch_product_info(product_id)
display_product(product_info)以上五段代码分别涵盖了AI带货直播工具中的环境初始化、语音识别、意图识别、智能响应生成以及商品信息展示等核心功能，是实现高效、智能带货直播的必备要素。
