🚀 使用Watsonx.ai构建全栈聊天机器人服务器的完整指南
本项目展示了如何使用Watsonx.ai构建一个全栈聊天机器人，并借助MCP（机器学习平台）进行管理。该方案具备清晰的分层架构，可实现对话状态存储、支持多轮对话，还能与Watsonx.ai的强大LLM（大语言模型）集成。
🚀 快速开始
读者可通过运行server.py和chatbot.py脚本，结合HTML模板文件来体验完整的聊天机器人功能。
✨ 主要特性
- 采用清晰的分层架构，便于维护、扩展和优化。
- 实现对话状态存储，支持多轮对话。
- 与Watsonx.ai的强大LLM集成。
📦 安装指南
文档中未提及具体安装步骤，可参考以下最佳实践进行环境准备：
- 使用虚拟环境管理依赖。
- 配置
.env文件来存储敏感信息。 - 启用错误日志记录以便调试。
- 定期更新模型版本以获得最佳性能。
💻 使用示例
基础用法
运行以下脚本启动项目：
# 运行主服务器入口，启动Flask应用
# server.py
from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_for
import os
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return render_template('index.html')
@app.route('/symptoms', methods=['POST'])
def symptoms():
name = request.form.get('name')
return render_template('symptoms.html', greeting=f'Hello {name}!')
@app.route('/diagnosis', methods=['POST'])
def diagnosis():
symptoms = request.form.get('symptoms')
# 调用MCP服务获取诊断结果
result = call_watsonx(symptoms)
return render_template('diagnosis.html', diagnosis=result)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, port=5000)
# 初始化MCP客户端，负责调用Watsonx.ai服务
# chatbot.py
import os
from mcp.clients import MCPClient
# 初始化MCP客户端
mcp = MCPClient(
endpoint=os.getenv('MCP_ENDPOINT'),
api_key=os.getenv('MCP_API_KEY'),
verbose=True # 启用调试模式输出
)
def call_watsonx(symptoms):
# 使用预定义的WatsonX模型进行诊断
response = mcp.chat(
model='watsonx-33b-instruct',
messages=[{
'role': 'user',
'content': f'Based on the symptoms {symptoms}, provide a medical diagnosis and recommendations.'
}]
)
return response.choices[0].message.content
高级用法
可参考以下扩展建议对项目进行扩展：
- 实现会话状态存储（使用Redis）。
- 添加用户认证功能。
- 集成第三方医疗知识库。
- 优化UI界面增加更多交互功能。
📚 详细文档
项目结构
project/
├── server.py # 主服务器入口，启动Flask应用
├── chatbot.py # MCP客户端，负责调用Watsonx.ai服务
├── templates/ # HTML模板文件夹，包含三个页面的模版
│ ├── index.html # 首页，收集用户姓名
│ ├── symptoms.html # 症状输入页面
│ └── diagnosis.html # 诊断结果展示页面
└── assets/ # 存放截图和其他资源文件
HTML模板实现
首页（index.html）
html>
<html>
<head>
<title>Watsonx Chatbottitle>
head>
<body>
<h1>Welcome to Watsonx Chatboth1>
<form method="post">
<label>Your Name:label><br>
<input type="text" name="name"><br>
<button type="submit">Start Chattingbutton>
form>
body>
html>
症状页面（symptoms.html）
html>
<html>
<head>
<title>Report Symptomstitle>
head>
<body>
<h1>{{ greeting }}h1>
<h2>Please describe your symptoms:h2>
<form method="post">
<textarea name="symptoms" rows="4">textarea><br>
<button type="submit">Submitbutton>
form>
body>
html>
诊断页面（diagnosis.html）
html>
<html>
<head>
<title>Diagnosis Resulttitle>
head>
<body>
<h1>Your Medical Diagnosis:h1>
<pre>{{ diagnosis }}pre>
body>
html>
🔧 技术细节
本项目通过Flask提供Web界面，并与Watsonx.ai的LLM服务无缝集成。采用分层架构，server.py作为主服务器入口启动Flask应用，chatbot.py作为MCP客户端负责调用Watsonx.ai服务，HTML模板文件提供用户交互界面。
📄 故障排除
常见问题及解决方案
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 无法连接到MCP服务 | 检查环境变量是否正确配置，确保API密钥有效 |
| 诊断结果为空 | 确保症状描述完整且清晰 |
| 页面加载失败 | 检查服务器是否正常运行在5000端口 |
📄 结论
本项目展示了如何构建一个完整的聊天机器人系统，通过Flask提供Web界面，并与Watsonx.ai的LLM服务无缝集成。这种分层架构不仅易于维护，还便于扩展和优化。