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Unity Fungus对话插件是专为Unity游戏引擎设计的一款强大工具，用于创建复杂的叙述性和交互式对话系统。它简化了非玩家角色（NPC）之间的交流过程，使得开发者无需深入编程即可实现丰富的剧情对话。Fungus插件以其易用性、灵活性和强大的功能在Unity社区中广受欢迎。 让我们深入了解Fungus的核心组件： 1. **Flowchart**：这是Fungus的核心，它是一种可视化的脚本编辑器，类似于流程图。开发者可以通过拖拽和连接不同的命令块来构建对话逻辑。Flowchart支持条件分支、循环和其他控制结构，使对话流程可以根据游戏状态或玩家选择动态变化。 2. **Dialogue**：这个组件专门处理游戏中的对话显示。你可以创建多个对话框样式，并设置文本显示速度、语音同步等功能。Fungus还支持语音合成，使得对话可以被朗读出来。 3. **Speech Bubbles**：这些是游戏中常见的对话气泡，可以自定义形状、颜色和方向，让角色的对话更加生动。你可以为每个角色分配特定的气泡样式，增加视觉辨识度。 4. **SAY命令**：在Flowchart中，SAY命令用于显示对话。它可以链接到特定的角色，并包含文本、选项列表以及可能的后续流程。 5. **保存和加载进度**：Fungus提供了保存和加载游戏进度的功能，确保玩家可以在任何时候继续他们的故事。 6. **教程和引导**：除了用于对话，Fungus也可用于创建教程和游戏引导，帮助玩家了解游戏机制。 在使用Fungus时，你需要将它集成到Unity项目中。这通常通过导入fungus-master压缩包内的所有资源和脚本来完成。导入后，你可以在Unity的Inspector面板中配置Fungus组件，添加Flowchart节点并开始构建对话逻辑。 此外，Fungus拥有活跃的社区和详尽的文档，对于初学者和高级开发者来说都是宝贵的资源。用户可以在社区中找到各种示例项目、插件扩展和解决问题的策略。 Unity Fungus对话插件为开发者提供了一套完整的对话系统解决方案，让创建有深度的游戏叙事变得更加容易。无论你是想要构建一个简单的冒险游戏还是一个复杂的角色扮演游戏，Fungus都能帮助你实现丰富的剧情和交互体验。通过学习和熟练掌握Fungus，你可以大大提高你的Unity项目中的对话质量和玩家沉浸感。

1、前端环境 node（14.21.3） VueCli 2 element-ui（^2.15.14） axios node-sass（^4.14.1） sass-loader（^7.3.1） js-md5（^0.8.3） 2、后端环境 Maven JDK8 springboot

在顶部的注释：该项目是未维护的。 基于变压器的对话框模型可以更好地工作，我们建议使用它们而不是基于RNN的CakeChat。 参见例如 CakeChat：情感生成对话系统 CakeChat是聊天机器人的后端，能够通过对话表达情感。 CakeChat是建立在和 。 该代码具有灵活性，并允许通过任意分类变量来调节模型的响应。 例如，您可以训练自己的基于角色的神经对话模型或创建情感聊天机 。 主要要求 python 3.5.2 张量流1.12.2 keras 2.2.4 目录 网络架构和功能 模型： 用于处理深层对话上下文的分层递归编码器-解码器（HRED）架构 。 具有GRU单元的多层RNN。 话语级编码器的第一层始终是双向的。 默认情况下，在推断过程中，使用CuDNNGRU实现可实现约25％的加速。 思想向量在每个解码步骤被馈送到解码器。 解码器可以以任何类别标签为条件，例如，情感标签或角色ID。 词嵌入层： 可以使用在您的语料库上训练的w2v模型进行初始化。 嵌入层可以与网络的其他权重一起固定或微调。 解码 4种不同的响应生成算法：“采样”，“ beamse

文件名：Dialogue System for Unity v2.2.49 .unitypackage Dialogue System for Unity 是 Unity 游戏引擎中的一款插件，专为开发复杂对话系统、任务系统和角色交互设计。它非常适合 RPG、冒险游戏、视觉小说等需要对话或任务管理的游戏类型。该插件为开发者提供了可视化的对话编辑工具、任务系统、语音集成等功能，从而简化了对话设计和管理流程。 核心功能 对话系统： 多分支对话：支持复杂的多分支对话树，可以创建非线性对话。玩家的选择可以影响后续对话内容。 对话条件与变量：可以在对话中使用条件和变量，基于玩家的行为动态调整对话内容。 可视化编辑器：插件内置了直观的可视化编辑器，可以轻松管理和编辑对话节点，无需编写代码。 任务系统： 任务管理：可以创建并管理任务，跟踪任务状态（如进行中、已完成、失败等），并与对话系统紧密集成。 任务奖励：支持根据任务进度发放奖励，或者解锁新的对话选项。 多平台支持与本地化： 平台兼容性：支持在多平台（如 PC、移动设备、主机等）上运行。 本地化支持：内置了多语言支持....

在LabVIEW编程环境中，创建和使用提示对话框是常见的任务，用于向用户显示信息或确认操作。本篇文章将深入探讨如何实现"提示对话框自动消失"以及"按照规定的倒计时自动消失"的功能。 我们需要理解LabVIEW中的提示对话框（Message Box）基本用法。通常，LabVIEW的标准消息框函数会显示一个带有“确定”按钮的对话框，用户必须点击这个按钮来关闭它。但是，在某些情况下，自动消失的提示对话框可能会更加高效，尤其是在自动化或无人值守的系统中。 1. **创建自定义提示对话框** - 使用LabVIEW的控件和函数库，我们可以创建自定义的对话框。这包括添加文本、按钮、计时器等元素。 - 自定义对话框可以不包含“确定”按钮，而是利用定时器来控制消失时间。例如，你可以创建一个定时器VI，设定其延时后自动触发关闭事件。 2. **设置倒计时自动消失** - 在自定义对话框中，添加一个计时器函数，如“等待”或“延时”函数，设定倒计时的时间长度（例如2秒钟）。 - 当计时器达到预设时间后，通过执行一个隐藏或关闭对话框的动作来实现自动消失。 3. **编程逻辑** - 创建一个事件结构，处理计时器的事件。当计时器事件触发时，关闭或隐藏对话框。 - 也可以使用状态机结构来管理对话框的显示和消失状态。 4. **控制提示内容** - 如果需要根据内容不同设定不同的消失时间，可以在对话框中添加一个字符串输入控件，让用户输入特定的提示内容，同时关联一个计算逻辑来决定消失时间。 - 例如，如果提示内容包含“紧急”关键字，可以设定较短的消失时间；否则，设定较长的默认时间。 5. **考虑交互性** - 虽然对话框是自动消失的，但也要确保在消失前用户有机会看到和理解提示信息。 - 可以添加暂停功能，允许用户在倒计时开始前暂停对话框，以便有更多时间阅读。 6. **代码优化与重用** - 将这个自定义的自动消失提示对话框封装成一个VI模块，以便在其他项目中重复使用。 - 使用LabVIEW的类机制可以创建一个自定义对话框类，方便管理和扩展功能。 7. **测试与调试** - 充分测试各种情况，包括不同的提示内容、不同的消失时间，确保对话框的逻辑正确无误。 - 调试时，可以增加日志或调试信息，记录对话框的显示和消失过程，以便于问题排查。 通过自定义LabVIEW的对话框并结合计时器和事件结构，我们可以创建出具备倒计时自动消失功能的提示对话框。这种方法不仅可以提高用户体验，还能为自动化流程提供更灵活的信息传递方式。在实际应用中，记得根据具体需求调整和优化代码，以满足系统的实际需求。

LabVIEW系统自带的对话框，弹出后，只能点击ok或者cancel.不能对其他VI进行操作。自己编写一个对话框，这样在弹出后，仍然可以对其他VI进行操作，就方便调试其他VI了，因为在此时其他VI的参数会影响到当前的效果。

内容概要 集成了langchain、千问72b、chroma、m3e-large、LCEL等AI技术，通过爬取马斯克的公开信息，实现了虚拟马斯克对话机器人 适用人群 小白也能看懂的实现过程 能学到什么： 1.使用langchain 2.使用langchain调用本地llm模型、embedding模型、数据库 3.使用langchain的LCEL 4.Retrieval-Augmented Generation，简称RAG的实现方式 5.文档分割、拆分 6.高级prompt的实现方法 7.从搭建知识库到高级检索在到形成chain链最后输出的全流程 其他说明 易于集成：设计简洁的集成流程，轻松集成到现有系统中。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够： 1.具有上下文感知能力：将语言模型与上下文源（提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等）联系起来。 2.原因：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文回答，采取什么行动等）

基于网络聊天应用的普及，以VC++6.0为平台，采用MFC控件设计聊天程序的对话框实现基于TCP/IP协议的点对点聊天工具。本聊天工具通过输入服务器端的IP地址将客户端和服务器端连在一起，实现两者间的实时通信，并提供多人聊天功能的一个简单软件。 本文程序的主要功能包括发送消息、互动、私聊等提供及时聊天。在VC6.0的环境下，创建了多用户间信息交换，群聊私聊互动功能。需要注意的是程序只实现了聊天程序的主体功能，在此基础上加以改进，可以美化对话框，传输文件或实现其他更多的功能。

主题感知的多轮对话生成模型 在多轮对话系统中，生成与对话语境一致的回复是核心挑战之一。为了解决多轮对话系统中的主题不一致问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 首先，多轮对话系统中存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。 本文的模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 多轮对话系统的发展历程可以分为三阶段：基于规则的对话系统、基于检索的对话系统和基于数据驱动的神经网络对话系统。在基于规则的对话系统中，对话规则是固定的，对话生成是基于规则的。在基于检索的对话系统中，对话生成是基于检索的结果。在基于数据驱动的神经网络对话系统中，对话生成是基于大规模数据集的学习结果。 然而，当前的多轮对话系统仍然存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 该模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 主题一致性是多轮对话系统的核心挑战之一。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 在多轮对话系统中，主题感知是非常重要的。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。