正文

開(kāi)源中文聊天機(jī)器人（開(kāi)源中文聊天機(jī)器人下載）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-04 13:42:25 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 121 當(dāng)前文章關(guān)鍵詞排名出租

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于開(kāi)源中文聊天機(jī)器人的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

開(kāi)始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫(xiě)出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、chatgpt有中文版嗎
2、python能寫(xiě)微軟小冰么
3、chatgdp是網(wǎng)頁(yè)還是app
4、如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練聊天機(jī)器人語(yǔ)言模型

開(kāi)源中文聊天機(jī)器人（開(kāi)源中文聊天機(jī)器人下載）

一、chatgpt有中文版嗎

chatgpt有中文版。

chatgpt中文版的設(shè)置方法：

1、在ChatGTP官網(wǎng)上下載最新版本的ChatGTP軟件；

2、打開(kāi)后，在設(shè)置界面中選擇語(yǔ)言為中文；

3、在對(duì)局界面中選擇人機(jī)對(duì)局，并設(shè)置中文相譜；

ChatGPT是由人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI在2022年11月30日發(fā)布的全新聊天機(jī)器人模型。ChatGPT是美國(guó)人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，這是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的模型，擁有語(yǔ)言理解和文本生成能力，尤其是它會(huì)通過(guò)連接大量的語(yǔ)料庫(kù)來(lái)訓(xùn)練模型，這些語(yǔ)料庫(kù)包含了真實(shí)世界中的對(duì)話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)的能力，做到與真正人類(lèi)幾乎無(wú)異的聊天場(chǎng)景進(jìn)行交流。ChatGPT不單是聊天機(jī)器人，還能進(jìn)行撰寫(xiě)郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務(wù)。

二、python能寫(xiě)微軟小冰么

聊天機(jī)器人已經(jīng)有了很多很好的實(shí)現(xiàn)，比如圖靈機(jī)器人、微軟小冰都非常的智能而且語(yǔ)氣都與人類(lèi)相似。但這并不是一件一勞永逸的事情，在特定的場(chǎng)景下問(wèn)題的回答是有邊界的或者符合特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的，所以還是需要可以按需定制開(kāi)發(fā)的機(jī)器人。

chatterBot項(xiàng)目是一個(gè)用Python實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人的開(kāi)源項(xiàng)目（作者：Gunther Cox，github地址），下面介紹下chatterBot的實(shí)現(xiàn)方式以及如何在這個(gè)項(xiàng)目的基礎(chǔ)上做定制開(kāi)發(fā)：

chatterBot將一個(gè)機(jī)器人分為input Adapter、logic Adapter、storage Adapter、output Adapter以及Trainer模塊。

input Adapter: 這個(gè)模塊被設(shè)計(jì)用來(lái)獲取并處理用戶輸入，獲取輸入是指自動(dòng)從外部獲取輸入，比如從gitter room, twitter等這些都是項(xiàng)目自帶的輸入插件。處理用戶輸入是把獲取到的輸入轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行下一步處理的Statement對(duì)象。Statement對(duì)象是對(duì)用戶輸入的抽象，包含了輸入的text，附加信息并提供了序列化，對(duì)比等方法。input Adapter被設(shè)計(jì)成為插件式的，所以在實(shí)踐當(dāng)中，我們可以實(shí)現(xiàn)自己的input Adapter，比如為每個(gè)用戶打上id，這樣輸入就包含了用戶信息，在接下來(lái)的處理中就可以根據(jù)不同用戶實(shí)現(xiàn)不同邏輯了。

logic Adapter: 完成輸入處理后就到了邏輯處理，這依然是一個(gè)插件式的設(shè)計(jì)，主進(jìn)程在啟動(dòng)時(shí)會(huì)將用戶定義的所有邏輯處理插件添加到logic context中，然后交MultiLogicAdapter進(jìn)行處理，MultiLogicAdapter會(huì)依次調(diào)用每個(gè)logic Adapter，logic Adapter被調(diào)用時(shí)先執(zhí)行can_process方式判斷輸入是否可以命中這個(gè)邏輯處理插件。比如說(shuō) "今天天氣怎么樣"顯然需要命中天氣邏輯處理插件，但時(shí)間邏輯處理插件的can_process方法則應(yīng)該返回False。在命中后logic Adapter要負(fù)責(zé)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的回答（也是包裝成Statement對(duì)象）以及可信度（confidence），MultiLogicAdapter會(huì)取可信度最高的回答，并進(jìn)入下一步。項(xiàng)目已經(jīng)自帶了很多l(xiāng)ogic Adapter，有close match、close meaning、時(shí)間邏輯、數(shù)學(xué)邏輯，甚至還有情感邏輯，大家可以自己探索。在實(shí)踐當(dāng)中，我們還是需要自己定制開(kāi)發(fā)一些邏輯處理插件，如果我們希望自己的邏輯處理插件優(yōu)先級(jí)始終高于自帶的插件，可以提高confidence，自帶的邏輯處理插件返回的confidence最大是1，只要confidence比1大就是最高優(yōu)先級(jí)了。

storage Adapter: 剛才介紹logic Adapter時(shí)其實(shí)還有一點(diǎn)沒(méi)有說(shuō)明，就是大部分的邏輯處理還是基于訓(xùn)練集的，在處理時(shí)需要與訓(xùn)練集做匹配，所以這個(gè)項(xiàng)目將訓(xùn)練集的持久化也做成了插件式的，自帶的持久化有文件型（json格式）、mongodb，我們也可以做自己的持久化層，比如支持redis，支持mysql。

output Adapter: 這個(gè)模塊就不用詳細(xì)介紹了，基本與input Adapter一致，只是這里處理的是輸出。也是插件式設(shè)計(jì)，所以我們也可以定制開(kāi)發(fā)，比如與騰訊等語(yǔ)音合成服務(wù)提供商的接口集成，我們的機(jī)器人就可以"開(kāi)口說(shuō)話了"。

Trainer: 這個(gè)模塊提供訓(xùn)練機(jī)器人的方法，自帶的方法有兩種，一種是通過(guò)輸入list來(lái)訓(xùn)練，比如["你好"，"你好啊"]，后者是前者的回答，另一種是通過(guò)導(dǎo)入Corpus格式的文件來(lái)訓(xùn)練。如果這兩種方法都沒(méi)有辦法滿足的話，我們還可以寫(xiě)自己的訓(xùn)練模塊，但總的來(lái)說(shuō)還是要將最終的訓(xùn)練集轉(zhuǎn)換成上述兩種類(lèi)型。

總結(jié): chatterBot這個(gè)項(xiàng)目并不是一個(gè)非常完善的聊天機(jī)器人項(xiàng)目（如果你希望一安裝就獲得一個(gè)話嘮一樣的機(jī)器人那就可以放棄了），總的來(lái)說(shuō)自帶的功能有限，但是這個(gè)項(xiàng)目并不簡(jiǎn)單，因?yàn)轫?xiàng)目本身結(jié)構(gòu)非常清晰，又高度插件化，所以非常適合在此基礎(chǔ)上做定制化開(kāi)發(fā)，so 動(dòng)手吧。

三、chatgdp是網(wǎng)頁(yè)還是app

ChatGPT是一個(gè)開(kāi)放源代碼的AI聊天機(jī)器人框架，既可以運(yùn)行在網(wǎng)頁(yè)上，也可以運(yùn)行在app上。它可以為你提供自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音交互、對(duì)話管理、對(duì)話生成和對(duì)話重新定向等服務(wù)。它還可以根據(jù)你的要求來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)和移植不同的語(yǔ)言技能，可以幫助你快速構(gòu)建聊天機(jī)器人應(yīng)用。ChatGPT是一個(gè)開(kāi)源、多語(yǔ)言的框架，可以運(yùn)行在Android、iOS、Web、Python、Node.js等多種平臺(tái)上，為企業(yè)和開(kāi)發(fā)者提供便捷的機(jī)器人技術(shù)方案。

四、如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練聊天機(jī)器人語(yǔ)言模型

數(shù)據(jù)預(yù)處理

模型能聊的內(nèi)容也取決于選取的語(yǔ)料。如果已經(jīng)具備了原始聊天數(shù)據(jù)，可以用SQL通過(guò)關(guān)鍵字查詢一些對(duì)話，也就是從大庫(kù)里選取出一個(gè)小庫(kù)來(lái)訓(xùn)練。從一些論文上，很多算法都是在數(shù)據(jù)預(yù)處理層面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介紹了，從大庫(kù)中抽取小庫(kù)，然后再進(jìn)行融合，訓(xùn)練出有特色的對(duì)話來(lái)。

對(duì)于英語(yǔ)，需要了解NLTK，NLTK提供了加載語(yǔ)料，語(yǔ)料標(biāo)準(zhǔn)化，語(yǔ)料分類(lèi)，PoS詞性標(biāo)注，語(yǔ)意抽取等功能。

另一個(gè)功能強(qiáng)大的工具庫(kù)是CoreNLP，作為 Stanford開(kāi)源出來(lái)的工具，特色是實(shí)體標(biāo)注，語(yǔ)意抽取，支持多種語(yǔ)言。

下面主要介紹兩個(gè)內(nèi)容：

中文分詞

現(xiàn)在有很多中文分詞的SDK，分詞的算法也比較多，也有很多文章對(duì)不同SDK的性能做比較。做中文分詞的示例代碼如下。

# coding:utf8

'''

Segmenter with Chinese

'''

import jieba

import langid

def segment_chinese_sentence(sentence):

'''

Return segmented sentence.

'''

seg_list = jieba.cut(sentence, cut_all=False)

seg_sentence = u" ".join(seg_list)

return seg_sentence.strip().encode('utf8')

def process_sentence(sentence):

'''

Only process Chinese Sentence.

'''

if langid.classify(sentence)[0] == 'zh':

return segment_chinese_sentence(sentence)

return sentence

if __name__ == "__main__":

print(process_sentence('飛雪連天射白鹿'))

print(process_sentence('I have a pen.'))

以上使用了langid先判斷語(yǔ)句是否是中文，然后使用jieba進(jìn)行分詞。

在功能上，jieba分詞支持全切分模式，精確模式和搜索引擎模式。

全切分：輸出所有分詞。

精確：概率上的最佳分詞。

所有引擎模式：對(duì)精確切分后的長(zhǎng)句再進(jìn)行分詞。

jieba分詞的實(shí)現(xiàn)

主要是分成下面三步：

1、加載字典，在內(nèi)存中建立字典空間。

字典的構(gòu)造是每行一個(gè)詞，空格，詞頻，空格，詞性。

上訴書(shū) 3 n

上訴人 3 n

上訴期 3 b

上訴狀 4 n

上課 650 v

建立字典空間的是使用python的dict，采用前綴數(shù)組的方式。

使用前綴數(shù)組的原因是樹(shù)結(jié)構(gòu)只有一層 - word:freq，效率高，節(jié)省空間。比如單詞"dog", 字典中將這樣存儲(chǔ)：

{

"d": 0,

"do": 0,

"dog": 1 # value為詞頻

}

字典空間的主要用途是對(duì)輸入句子建立有向無(wú)環(huán)圖，然后根據(jù)算法進(jìn)行切分。算法的取舍主要是根據(jù)模式 - 全切，精確還是搜索。

2、對(duì)輸入的語(yǔ)句分詞，首先是建立一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖。

有向無(wú)環(huán)圖, Directed acyclic graph (音 /ˈdæɡ/)。

【圖 3-2】 DAG

DAG對(duì)于后面計(jì)算最大概率路徑和使用HNN模型識(shí)別新詞有直接關(guān)系。

3、按照模式，對(duì)有向無(wú)環(huán)圖進(jìn)行遍歷，比如，在精確模式下，便利就是求最大權(quán)重和的路徑，權(quán)重來(lái)自于在字典中定義的詞頻。對(duì)于沒(méi)有出現(xiàn)在詞典中的詞，連續(xù)的單個(gè)字符也許會(huì)構(gòu)成新詞。然后用HMM模型和Viterbi算法識(shí)別新詞。

精確模型切詞：使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃對(duì)最大概率路徑進(jìn)行求解。

最大概率路徑：求route = (w1, w2, w3 ,.., wn)，使得Σweight(wi)最大。Wi為該詞的詞頻。

更多的細(xì)節(jié)還需要讀一下jieba的源碼。

自定義字典

jieba分詞默認(rèn)的字典是:1998人民日?qǐng)?bào)的切分語(yǔ)料還有一個(gè)msr的切分語(yǔ)料和一些txt小說(shuō)。開(kāi)發(fā)者可以自行添加字典，只要符合字典構(gòu)建的格式就行。

jieba分詞同時(shí)提供接口添加詞匯。

Word embedding

使用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，網(wǎng)絡(luò)算法是使用數(shù)字進(jìn)行計(jì)算，在輸入進(jìn)行編碼，在輸出進(jìn)行解碼。word embedding就是編解碼的手段。

【圖 3-3】 word embedding, Ref. #7

word embedding是文本的數(shù)值化表示方法。表示法包括one-hot，bag of words，N-gram，分布式表示，共現(xiàn)矩陣等。

Word2vec

近年來(lái)，word2vec被廣泛采用。Word2vec輸入文章或者其他語(yǔ)料，輸出語(yǔ)料中詞匯建設(shè)的詞向量空間。詳細(xì)可參考word2vec數(shù)學(xué)原理解析。

使用word2vec

安裝完成后，得到word2vec命令行工具。

word2vec -train "data/review.txt"

-output "data/review.model"

-cbow 1

-size 100

-window 8

-negative 25

-hs 0

-sample 1e-4

-threads 20

-binary 1

-iter 15

-train "data/review.txt" 表示在指定的語(yǔ)料庫(kù)上訓(xùn)練模型

-cbow 1 表示用cbow模型，設(shè)成0表示用skip-gram模型

-size 100 詞向量的維度為100

-window 8 訓(xùn)練窗口的大小為8 即考慮一個(gè)單詞的前八個(gè)和后八個(gè)單詞

-negative 25 -hs 0 是使用negative sample還是HS算法

-sample 1e-4 采用閾值

-threads 20 線程數(shù)

-binary 1 輸出model保存成2進(jìn)制

-iter 15 迭代次數(shù)

在訓(xùn)練完成后，就得到一個(gè)model，用該model可以查詢每個(gè)詞的詞向量，在詞和詞之間求距離，將不同詞放在數(shù)學(xué)公式中計(jì)算輸出相關(guān)性的詞。比如：

vector("法國(guó)") - vector("巴黎) + vector("英國(guó)") = vector("倫敦")"

對(duì)于訓(xùn)練不同的語(yǔ)料庫(kù)，可以單獨(dú)的訓(xùn)練詞向量模型，可以利用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。

其它訓(xùn)練詞向量空間工具推薦：Glove。

Seq2Seq

2014年，Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于RNN和LSTM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練翻譯系統(tǒng)，取得了突破，這一方法便應(yīng)用在更廣泛的領(lǐng)域，比如問(wèn)答系統(tǒng)，圖像字幕，語(yǔ)音識(shí)別，撰寫(xiě)詩(shī)詞等。Seq2Seq完成了【encoder + decoder -> target】的映射，在上面的論文中，清晰的介紹了實(shí)現(xiàn)方式。

【圖 3-4】 Seq2Seq, Ref. #1

也有很多文章解讀它的原理。在使用Seq2Seq的過(guò)程中，雖然也研究了它的結(jié)構(gòu)，但我還不認(rèn)為能理解和解釋它。下面談兩點(diǎn)感受：

a. RNN保存了語(yǔ)言順序的特點(diǎn)，這和CNN在處理帶有形狀的模型時(shí)如出一轍，就是數(shù)學(xué)模型的設(shè)計(jì)符合物理模型。

【圖 3-5】 RNN, Ref. #6

b. LSTM Cell的復(fù)雜度對(duì)應(yīng)了自然語(yǔ)言處理的復(fù)雜度。

【圖 3-6】 LSTM, Ref. #6

理由是，有人將LSTM Cell嘗試了多種其它方案?jìng)鬟f狀態(tài)，結(jié)果也很好。

【圖 3-7】 GRU, Ref. #6

LSTM的一個(gè)替代方案：GRU。只要RNN的Cell足夠復(fù)雜，它就能工作的很好。

使用DeepQA2訓(xùn)練語(yǔ)言模型

準(zhǔn)備工作，下載項(xiàng)目：

git clone https://github.com/Samurais/DeepQA2.git

cd DeepQA2

open README.md # 根據(jù)README.md安裝依賴(lài)包

DeepQA2將工作分成三個(gè)過(guò)程：

數(shù)據(jù)預(yù)處理：從語(yǔ)料庫(kù)到數(shù)據(jù)字典。

訓(xùn)練模型：從數(shù)據(jù)字典到語(yǔ)言模型。

提供服務(wù)：從語(yǔ)言模型到RESt API。

預(yù)處理

DeepQA2使用Cornell Movie Dialogs Corpus作為demo語(yǔ)料庫(kù)。

原始數(shù)據(jù)就是movie_lines.txt 和movie_conversations.txt。這兩個(gè)文件的組織形式參考README.txt

deepqa2/dataset/preprocesser.py是將這兩個(gè)文件處理成數(shù)據(jù)字典的模塊。

train_max_length_enco就是問(wèn)題的長(zhǎng)度，train_max_length_deco就是答案的長(zhǎng)度。在語(yǔ)料庫(kù)中，大于該長(zhǎng)度的部分會(huì)被截?cái)唷?/p>

程序運(yùn)行后，會(huì)生成dataset-cornell-20.pkl文件，它加載到python中是一個(gè)字典：

word2id存儲(chǔ)了{(lán)word: id}，其中word是一個(gè)單詞，id是int數(shù)字，代表這個(gè)單詞的id。

id2word存儲(chǔ)了{(lán)id: word}。

trainingSamples存儲(chǔ)了問(wèn)答的對(duì)話對(duì)。

比如 [[[1,2,3],[4,5,6]], [[7,8,9], [10, 11, 12]]]

1，2，3 ... 12 都是word id。

[1,2,3] 和 [4,5,6] 構(gòu)成一個(gè)問(wèn)答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 構(gòu)成一個(gè)問(wèn)答。

開(kāi)始訓(xùn)練

cp config.sample.ini config.ini # modify keys

python deepqa2/train.py

config.ini是配置文件, 根據(jù)config.sample.ini進(jìn)行修改。訓(xùn)練的時(shí)間由epoch，learning rate, maxlength和對(duì)話對(duì)的數(shù)量而定。

deepqa2/train.py大約100行，完成數(shù)據(jù)字典加載、初始化tensorflow的session，saver，writer、初始化神經(jīng)元模型、根據(jù)epoch進(jìn)行迭代，保存模型到磁盤(pán)。

session是網(wǎng)絡(luò)圖，由placeholder, variable, cell, layer, output 組成。

saver是保存model的，也可以用來(lái)恢復(fù)model。model就是實(shí)例化variable的session。

writer是查看loss fn或者其他開(kāi)發(fā)者感興趣的數(shù)據(jù)的收集器。writer的結(jié)果會(huì)被saver保存，然后使用tensorboard查看。

Model

Model的構(gòu)建要考慮輸入，狀態(tài)，softmax，輸出。

定義損耗函數(shù)，使用AdamOptimizer進(jìn)行迭代。

最后，參考一下訓(xùn)練的loop部分。

每次訓(xùn)練，model會(huì)被存儲(chǔ)在 save路徑下，文件夾的命名根據(jù)機(jī)器的hostname，時(shí)間戳生成。

提供服務(wù)

在TensorFlow中，提供了標(biāo)準(zhǔn)的serving模塊 - tensorflow serving。但研究了很久，還專(zhuān)門(mén)看了一遍《C++ Essentials》，還沒(méi)有將它搞定，社區(qū)也普遍抱怨tensorflow serving不好學(xué)，不好用。訓(xùn)練結(jié)束后，使用下面的腳本啟動(dòng)服務(wù)，DeepQA2的serve部分還是調(diào)用TensorFlow的python api。

cd DeepQA2/save/deeplearning.cobra.vulcan.20170127.175256/deepqa2/serve

cp db.sample.sqlite3 db.sqlite3

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

測(cè)試

POST /api/v1/question HTTP/1.1

Host: 127.0.0.1:8000

Content-Type: application/json

Authorization: Basic YWRtaW46cGFzc3dvcmQxMjM=

Cache-Control: no-cache

{"message": "good to know"}

response

{

"rc": 0,

"msg": "hello"

}

serve的核心代碼在serve/api/chatbotmanager.py中。

使用腳本

scripts/start_training.sh 啟動(dòng)訓(xùn)練

scripts/start_tensorboard.sh 啟動(dòng)Tensorboard

scripts/start_serving.sh 啟動(dòng)服務(wù)

對(duì)模型的評(píng)價(jià)

目前代碼具有很高的維護(hù)性，這也是從DeepQA項(xiàng)目進(jìn)行重構(gòu)的原因，更清晰的數(shù)據(jù)預(yù)處理、訓(xùn)練和服務(wù)。有新的變更可以添加到deepqa2/models中，然后在train.py和chatbotmanager.py變更一下。

有待改進(jìn)的地方

a. 新建models/rnn2.py, 使用dropout。目前DeepQA中已經(jīng)使用了Drop.

b. tensorflow rc0.12.x中已經(jīng)提供了seq2seq network，可以更新成tf版本.

c. 融合訓(xùn)練，目前model只有一個(gè)庫(kù)，應(yīng)該是設(shè)計(jì)一個(gè)新的模型，支持一個(gè)大庫(kù)和小庫(kù)，不同權(quán)重進(jìn)行，就如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation的介紹。

d. 代碼支持多機(jī)多GPU運(yùn)行。

e. 目前訓(xùn)練的結(jié)果都是QA對(duì)，對(duì)于一個(gè)問(wèn)題，可以有多個(gè)答案。

f. 目前沒(méi)有一個(gè)方法進(jìn)行accuracy測(cè)試，一個(gè)思路是在訓(xùn)練中就提供干擾項(xiàng)，因?yàn)楫?dāng)前只有正確的答案，如果提供錯(cuò)誤的答案（而且越多越好），就可以使用recall_at_k方法進(jìn)行測(cè)試。

機(jī)器人家上了解到的，希望對(duì)你有用

以上就是關(guān)于開(kāi)源中文聊天機(jī)器人相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。